Spark算子：滑动窗口函数reduceByKeyAndWindow的使用

最新推荐文章于 2025-05-13 14:26:07 发布
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分类专栏： Spark 文章标签： spark reduceByKeyAndWindow 流计算
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1、spark官网上只是笼统的介绍了一下，Spark Streaming提供了窗口计算，可让您在数据的滑动窗口上应用转换。下图说明了此滑动窗口。

2、对于官网提供的解释来说，我们也不是很深刻的了解窗口计算的原理，下面以示例分析窗口计算的过程。如：每间隔10秒计算前15秒的内容，每次计算出来的结果与上次计算出来的结果，有5秒是重复的（每个batch 5秒）。步骤如下：

1) 存储上一个window的reduce值 
2) 计算出上一个window的begin 时间到 重复段的开始时间的reduce 值 =》 oldRDD 
3) 重复时间段的值结束时间到当前window的结束时间的值 =》 newRDD 
4) 重复时间段的值等于上一个window的值减去oldRDD 

我们根据上述步骤一步一步分析一下过程。

①第一次计算，time=10，current window为window1，previous window为空，计算得出RDD1

②第二次计算，time=20，current window为window2，previous window为window1，计算RDD(window2)-RDD1=RDD2

③第三次计算，time=30，current window为window3，previous window为window2，计算RDD(window3)-RDD2=RDD3

④第四次计算，time=40，current window为window4，previous window为window3，计算RDD(window4)-RDD3=RDD4

⑤依次类推......

 

 

测试代码：https://github.com/ginkgolu/RunJar

 

 

 

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