Spark的Structured Streaming代码实例（Scala版）

最新推荐文章于 2024-11-16 17:41:18 发布

常思大妹子

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分类专栏： spark 文章标签： scala spark 大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yiguagua/article/details/103848825

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本文介绍了使用Scala进行Spark Structured Streaming的开发实例，详细展示了如何利用该框架处理实时数据流。

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基于scala的StructuredStream开发实例如下：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.expressions.MutableAggregationBuffer
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction
import org.apache.spark.sql.Row

object MyAverage extends UserDefinedAggregateFunction {
   
  // Data types of input arguments of this aggregate function
  def inputSchema: StructType = StructType(StructField("rf", FloatType) :: StructField("doa", FloatType) :: Nil)
  // Data types of values in the aggregation buffer
  def bufferSchema: StructType = {
   
    StructType(StructField("sum", FloatType) :: StructField("count", LongType) :: Nil)
  }
  // The data type of the returned value
  def dataType: DataType = FloatType
  // Whether this function always returns the same output on the identical input
  def deterministic: Boolean =