12.使用Structured Streaming按照事件时间统计出30s内各个单次出现的数量，每20s统计1次。请简要说明原理，并将代码补充完整。 假设数据从本地9999端口实时读入，代码如下： val lines = spark.readStream .format("socket") .option("host", "localhost") .option("port", 9999) .option("includeTimeStamp", true) .load()

答：首先需要了解Structured Streaming的窗口概念。窗口是将数据流按照一定大小的时间范围切分成多个小块进行处理，类似于批处理。在本题中，我们需要统计每个30秒内各个单次出现的数量，每20秒统计1次，因此可以将窗口大小设置为30秒，滑动间隔设置为20秒。

具体实现代码如下：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, Trigger}

val lines = spark.readStream
  .format("socket")
  .option("host", "localhost")
  .option("port", 9999)
  .option("includeTimeStamp", true)
  .load()

val windowedCounts = lines
  .selectExpr("CAST(value AS STRING)", "CAST(timestamp AS TIMESTAMP)")
  .withWatermark("timestamp", "10 seconds")
  .groupBy(
    window($"timestamp", "30 seconds", "20 seconds"),
    $"value"
  )
  .count()

val query = windowedCounts
  .writeStream
  .outputMode(OutputMode.Update())
  .format("console")
  .trigger(Trigger.ProcessingTime("20 seconds"))
  .start()

query.awaitTermination()

代码解析：

首先使用`selectExpr`将数据流中的`value`和`timestamp`字段进行类型转换，`timestamp`需要转换成`TIMESTAMP`类型用于后续窗口操作。使用`withWatermark`指定事件时间的延迟阈值为10秒，这将确保我们只处理“迟到”的数据，并防止数据丢失。

接着使用`groupBy`对窗口和`value`字段进行分组，并使用`count`函数进行统计。最后使用`writeStream`将结果输出到控制台，输出模式为`Update()`，即每次输出只显示最新的结果。使用`trigger`指定触发间隔为20秒。

程序运行后，每20秒会输出一次30秒内各个单次出现的数量。