2，StructuredStreaming的事件时间和窗口操作

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使用Structured Streaming基于事件时间的滑动窗口的聚合操作是很简单的，很像分组聚合。在一个分组聚合操作中，聚合值被唯一保存在用户指定的列中。在基于窗口的聚合的情况下，对于行的事件时间的每个窗口，维护聚合值。

如前面的例子，我们运行wordcount操作，希望以10min窗口计算，每五分钟滑动一次窗口。也即，12:00 - 12:10, 12:05 - 12:15, 12:10 - 12:20 这些十分钟窗口中进行单词统计。12:00 - 12:10意思是在12:00之后到达12:10之前到达的数据，比如一个单词在12:07收到。这个单词会影响12:00 - 12:10, 12:05 - 12:15两个窗口。

结果表将如下所示。

import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
import
java.sql.Timestamp
import
org.apache.spark.sql.functions._
import
spark.implicits._

val
lines=spark.readStream.format("socket").option("host", "127.0.0.1").option("port", 9999).option("includeTimestamp", true).load()

val
words=lines.as[(String, Timestamp)].flatMap(line=>line._1.split(" ").map(word=>
(word,
line._2))).toDF("word", "timestamp")
val
windowedCounts=words.withWatermark("timestamp", "30
seconds").groupBy(window($"timestamp", "30
seconds", "15
seconds"), $"word").count()
val
query=windowedCounts.writeStream.outputMode("Append").format("console").trigger(Trigger.ProcessingTime(5000)).option("truncate", "false").start()
query.awaitTermination()

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