现用sparkstream拉取kafka数据，kafka数据格式如下： 5 03 445,7 04 445,8 04 446 现在要将该数据流以”,”分隔为不同的数组，并继续以空格分隔，组成数组中的数组，并获取其下标，符合条件的便累计，该如何操作？

可以使用Spark Streaming中的`flatMap()`和`map()`函数来实现这个功能。

具体步骤如下：

1. 使用`flatMap()`函数将原始数据按照`","`分隔成不同的数组。

2. 对每个数组再使用`map()`函数按照`" "`分隔成不同的小数组。

3. 在`map()`函数中使用`zipWithIndex()`函数将每个小数组中的元素与其下标组成键值对。

4. 在`filter()`函数中进行筛选，累计符合条件的小数组的个数。

下面是代码示例：

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

ssc = StreamingContext(sc, batchDuration=10)

kafkaParams = {
    "bootstrap.servers": "localhost:9092",
    "auto.offset.reset": "smallest"
}

raw_data = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, ["topic_name"], kafkaParams)

# 使用flatMap()函数将原始数据按照","分隔成不同的数组
data_arrays = raw_data.flatMap(lambda x: x[1].split(","))

# 对每个数组再使用map()函数按照" "分隔成不同的小数组
data_small_arrays = data_arrays.map(lambda x: x.split(" "))

# 在map()函数中使用zipWithIndex()函数将每个小数组中的元素与其下标组成键值对
data_indexed = data_small_arrays.map(lambda x: list(zip(x, range(len(x)))))

# 在filter()函数中进行筛选，累计符合条件的小数组的个数
filtered_data = data_indexed.filter(lambda x: len(x) >= 3 and x[0][0] == "5" and x[1][0] in ["7", "8"] and x[2][0] in ["7", "8"])

count = filtered_data.count()

# 输出结果
count.pprint()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在上述代码中，`filtered_data`是符合条件的小数组，`count`是累计的小数组个数。最后，使用`pprint()`函数将结果输出到控制台上。