Spark Streaming 实时计算数据总金额

要计算数据的总金额，您可以使用 Spark Streaming 来实时处理数据流，并使用 reduce 操作来计算总金额。

首先，您需要创建一个 StreamingContext 对象，并设置 batch interval。

from pyspark.streaming import StreamingContext

# 创建StreamingContext对象，设置batch interval为1秒
ssc = StreamingContext(sparkContext, 1)

然后，您需要创建一个 DStream 对象，该对象代表了输入的数据流。假设您的数据流中的每条数据是一个包含金额的元组。

# 创建DStream对象，代表输入的数据流
lines = ssc.socketTextStream('localhost', 9999)
# 将每条数据转换为金额
amounts = lines.map(lambda x: float(x))

接下来，您可以使用 reduce 操作来计算总金额。

# 使用reduce操作计算总金额
total_amount = amounts.reduce(lambda x, y: x + y)

最后，您可以使用 pprint 函数来打印结果。

# 打印结果
total_amount.pprint()

最后，您需要启动 StreamingContext 并等待它完成。

# 启动StreamingContext
ssc.start()
# 等待StreamingContext完成
ssc.awaitTermination()

请注意，您需要在本地主机上运行一个 TCP 服务器，并将数据发送到该服务器的 9999 端口，以便 Spark Streaming 能够接收数据流。