Spark Streaming 滑动窗口与步长：计算平均车速

首先，定义窗口大小为 60 秒，步长为 10 秒，可以使用以下代码实现：

from pyspark.streaming import StreamingContext

ssc = StreamingContext(sparkContext, batchDuration=1)

lines = ssc.socketTextStream('localhost', 9999)

window_size = 60
step_size = 10

# 每 10 秒统计一次 60 秒内的平均速度
windowed_stream = lines.window(window_size, step_size)

# 将每行数据按照逗号分隔，并转换为(key, value)对
pairs = windowed_stream.map(lambda line: line.split(',')).map(lambda words: (words[0], float(words[1])))

# 对每个key进行reduce操作，计算平均速度
average_speeds = pairs.reduceByKey(lambda x, y: x + y).mapValues(lambda x: x / window_size)

average_speeds.pprint()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在以上代码中，首先创建了一个 StreamingContext 对象，指定了 SparkContext 和 batchDuration。然后，通过 socketTextStream 方法创建一个 DStream 对象，接着定义了窗口大小和步长。接下来，将每行数据按照逗号分隔，并转换为 (key, value) 对，其中 key 为车辆 ID，value 为车速。对于每个 key，通过 reduceByKey 操作将窗口内的所有速度相加，然后除以窗口大小，得到平均速度。最后，使用 pprint() 方法将结果打印出来。

需要注意的是，由于窗口大小为 60 秒，步长为 10 秒，因此窗口大小必须能够整除步长，即 60 秒必须能够整除 10 秒。如果窗口大小和步长无法满足这个条件，将会抛出异常。