DSTREAM変換動作は含まない
（履歴を記録せずに、現在到達統計バッチ）は、動作状態の遷移をマップflatMapフィルタ配分カウント減らす組合countByValue reduceByKeyは（K、（V、W））を参加変換コグループ
操作（スライドを切り替えた状態を状態遷移動作）reduceByKeyAndWindow）（）スライディングウィンドウを持つことで
、計算減らすために離れて逆の操作から、データウィンドウを減らすことになる新しいウィンドウにcountByKeyAndWindow（）データ
＃を！は/ usr / binに/ ENVのpython3
print_function from__future__import
インポートSYS
pysparkインポートSparkContextから
pyspark.streamingインポートStreamingContextのから
if__name __ = "メイン"：
！IF LEN（sys.argvの）= 3：
印刷（ "用法：WindowedNetworkWordCount.py"、ファイル= sys.stderror）
終了（ - 1）
SC = SparkContext（appNameは= "PythonStreamingWindowedNetworkWordCount"）
SSC = StreamingContext（SC、10）
ssc.checkpoint（ "ファイル：/// USR /ローカル/スパーク/ MyCode /ストリーミング/ソケット/チェックポイント"）にチェックポイント＃データ損失防止するために、データ保存
ラインを= ssc.socketTextStream（sys.argvの[1]、INT（sys.argvの[2]））
カウント= lines.flatMap（ラムダX：x.split（ ""））。地図（ラムダワード（単語、1））reduceByKeyAndWindow （ラムダA、B :. + bの、ラムダA、B：AB、30,10）＃ のみ統計窓部、+ bは低減動作である、ABは逆の動作であります30はウィンドウ・サイズで、ウィンドウ10は、スライド可能な時間間隔であります
全く逆関数が存在しない場合は＃、すべてのウィンドウは、コンピューティングの歴史を表すデータを持って、逆関数は、スライディングウィンドウを切り取っするたびに、新しいWindowsは、これらの計算のミックスに追加することである
counts.pprint（）
ssc.start（）
SSC .awaitTermination
＃Ncはソース端末データを構築し、データをノックすることができる
CD USR /ローカル/スパーク/ MyCode /ストリーミング/ソケット
NC -lk 9999
＃、端末計算フロー作成
CDは/ usr / local /スパーク/ MyCode /ストリーミング/ソケット
/ USR /ローカル/スパーク/ binに/火花提出
WindowedNetworkWordCount.pyを
