spark官网关于spark有状态编程介绍比较少，本文是一篇个人理解关于spark状态编程。
官网关于状态编程代码例子:
spark/examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/sql/streaming/StructuredComplexSessionization.scala at v3.5.0 · apache/spark (github.com)
一般的流计算使用窗口函数可以解决大部分问题，但是一些比较复杂的业务，窗口函数无法解决，比如需要的数据范围大于你设定的时间窗口，那么就需要状态编程处理中间状态。
案例：
数据一秒一条被spark消费，我需要找到的绿色部分代表再生（再生开始PFltRgn_stRgnActv，PFltRgn_stRgnActvHld变为两个1，再生结束变为两个0），我需要知道PFltRgn_ctRgnSuc再生阶段变化是否大于等于2（true: 意味再生成功）
如果开一个5s滚动窗口（红色框框），窗口内无法解决这个需求，那么我就需要记录每个窗口中当符合再生条件（绿色）PFltRgn_ctRgnSuc的最小值和最大值（这个就是中间状态）
代码调试中：.....
