Spark Streaming窗口函数

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。

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