Python编程：设置流以将dj30.csv数据输入structed streaming。

好的，我会尽力回答您的问题。以下是一个Python程序，可以将dj30.csv数据输入Structured Streaming并进行简单的聚合操作：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import avg

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("dj30_streaming").getOrCreate()

# 读取CSV文件作为流式DataFrame
streaming_df = spark \
    .readStream \
    .option("header", "true") \
    .option("maxFilesPerTrigger", 1) \
    .csv("path/to/dj30.csv")

# 执行聚合操作
agg_df = streaming_df.groupBy("symbol").agg(avg("price").alias("avg_price"))

# 输出结果到控制台
query = agg_df \
    .writeStream \
    .outputMode("complete") \
    .format("console") \
    .start()

# 等待查询结束
query.awaitTermination()

这个程序首先创建一个SparkSession对象，并使用`readStream`方法读取CSV文件作为流式DataFrame，使用`option`方法设置选项，例如设置`header`选项以指示CSV文件包含标题行。然后，它执行了一个简单的聚合操作，计算每个股票的平均价格。最后，它将结果输出到控制台，并使用`awaitTermination`方法等待查询结束。

请注意，这只是一个简单的示例程序，您可以根据您的需求进行修改和扩展。