使用sparkstreaming 滑动窗口与步长 去进行平均车速度5分 比如每10秒统计一次60秒内的平均速度自己定义窗口大小与步长保证能整除及倍数

首先，需要定义一个 DStream，该 DStream 包含每个时间间隔内的车速数据。假设我们的车速数据是以 (时间戳, 速度) 的形式流入 Spark Streaming。

from pyspark.streaming import StreamingContext
ssc = StreamingContext(sparkContext, batchDuration=10)
speeds = ssc.socketTextStream("localhost", 9999).map(lambda line: line.split(",")).map(lambda x: (int(x[0]), float(x[1])))

接下来，我们可以使用 reduceByKeyAndWindow 函数来计算滑动窗口内的平均速度。该函数需要指定窗口大小、步长和一个用于聚合的函数。

window_size = 60
slide_interval = 10
avg_speeds = speeds.reduceByKeyAndWindow(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1]), lambda x, y: (x[0] - y[0], x[1] - y[1]), window_size, slide_interval).mapValues(lambda x: x[1] / x[0])

在上面的代码中，我们将每个时间戳内的速度累加，并将其作为一个元组 (累计速度, 计数) 存储。然后，我们使用 mapValues 函数将每个时间戳的平均速度计算出来。

最后，我们可以将结果输出到控制台或存储到文件中。

avg_speeds.pprint()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
``