窗口分配器window () 方法必须在 ( ) 之后才能用 A. filter B. map C. keyBy D. flatmap

`window()` 是 Spark Streaming 中的一个功能，用于将输入流划分为固定大小的时间窗口。这个方法通常与 `reduceByKey` 或其他聚合操作一起使用，以便对每个时间窗口内的元素进行处理。因此，它应该紧跟在那些可以产生键值对（key-value pairs）的操作后面，比如 `map` 或 `flatMap`。

所以，`window()` 方法通常放在 `map` 或 `flatMap` 之后，因为这些操作会转换原始事件为键值对，然后窗口操作才能基于这些键应用。正确选项是：

D. flatMap

示例：

// 假设我们有一个输入流
val input =ssc.textStream("...");

// 使用flatMap转换文本为键值对
val processedData = input.flatMap(line => line.split(",").map(word => (word, 1)))

// 然后应用 window 并进行聚合
processedData.window(windowDuration, slideDuration)
    .reduceByKey(_ + _)
    .print()