Spark Streaming 累加求总量：使用 reduce 函数

要求 Spark Streaming 的总量，需要使用 reduce 函数来对 DStream 中的数据进行累加。具体步骤如下：

1. 创建一个 Spark Streaming 上下文。
2. 从 source 中获取 DStream，可以是 Kafka、Flume 等。
3. 使用 reduce 函数对 DStream 中的数据进行累加。
4. 将结果打印出来或保存到外部存储系统中。

以下是一个示例代码：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext

# 创建 Spark Streaming 上下文，每5秒处理一次数据
sc = SparkContext('local[2]', 'StreamingExample')
ssc = StreamingContext(sc, 5)

# 从 source 中获取 DStream
lines = ssc.socketTextStream('localhost', 9999)

# 使用 reduce 函数对 DStream 中的数据进行累加
total = lines.reduce(lambda a, b: int(a) + int(b))

# 打印结果
total.pprint()

# 开始处理数据
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在上面的示例中，我们从本地 socket 获取数据流，然后使用 reduce 函数对流中的数据进行累加。最后，我们将结果打印出来。

你可以根据自己的需求修改源和处理逻辑，例如从 Kafka 获取数据，或者将结果保存到 HDFS 中。