Spark源码走读12——Spark Streaming – 峰哥的专栏 – 博客频道 – CSDN.NET
http://blog.csdn.net/huwenfeng_2011/article/details/43371325
UpdateStateByKey 有状态操作
UpdateStateByKey在有新的数据信息进入或更新时，可以让用户保持想要的任何状。使用这个功能需要完成两步：

1）定义状态：可以是任意数据类型

2）定义状态更新函数：用一个函数指定如何使用先前的状态，从输入流中的新值更新状态。

对于有状态操作，要不断的把当前和历史的时间切片的RDD累加计算，随着时间的流失，计算的数据规模会变得越来越大。

//
转换操作 无状态
对于无状态的操作，每一次操作都只是计算当前时间切片的内容，例如每次只计算1s的时间所产生的RDD数据
//
Window操作
Window操作是针对特定时间并以特定时间间隔为单位进行滑动的操作。比如在1s为时间切片的情况下，统计最近10min的SparkStreaming产生的数据。并且没2min更新一次。

【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作（updateStateByKey) – bit1129的博客 – ITeye技术网站
http://bit1129.iteye.com/blog/2198682
在实时计算的实际应用中，有时除了需要关心一个时间间隔内的数据，有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如： 对Nginx的access.log实时监控请求404时，有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数，有时还需要统计一整天出现了多少次404，也就是说404监控横跨多个时间间隔。

Spark Streaming的解决方案是累加器，工作原理是，定义一个类似全局的可更新的变量，每个时间窗口内得到的统计值都累加到上个时间窗口得到的值，这样这个累加值就是横跨多个时间间隔