Spark SQL中用户自定义函数，用法和Spark SQL中的内置函数类似；是saprk SQL中内置函数无法满足要求，用户根据业务需求自定义的函数。首先定义一个UDF函数：package com.udf;import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1;import org.apache.spark.sql.api.java.UDF2;import org.a
一、滚动窗口（Tumbling Windows） 滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行均匀切片的划分方式。窗口之间没有重叠，也不会有间隔，是“首尾相接”的状态。滚动窗口可以基于时间定义，也可以基于数据个数定义；需要的参数只有一个，就是窗口的大小（window size）。在sparkstreaming中，滚动窗口需要设置窗口大小和滑动间隔，窗口大小和滑动间隔都是StreamingContext的
Spark Streaming是构建在Spark Core的RDD基础之上的，与此同时Spark Streaming引入了一个新的概念：DStream（Discretized Stream，离散化数据流)，表示连续不断的数据流。DStream抽象是Spark Streaming的流处理模型，在内部实现上，Spark Streaming会对输入数据按照时间间隔（如1秒）分段，每一段数据转换为Spar
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