Spark入门指南：从基础概念到实践应用全解析(12) _Spark

window：返回一个新的 DStream，它包含了原始 DStream 中指定窗口大小和滑动间隔的数据。
countByWindow：返回一个新的单元素 DStream ，它包含了原始 DStream 中指定窗口大小和滑动间隔的元素个数。
reduceByWindow：返回一个新的 DStream ，它包含了原始 DStream 中指定窗口大小和滑动间隔的元素经过 reduce 函数处理后的结果。
reduceByKeyAndWindow：类似于 reduceByWindow，但是在进行 reduce 操作之前会先按照 key 进行分组。

下面是一个使用窗口函数的示例代码：

import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}val conf = new SparkConf().setAppName("Window Example")val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)val words = lines.flatMap(_.split(" "))val pairs = words.map(word => (word, 1))val wordCounts = pairs.reduceByKeyAndWindow((a: Int, b: Int) => a + b, Seconds(30), Seconds(10))wordCounts.print()ssc.start()ssc.awaitTermination()

在这个示例中，我们首先创建了一个 DStream，并对其进行了一系列转换操作。然后，我们使用 reduceByKeyAndWindow 函数对 DStream 进行窗口化处理，指定了窗口大小为 30 秒，滑动间隔为 10 秒。最后，我们使用 print 方法打印出单词计数的结果。
4.输出操作Spark Streaming允许DStream的数据输出到外部系统，如数据库或文件系统，输出的数据可以被外部系统所使用，该操作类似于RDD的输出操作。Spark Streaming支持以下输出操作：

**print() **：打印DStream中每个RDD的前10个元素到控制台。
**saveAsTextFiles(prefix, [suffix] **：将此DStream中每个RDD的所有元素以文本文件的形式保存。每个批次的数据都会保存在一个单独的目录中，目录名为：prefix-TIME_IN_MS[.suffix] 。
**saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])**：将此DStream中每个RDD的所有元素以Java对象序列化的形式保存。每个批次的数据都会保存在一个单独的目录中，目录名为：prefix-TIME_IN_MS[.suffix] 。
**saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix])**：将此DStream中每个RDD的所有元素以Hadoop文件（SequenceFile等）的形式保存。每个批次的数据都会保存在一个单独的目录中，目录名为：prefix-TIME_IN_MS[.suffix] 。
**foreachRDD(func)**：最通用的输出操作，将函数func应用于DStream中生成的每个RDD 。通过此函数，可以将数据写入任何支持写入操作的数据源。

十一、Structured StreamingStructured Streaming 是 Spark 2.0 版本中引入的一种新的流处理引擎。它基于 Spark SQL 引擎，提供了一种声明式的 API 来处理结构化数据流。
与 Spark Streaming 相比，Structured Streaming 具有以下优点：

易用性：Structured Streaming 提供了与 Spark SQL 相同的 API，可以让开发人员快速构建流处理应用。
高性能：Structured Streaming 基于 Spark SQL 引擎，能够快速处理大规模的数据流。
容错性：Structured Streaming 具有良好的容错性，能够在节点故障时自动恢复。
端到端一致性：Structured Streaming 提供了端到端一致性保证，能够确保数据不丢失、不重复。

下面是一个简单的 Structured Streaming 示例代码：
【Spark入门指南：从基础概念到实践应用全解析】

import org.apache.spark.sql.SparkSessionval spark = SparkSession.builder.appName("Structured Streaming Example").getOrCreate()val lines = spark.readStream.format("socket").option("host", "localhost").option("port", 9999).load()import spark.implicits._val words = lines.as[String].flatMap(_.split(" "))val wordCounts = words.groupBy("value").count()val query = wordCounts.writeStream.outputMode("complete").format("console").start()query.awaitTermination()

在这个示例中，我们首先创建了一个 SparkSession 对象。然后，我们使用 readStream 方法从套接字源创建了一个 DataFrame 。接下来，我们对 DataFrame 进行了一系列操作，包括 flatMap、groupBy 和 count 。最后，我们使用 writeStream 方法将结果输出到控制台。