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Spark Streaming之window滑动窗口应用，Spark Streaming提供了滑动窗口操作的支持，从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作。每次掉落在窗口内的RDD的数据，会被聚合起来执行计算操作，然后生成的RDD，会作为window DStream的一个RDD。
网官图中所示，就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算，这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理，然后过了两秒钟，又会对最近三秒内的数据执行滑动窗口计算。所以每个滑动窗口操作，都必须指定两个参数，窗口长度以及滑动间隔，而且这两个参数值都必须是batch间隔的整数倍。
Spark Streaming对滑动窗口的支持，是比Storm更加完善和强大的。
之前有些朋友问：
spark官网图片中： 滑动窗口宽度是3个时间单位，滑动时间是2两个单位，这样的话中间time3的Dstream不是重复计算了吗？
Answer：这样确实会重复计算，但如果你不想出现重叠的部分，把滑动间隔由2改成3即可。
当然，滑动窗口的出现肯定会有特定的运用场景，比如下面这个例子是针对热搜的应用场景，官方的例子也可能是是针对不同的场景给出了的。
SparkStreaming对滑动窗口支持的转换操作：
示例讲解：
1、window(windowLength, slideInterval)
该操作由一个DStream对象调用，传入一个窗口长度参数，一个窗口移动速率参数，然后将当前时刻当前长度窗口中的元素取出形成一个新的DStream。
下面的代码以长度为3，移动速率为1截取源DStream中的元素形成新的DStream。
val windowWords = words.window(Seconds( 3 ), Seconds( 1))
基本上每秒输入一个字母，然后取出当前时刻3秒这个长度中的所有元素，打印出来。从上面的截图中可以看到，下一秒时已经看不到a了，再下一秒，已经看不到b和c了。表示a, b, c已经不在当前的窗口中。
2、 countByWindow(windowLength,slideInterval)
返回指定长度窗口中的元素个数
代码如下，统计当前3秒长度的时间窗口的DStream中元素的个数：
val windowWords = words.countByWindow(Seconds( 3 ), Seconds( 1))
3、 reduceByWindow(func, windowLength,slideInterval)
类似于上面的reduce操作，只不过这里不再是对整个调用DStream进行reduce操作，而是在调用DStream上首先取窗口函数的元素形成新的DStream，然后在窗口元素形成的DStream上进行reduce。
val windowWords = words.reduceByWindow(_ + "-" + _, Seconds( 3) , Seconds( 1 ))
4、 reduceByKeyAndWindow(func,windowLength, slideInterval, [numTasks])
调用该操作的DStream中的元素格式为(k, v)，整个操作类似于前面的reduceByKey，只不过对应的数据源不同，reduceByKeyAndWindow的数据源是基于该DStream的窗口长度中的所有数据。该操作也有一个可选的并发数参数。
下面代码中，将当前长度为3的时间窗口中的所有数据元素根据key进行合并，统计当前3秒中内不同单词出现的次数。
val windowWords = pairs.reduceByKeyAndWindow((a:Int , b:Int) => (a + b) , Seconds(3 ) , Seconds( 1 ))
5、 reduceByKeyAndWindow(func, invFunc,windowLength, slideInterval, [numTasks])
这个窗口操作和上一个的区别是多传入一个函数invFunc。前面的func作用和上一个reduceByKeyAndWindow相同，后面的invFunc是用于处理流出rdd的。
在下面这个例子中，如果把3秒的时间窗口当成一个池塘，池塘每一秒都会有鱼游进或者游出，那么第一个函数表示每由进来一条鱼，就在该类鱼的数量上累加。而第二个函数是，每由出去一条鱼，就将该鱼的总数减去一。
val windowWords = pairs.reduceByKeyAndWindow((a: Int, b:Int ) => (a + b) , (a:Int, b: Int) => (a - b) , Seconds( 3 ), Seconds( 1 ))下面是演示结果，最终的结果是该3秒长度的窗口中历史上出现过的所有不同单词个数都为0。
一段时间不输入任何信息，看一下最终结果
6、 countByValueAndWindow(windowLength,slideInterval, [numTasks])
类似于前面的countByValue操作，调用该操作的DStream数据格式为(K, v)，返回的DStream格式为(K, Long)。统计当前时间窗口中元素值相同的元素的个数。
val windowWords = words.countByValueAndWindow(Seconds( 3 ), Seconds( 1))
示例二：热点搜索词滑动统计，每隔10秒钟，统计最近60秒钟的搜索词的搜索频次，并打印出排名最靠前的3个搜索词以及出现次数
package com.spark.streaming
import org.apache.spark.streaming.Seconds
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.SparkConf
/**
* @author Ganymede
*/
object WindowHotWordS {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("WindowHotWordS").setMaster("local[2]")
//Scala中，创建的是StreamingContext
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
val searchLogsDStream = ssc.socketTextStream("spark1", 9999)
val searchWordsDStream = searchLogsDStream.map { searchLog => searchLog.split(" ")(1) }
val searchWordPairDStream = searchWordsDStream.map { searchWord => (searchWord, 1) }
// reduceByKeyAndWindow
// 第二个参数，是窗口长度，这是是60秒
// 第三个参数，是滑动间隔，这里是10秒
// 也就是说，每隔10秒钟，将最近60秒的数据，作为一个窗口，进行内部的RDD的聚合，然后统一对一个RDD进行后续计算
// 而是只是放在那里
// 然后，等待我们的滑动间隔到了以后，10秒到了，会将之前60秒的RDD，因为一个batch间隔是5秒，所以之前60秒，就有12个RDD，给聚合起来，然后统一执行reduceByKey操作
// 所以这里的reduceByKeyAndWindow，是针对每个窗口执行计算的，而不是针对 某个DStream中的RDD
// 每隔10秒钟，出来 之前60秒的收集到的单词的统计次数
val searchWordCountsDStream = searchWordPairDStream.reduceByKeyAndWindow((v1: Int, v2: Int) => v1 + v2, Seconds(60), Seconds(10))
val finalDStream = searchWordCountsDStream.transform(searchWordCountsRDD => {
val countSearchWordsRDD = searchWordCountsRDD.map(tuple => (tuple._2, tuple._1))
val sortedCountSearchWordsRDD = countSearchWordsRDD.sortByKey(false)
val sortedSearchWordCountsRDD = sortedCountSearchWordsRDD.map(tuple => (tuple._1, tuple._2))
val top3SearchWordCounts = sortedSearchWordCountsRDD.take(3)
for (tuple <- top3SearchWordCounts) {
println("result : " + tuple)
}
searchWordCountsRDD
})
finalDStream.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}