sparkstreaming全部的方法

这里列出了一些Spark Streaming中常用的方法：

### 创建 StreamingContext

1. `StreamingContext(sparkConf, batchDuration)`：创建一个新的StreamingContext。其中`sparkConf`是SparkConf对象的实例，`batchDuration`表示批处理的时间间隔。

2. `StreamingContext.getOrCreate(checkpointPath, setupFunc)`：创建一个新的StreamingContext或者返回之前创建的StreamingContext。其中`checkpointPath`是检查点目录路径，`setupFunc`是一个函数，用于创建一个新的StreamingContext。

### DStream 输入

1. `socketTextStream(hostname, port, storageLevel=StorageLevel(True, True, False, False, 2))`：从网络套接字接收文本数据流。

2. `textFileStream(directory)`：监视给定目录中的文本文件，并在文件中添加内容时读取这些文件。

3. `binaryRecordsStream(directory, recordLength)`：监视给定目录中的二进制文件，并在文件中添加内容时读取这些文件。

4. `queueStream(queue, oneAtATime=True, defaultRDD=None)`：从给定的RDD队列中读取数据流。

5. `transform(transformFunc)`：将DStream的每个RDD应用于给定的转换函数。

### DStream 转换

1. `flatMap(func)`：将函数应用于DStream的每个RDD中的每个元素，并将结果连接为单个RDD。

2. `map(func)`：将函数应用于DStream的每个RDD中的每个元素，并将结果连接为单个RDD。

3. `filter(func)`：将函数应用于DStream的每个RDD中的每个元素，并将结果连接为单个RDD。

4. `union(otherStream)`：将两个DStream联合在一起。

5. `reduce(func)`：将函数应用于DStream的每个RDD中的每个元素，并返回单个RDD。

6. `count()`：返回DStream中的元素数。

7. `countByValue()`：返回DStream中每个值的计数。

8. `reduceByKey(func, numPartitions=None, partitionFunc=hash)`：在DStream中按键聚合，并将结果返回为新的DStream。

9. `updateStateByKey(updateFunc)`：在DStream中按键更新状态，并返回新的DStream。

### DStream 输出

1. `print(num=10)`：打印给定DStream中的前n个元素。

2. `saveAsTextFiles(prefix, suffix=None)`：将DStream中的元素保存为文本文件。

3. `foreachRDD(func)`：将函数应用于DStream的每个RDD。

### 窗口操作

1. `window(windowLength, slideInterval)`：将DStream中的元素分成大小为`windowLength`的窗口，并在每个`slideInterval`时间间隔内滑动窗口。

2. `reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval)`：将DStream中的元素分成大小为`windowLength`的窗口，并在每个`slideInterval`时间间隔内滑动窗口，并将函数应用于每个窗口中的元素。

3. `countByValueAndWindow(windowLength, slideInterval)`：计算DStream中每个值在给定窗口内的计数。

### 状态操作

1. `updateStateByKey(updateFunc)`：在DStream中按键更新状态，并返回新的DStream。

### 定时器

1. `transformWith(func)`：使用给定的转换函数创建一个新的DStream，并在每个批次之前调用该函数。

2. `foreachRDD(func)`：将函数应用于DStream的每个RDD。

3. `foreach(func)`：将函数应用于DStream的每个元素。

### 其他操作

1. `checkpoint(checkpointInterval)`：启用DStream的检查点，并设置检查点间隔。

2. `windowedStream = inputDStream.window(windowLength, slideInterval)`：创建一个具有滑动窗口的DStream。

3. `dstream.transformWith(func)`：使用给定的转换函数创建一个新的DStream。

4. `dstream.transform(func)`：使用给定的转换函数创建一个新的DStream。

这里列出的方法只是Spark Streaming中可用的一部分，还有很多其他方法可以用来操作DStream。