Spark Streaming 使用滑动窗口计算平均车速 - Scala 实例

可以使用以下代码实现：

import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.streaming.kafka._
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(interval))

val kafkaParams = Map[String, Object](
  'bootstrap.servers' -> 'localhost:9092',
  'key.deserializer' -> classOf[StringDeserializer],
  'value.deserializer' -> classOf[StringDeserializer],
  'group.id' -> 'test-consumer-group',
  'auto.offset.reset' -> 'latest',
  'enable.auto.commit' -> (false: java.lang.Boolean)
)

val topics = Array('test')
val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
  ssc,
  PreferConsistent,
  Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)

// 计算每个时间窗口内的平均速度
val windowSize = 60  // 窗口大小为60秒
val slideSize = 30   // 步长为30秒
val speeds = stream.map(record => (record.key, record.value))
  .mapValues(value => value.split(','))
  .mapValues(values => (values(1).toDouble - values(0).toDouble) / (values(2).toDouble / 3600)) // 计算速度
  .window(Seconds(windowSize), Seconds(slideSize))  // 滑动窗口
  .groupByKey()
  .mapValues(values => values.sum / values.size)  // 计算平均速度

speeds.print()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

其中，stream是从Kafka中读取的数据流，每条数据包含两个字段：车辆的起始位置和终止位置，以及经过时间。首先，我们将每条数据转换成车速，然后对其进行滑动窗口计算平均速度。

在上述代码中，我们使用window函数指定了窗口大小和步长，然后对数据流进行groupByKey操作，计算每个时间窗口内所有车辆的平均速度。最后，我们将结果打印出来。

需要注意的是，在Spark Streaming中，只有调用start方法后，才会真正开始处理数据流，直到调用awaitTermination方法才会停止。