Spark Streaming提供了滑動窗口操作的支持涧至，從而讓我們可以對一個滑動窗口內的數據執(zhí)行計算操作腹躁。每次掉落在窗口內的RDD的數據，會被聚合起來執(zhí)行計算操作化借，然后生成的RDD潜慎，會作為window DStream的一個RDD捡多。比如下圖中蓖康，就是對每三秒鐘的數據執(zhí)行一次滑動窗口計算，這3秒內的3個RDD會被聚合起來進行處理垒手，然后過了兩秒鐘蒜焊，又會對最近三秒內的數據執(zhí)行滑動窗口計算。所以每個滑動窗口操作科贬，都必須指定兩個參數泳梆，窗口長度以及滑動間隔，而且這兩個參數值都必須是batch間隔的整數倍榜掌。
| 操作 | 說明 |
|---|---|
| window | 對窗口執(zhí)行自定義計算 |
| countByWindow | 對每個窗口執(zhí)行count操作 |
| reduceByWindow | 對每個窗口執(zhí)行reduce操作 |
| reduceByKeyWindow | 對每個窗口執(zhí)行reduceByKey操作 |
| countByValueWindow | 對每個窗口執(zhí)行countByValue操作 |
