Spark Streaming窗口函数

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2023-02-19 11:20 52阅读 0赞

## 一.简介 ##

Spark Streaming还提供了窗口计算，可以在数据的滑动窗口上应用转换。下图说明了此滑动窗口。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NjAwNzIz_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
如该图所示，每当窗口滑动在源DStream，落入窗口内的源RDDS被组合及操作以产生RDDS的窗口DStream。在这种特定情况下，该操作将应用于数据的最后3个时间单位，并以2个时间单位滑动。这表明任何窗口操作都需要指定两个参数。

1.  窗口长度 - 窗口的持续时间。
2.  滑动间隔 -进行窗口操作的间隔。

这两个参数必须是源DStream的批处理间隔的倍数。

让我们用一个例子来说明窗口操作。每10秒计算最近30秒数据，生成一次字数统计。为此，我们必须在最近30秒数据上使用reduceByKey来对pairsDStream (word, 1)对应用该操作。这是通过操作完成的reduceByKeyAndWindow。

// Reduce last 30 seconds of data, every 10 seconds
    // windowLength和slideInterval
    val windowedWordCounts = pairs.reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int) => (a + b), Seconds(30), Seconds(10))

## 二.常用窗口算子 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NjAwNzIz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
翻译：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NjAwNzIz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NjAwNzIz_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200620113925522.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NjAwNzIz,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NjAwNzIz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020062011475437.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NjAwNzIz,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NjAwNzIz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200704165934448.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NjAwNzIz,size_16,color_FFFFFF,t_70