Spark-Stream 滑动窗口3小时. 滑动步长五分钟. 写一个统计该窗口内所有用户的订单金额

以下是一个使用PySpark编写的Spark Streaming应用程序，滑动窗口为3小时，滑动步长为5分钟，统计窗口内所有用户的订单金额：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils

sc = SparkContext(appName="OrderAmountWindow")
ssc = StreamingContext(sc, 300) # 每5分钟一个批次
ssc.checkpoint("checkpoint")

kafka_params = {
    "metadata.broker.list": "localhost:9092",
    "auto.offset.reset": "smallest"
}
kafka_stream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, ["orders"], kafka_params)

def update_total_amount(new_values, running_total):
    if running_total is None:
        running_total = 0
    return sum(new_values, running_total)

def process_orders(rdd):
    orders = rdd.map(lambda x: x[1]) # 只要订单数据
    user_orders = orders.map(lambda x: (x['user_id'], x['amount'])) # 转换为(user_id, amount)格式
    user_totals = user_orders.reduceByKey(lambda x, y: x + y) # 按user_id聚合订单金额
    total_amounts = user_totals.updateStateByKey(update_total_amount) # 累加每个用户的订单金额
    total_amounts.pprint()

windowed_orders = kafka_stream.window(10800, 300) # 3小时窗口，5分钟步长
windowed_orders.foreachRDD(process_orders)

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

这个应用程序首先从Kafka主题“orders”中读取订单数据流，并将其转换为(user_id, amount)格式。然后，它使用reduceByKey按user_id聚合订单金额，并使用updateStateByKey累加每个用户的订单金额。最后，它在控制台上打印出每个用户的累计订单金额。

在窗口大小为3小时，滑动步长为5分钟的情况下，这个应用程序将为每个用户计算从当前时间向前3小时内的订单总金额，并每5分钟更新一次。

请注意，这个应用程序使用Spark Streaming的updateStateByKey功能来累加每个用户的订单金额。在使用updateStateByKey时，需要提供一个更新函数，该函数将新值与旧值相加，以计算累计值。此外，还需要在运行应用程序之前为应用程序指定一个检查点目录，以便在应用程序重新启动时恢复状态。