SparkStreaming窗口操作经典案例_通过sparkstreaming的window操作实战模拟新浪微博、百度、京东等热点搜索词案例实-优快云博客

本文介绍了使用SparkStreaming进行实时数据分析的应用场景，如社交媒体、电商和搜索引擎中的热门话题追踪。通过设定窗口长度和滑动间隔，可以每5分钟更新一次过去30分钟的热搜内容，展示排名前三的话题。文章还探讨了窗口操作的原理和参数设置，强调它们必须是源DStream批处理间隔的倍数。

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1.背景描述

在社交网络（微博），电子商务（京东）、搜索引擎（百度）、股票交易中人们关心的内容之一是我所关注的内容中，大家正在关注什么
在实际企业中非常有价值
例如：我们关注过去30分钟大家都在热搜什么？并且每5分钟更新一次。要求列出来搜索前三名的话题内容
2.原理图

如图所示，每当窗口滑过DStream时，落在窗口内的源RDD被组合并被执行操作以产生windowed DStream的RDD。在上面的例子中，操作应用于最近3个时间单位的数据，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。
 窗口长度（windowlength） - 窗口的时间长度（上图的示例中为：15）。
 滑动间隔（slidinginterval） - 两次相邻的窗口操作的间隔（即每次滑动的时间长度）（上图示例中为：10）。
这两个参数必须是源DStream的批间隔的倍数（上图示例中为：5）。

3.代码

 问题：
  *       下述代码每隔20秒回重新计算之前60秒内的所有数据，如果窗口滑动时间间隔太短，那么需要重新计算的数据就比较大，非常耗时
  *       怎么理解呢？窗口滑动时间间隔短的话，与窗口长度的交集每次都必须重新计算，浪费资源，避免交集太大的话就应该设置滑动间隔长一点
  *    //第一个Seconds是窗口大小（3个RDD一共需要的时间）,第二个Seconds是窗口间隔时间
  *       searchPair.reduceByKeyAndWindow((v1:Int, v2:Int) => v1+v2, (v1:Int, v2:Int) => v1-v2, Seconds(60), Seconds(20))
  *
object OnlineHotItems {
  def main(args: Array[String]): Unit = {