简述SparkStreming的窗口机制的原理

这个其实我在负责的反爬虫数据处理项目中，使用到过SparkStreaming，并且再使用到了SparkStreamning的窗口机制进行实时的数据监控指标，例如实时统计最近一周内爬虫数量，爬虫次数这样的指标。

SaprkStreaming的窗口原理的话，涉及到3个概念：
第一个就是batch间隔，batch在SparkStreaming的定义中说batch是spark RDD分布数据集的最小单位。
第二个就是滑动间隔，滑动间隔指的就是窗口移动的间隔，这个看你身实际业务的实时性需要，需要平衡一下系统的性能，滑动间隔必须是batch的整数倍，如果不是的话，就会出现数据计算丢失。
第三个就是窗口间隔:这个就取决于你要统计的数据范围，保证窗口间隔是batch的整数倍，才能保证数据的完整性，比如你的batch是1秒钟，然后你的窗口长度是1.5秒，那不就是有半秒数据会被重复嘛，没办大保证数据计算的准确性

那刚才讲到的指标实时统计最近一周的爬虫数量，batch我们设置1秒，滑动间隔就是30秒，窗口长度就是7天。