spark streaming還提供了視窗計算，可以在資料的滑動視窗上應用轉換。下圖說明了此滑動視窗。
如該圖所示，每當視窗滑動在源dstream，落入視窗內的源rdds被組合及操作以產生rdds的視窗dstream。在這種特定情況下，該操作將應用於資料的最後3個時間單位，並以2個時間單位滑動。這表明任何視窗操作都需要指定兩個引數。
視窗長度 - 視窗的持續時間。
滑動間隔 -進行視窗操作的間隔。
這兩個引數必須是源dstream的批處理間隔的倍數。
讓我們用乙個例子來說明視窗操作。每10秒計算最近30秒資料，生成一次字數統計。為此，我們必須在最近30秒資料上使用reducebykey來對pairsdstream (word, 1)對應用該操作。這是通過操作完成的reducebykeyandwindow。
// reduce last 30 seconds of data, every 10 seconds
// windowlength和slideinterval
翻譯：
Cesium popup窗 氣泡窗 提示窗外掛程式
首先向關注我的各位小夥伴說一聲對不起，好久沒有更新csdn了，最近因為自己也在看opengl的一些學習資料和cesium的原始碼，所以耽擱了，在此也向對小夥伴們說一聲對不起。因為二維地圖的外掛程式大部分都帶氣泡窗，但是三維裡不帶，所以得重新寫。我這裡是參照leaflet的氣泡風格寫的。第一種 是乙個...
Spark Streaming入門詳解
背景 使用spark主要是使用spark streaming，spark streaming的魔力之所在於 1.流式處理，如今是乙個流處理時代，一切與流不相關的都是無效的資料。3.spark streaming本身是乙個程式，spark streaming在處理資料的時候會不斷感知資料。所以對構建複...
Spark Streaming 程式監控
官網中指出，spark中專門為sparkstreaming程式的監控設定了額外的途徑，當使用streamingcontext時，在web ui中會出現乙個 streaming 的選項卡，在此選項卡內，統計的內容展示如下 這其中包括接受的記錄數量，每乙個batch內處理的記錄數，處理時間，以及總共消耗...