理解窗口的两个关键概念，窗口长度(window length)和滑动间隔(slide interval)。 窗口函数会把原始 DStream 的若干批次的数据合并成为一个新的带窗口的DStream。其中窗口长度即每次生成新 DStream 需合并的原始 DStream 个数。滑动间隔即合并的原始 DStream 的时间间隔。

　　window

　　根据窗口长度和窗口移动速率合并原始DStream 生成新 DStream。

　　每 2 秒生成一个窗口长度为 5 秒的 Dstream val windowedDstream = dstream.countByWindow(Seconds( 5 ), Seconds( 2))

　　countByWindow

　　返回指定长度窗口中的元素个数

　　每 2 秒统计一次近 5 秒长度时间窗口的 DStream 中元素的个数

　　val windowedDstream = dstream.countByWindow(Seconds( 5 ), Seconds( 2))

　　reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval)

　　对设定窗口的 DStream 做 reduce 操作，类似 RDD 的 reduce 操作，只是增加了时间窗口维度。

　　每 2 秒合并一次近 5 秒长度时间窗口的 DStream 中元素用“-”分隔

　　val windowedDstream = dstream.reduceByWindow(_ + "-" + _, Seconds( 5 ), Seconds( 2))

　　reduceByKeyAndWindow(func, windowLength, slideInterval, [numTasks])

　　根据 Key 和 Window 来做 Reduce 聚合操作，在上述 reduceByWindow 的基础上增加了 Key 维度，func 是相同 Key 的 value 值的聚合操作函数。数据源的 DStream 中的元素格式必须为 (k, v) 形式，windowLength 和 slideInterval同样是用于确定一个窗口 Dstream 作为数据源。numTasks 是一个可选的并发数参数。

　　每 2 秒根据 Key 聚合一次窗口长度为 5 的 DStream 中元素，下例中聚合的方式为 value 相加。

　　val windowedDstream = pairsDstream.reduceByKeyAndWindow((a:Int , b:Int) => (a + b) , Seconds(5) , Seconds( 2 ))

　　reduceByKeyAndWindow(func, invFunc, windowLength, slideInterval, [numTasks])

　　这个方法比上一个多传入一个函数 invFunc。func 是 value 值的聚合操作函数，在数据流入的时候执行这个操作。invFunc 是在数据流出窗口的范围后执行的操作。

　　每 2 秒根据 Key 聚合一次窗口长度为 5 的 DStream 中元素，聚合的方式为 value 相加。

　　invFunc：假设 invFunc 的参数如下例为 a 和 b，那么 a 是上个 window 经过 func 操作后的结果，b 为此次 window 与上次 window 在时间上交叉的元素经过 func 操作后结果。

　　val windowedDstream = pairsDstream.reduceByKeyAndWindow((a: Int, b:Int ) => (a + b) , (a:Int, b: Int) => (a - b) , Seconds(5) , Seconds( 2 ))

　　countByValueAndWindow(windowLength, slideInterval, [numTasks])

　　统计时间窗口中元素值相同的元素个数，类似于 RDD 的 countByValue 操作，在这个基础上增加了时间窗口维度。同样，数据源的 DStream 中的元素格式必须为 (k, v) 形式，返回的 DStream 格式为 (K, Long)。

　　每 2 秒根据 Key 聚合一次窗口长度为 5 的 DStream 中元素，下例中聚合的方式为 value 相加 val windowedDstream = pairsDstream.countByValueAndWindow(Seconds( 5 ), Seconds( 2))

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