StructuredStreaming基础操作和窗口操作

一、流式DataFrames/Datasets的结构类型推断与划分

　　◆ 默认情况下，基于文件源的结构化流要求必须指定schema，这种限制确保即
　　使在失败的情况下也会使用一致的模式来进行流查询。
　　◆ 对于特殊用例，可以通过设置spark.sql.streaming.schemaInference = true。
　　此时将会开启Spark自动类型推断功能。
　　◆ 注意：默认Spark sql中自动类型推断为启动状态。
　　◆ 当读取数据的目录中出现/key=value/ 的子目录时，Spark将自动递归这些子目
　　录，产生分区发现。
　　◆ 如果用户提供的 schema 中出现了这些列， Spark将会根据正在读取的文件路
　　径进行填充。
　　◆ 构成分区结构的目录必须在查询开始时是存在的，并且必须保持static 。
　　➢ 例如，当 /data/year=2015/ 存在时，可以添加 /data/year=2016/，但是更改
　　分区列将无效的(即通过创建目录 /data/date=2016-04-17/ ）。
　　◆ 注意：如果希望得到的数据可以按照/key=value/这种目录生成时，可以在输出
　　数据时借助于partitionBy(“columnName”)

二、流式DataFrames/Datasets的操作

　　◆ 基础操作-Selection, Projection, Aggregation
　　◆ 基于Event Time的窗口操作
　　◆ 连接操作
　　◆ 流式去重操作
　　◆ 任意状态运算
　　◆ 不支持操作

2.1 基础操作-Selection, Projection, Aggregation

　　◆ DataFrames/Datasets上的大多数常用操作都支持流式运算。(后面在讨论不
　　支持的操作)
　　◆ 例如：
　　➢ case class DeviceData(device: String, deviceType: String, signal: Double, time: DateTime) ➢ val df: DataFrame = …
　　➢ val ds: Dataset[DeviceData] = df.as[DeviceData]
　　➢ df.select("device").where("signal > 10") ➢ ds.filter(_.signal > 10).map(_.device) ➢ df.groupBy("deviceType").count() ➢ import org.apache.spark.sql.expressions.scalalang.typed
　　➢ ds.groupByKey(_.deviceType).agg(typed.avg(_.signal))

　　◆ 可以注册一个流式DataFrames/DataSets作为临时视图，使用SQL命令做查
　　询操作。
　　➢ df.createOrReplaceTempView(“ updates”) ➢ spark.sql(“ select count(*) from updates”) ➢ df.isStreaming

2.2基于Event Time的窗口操作

　　◆ 基于结构化流的滑动事件时间窗口的聚合操作比较简单，与分组聚合非常相似。
　　在分组聚合中，按照用户指定的列进行分组聚合。在基于窗口的聚合中，按照
　　每个窗口进行聚合操作

　　◆ 案例模型：实时处理流单词统计的窗口操作示意图

　　　

　　◆ 窗口操作类似于分组操作
　　◆ 例子：可以使用groupBy()和window()操作来表示窗口聚合。 ➢ import spark.implicits._ ➢ val words: DataFrame = ... // schema { timestamp: Timestamp, word: String }
　　➢ val windowedCounts = words.groupBy( window($"timestamp"
　　, "10 minutes"
　　, "5 minutes"), $"word" ).count()