spark.readstream显示error not found:spark

Spark.readStream 是 Apache Spark Streaming 的一部分，用于处理实时数据流。如果你在使用这个功能时遇到 "not found: spark" 的错误，这可能表示以下几个问题：

1. **Spark环境未配置**：确保你的系统已经正确安装并配置了 Apache Spark。检查环境变量（如 `SPARK_HOME`）是否指向正确的Spark安装目录。

2. **Spark库不在路径中**：运行你的代码之前，确保你的项目路径或命令行中包含了Spark的bin目录，以便能够找到相关的Spark命令。

3. **语法错误**：检查你的代码中引用 Spark.readStream 的部分是否有拼写错误或语法错误，确保是 `spark.readStream` 而不是其他拼写。

4. **版本不兼容**：如果使用的Spark版本和你引用的API不匹配，也可能导致这样的错误。确保使用的Spark版本支持该功能。

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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。

解释代码：declare module 'process' { import * as tty from 'node:tty'; import { Worker } from 'node:worker_threads'; global { var process: NodeJS.Process; namespace NodeJS { // this namespace merge is here because these are specifically used // as the type for process.stdin, process.stdout, and process.stderr. // they can't live in tty.d.ts because we need to disambiguate the imported name. interface ReadStream extends tty.ReadStream {} interface WriteStream extends tty.WriteStream {} interface MemoryUsageFn { /** * The `process.memoryUsage()` method iterate over each page to gather informations about memory * usage which can be slow depending on the program memory allocations. */ (): MemoryUsage; /** * method returns an integer representing the Resident Set Size (RSS) in bytes. */ rss(): number; }

这段代码是一个声明文件，用于描述`process`模块的类型定义。在Node.js中，声明文件用于提供类型信息，帮助编辑器和开发者在编写代码时获得正确的类型检查和自动补全。

首先，使用`declare module`语句声明了一个名为`process`的模块。接下来，通过`import`语句引入了`node:tty`和`node:worker_threads`两个模块，并将其命名为`tty`和`Worker`。

然后，在`global`作用域下，声明了一个名为`process`的全局变量，类型为`NodeJS.Process`。这表示在使用该声明文件时，可以直接访问全局的`process`对象，并使用相关的属性和方法。

接下来，在`namespace NodeJS`内部，对三个接口进行了扩展。

1. `ReadStream`接口扩展自`tty.ReadStream`接口，用于描述可读流的类型。
2. `WriteStream`接口扩展自`tty.WriteStream`接口，用于描述可写流的类型。
3. `MemoryUsageFn`接口定义了一个函数类型，该函数既可以被调用，也可以作为方法被调用。该接口有两个成员：
- 无参函数重载：返回一个名为`MemoryUsage`的对象，表示内存使用情况。
- `rss`方法：返回一个整数，表示Resident Set Size (RSS)的字节数。

这段代码的目的是为了提供类型定义，使得在使用`process`模块时，能够获得正确的类型检查和代码提示。