窗口函数，就是在DStream流上，以一个可配置的长度为窗口，以一个可配置的速率向前移动窗口，根据窗口函数的具体内容，分别对当前窗口中的这一波数据采取某个对应的操作算子。

需要注意的是窗口长度，和窗口移动速率需要是batch time的整数倍。

spark中的窗口函数 sparkstreaming窗口函数原理_spark

 

 

1.window(windowLength, slideInterval)

该操作由一个DStream对象调用，传入一个窗口长度参数，一个窗口移动速率参数，然后将当前时刻当前长度窗口中的元素取出形成一个新的DStream。 

//input:
-------
java
scala
-------
 java
scala
-------   
val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[2]")
      .appName("UpdateStateByKeyDemo")
      .getOrCreate()

    val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(10))

    // 注意:窗口长度,窗口移动速率需要是batch time的整数倍
    ssc.textFileStream("file:\\D:\\workspace\\idea\\silent\\src\\main\\resources\\stream")
      .map((_, 1))
      .window(Seconds(50), Seconds(10))
      .print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

//output:
//input:
-------
java
scala
-------
java
scala
java
scala
-------

2.  countByWindow(windowLength,slideInterval)

返回指定长度窗口中的元素个数。 

注：需要设置checkpoint

//input:
-------
java
-------
java
scala
------- 
val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[2]")
      .appName("UpdateStateByKeyDemo")
      .getOrCreate()

    val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(10))

    // 设置checkpoint
    ssc.checkpoint("file:\\D:\\workspace\\idea\\silent\\src\\main\\resources\\checkpoint")

    // 注意:窗口长度,窗口移动速率需要是batch time的整数倍
    ssc.textFileStream("file:\\D:\\workspace\\idea\\silent\\src\\main\\resources\\stream")
      .map((_, 1))
      .countByWindow(Seconds(30), Seconds(10))
      .print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

// output:
------
1
------
3
------

3. countByValueAndWindow(windowLength,slideInterval, [numTasks])

统计当前时间窗口中元素值相同的元素的个数

注：需要设置checkpoint

// input:
-----------
java
-----------
java
scala
-----------

 val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[2]")
      .appName("UpdateStateByKeyDemo")
      .getOrCreate()

    val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(10))

    // 设置checkpoint
    ssc.checkpoint("file:\\D:\\workspace\\idea\\silent\\src\\main\\resources\\checkpoint")

    // 注意:窗口长度,窗口移动速率需要是batch time的整数倍
    ssc.textFileStream("file:\\D:\\workspace\\idea\\silent\\src\\main\\resources\\stream")
      .countByValueAndWindow(Seconds(30), Seconds(10))
      .print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

// ouput:
---------
(java,1)
---------
(java,2)
(scala,1)
---------

4. reduceByWindow(func, windowLength,slideInterval)

在调用DStream上首先取窗口函数的元素形成新的DStream，然后在窗口元素形成的DStream上进行reduce。 

// input:
----------
java
----------
java
spark
----------
val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[2]")
      .appName("UpdateStateByKeyDemo")
      .getOrCreate()

    val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(10))

    // 设置checkpoint
    //    ssc.checkpoint("file:\\D:\\workspace\\idea\\silent\\src\\main\\resources\\checkpoint")

    // 注意:窗口长度,窗口移动速率需要是batch time的整数倍
    ssc.textFileStream("file:\\D:\\workspace\\idea\\silent\\src\\main\\resources\\stream")
      .reduceByWindow(_ + ":" + _, Seconds(30), Seconds(10))
      .print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

// output:
----------
java
----------
java:java:spark
----------

5.reduceByKeyAndWindow(func,windowLength, slideInterval, [numTasks])

reduceByKeyAndWindow的数据源是基于该DStream的窗口长度中的所有数据进行计算。该操作有一个可选的并发数参数。 

// input:
----------
java
-----------
java
scala
----------- 
val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[2]")
      .appName("UpdateStateByKeyDemo")
      .getOrCreate()

    val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(10))

    // 设置checkpoint
    //    ssc.checkpoint("file:\\D:\\workspace\\idea\\silent\\src\\main\\resources\\checkpoint")

    // 注意:窗口长度,窗口移动速率需要是batch time的整数倍
    ssc.textFileStream("file:\\D:\\workspace\\idea\\silent\\src\\main\\resources\\stream")
      .map((_, 1))
      .reduceByKeyAndWindow((a: Int, b: Int) => a + b, Seconds(30), Seconds(10))
      .print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

//output:
-----------
(java,1)
-----------
(java,2)
(scala,1)
-----------

6. reduceByKeyAndWindow(func, invFunc,windowLength, slideInterval, [numTasks])

 这个窗口操作和上一个的区别是多传入一个函数invFunc。前面的func作用和上一个reduceByKeyAndWindow相同，后面的invFunc是用于处理流出rdd的。 

val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[2]")
      .appName("UpdateStateByKeyDemo")
      .getOrCreate()

    val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(10))

    // 设置checkpoint
    //    ssc.checkpoint("file:\\D:\\workspace\\idea\\silent\\src\\main\\resources\\checkpoint")

    // 注意:窗口长度,窗口移动速率需要是batch time的整数倍
    ssc.textFileStream("file:\\D:\\workspace\\idea\\silent\\src\\main\\resources\\stream")
      .map((_, 1))
      .reduceByKeyAndWindow((a: Int, b: Int) => a + b, (a: Int, b: Int) => a - b,
        Seconds(20), Seconds(10))
      .print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

 

我不生产知识 我只是知识的搬运工