我们假设您有一个Spark数据帧 MySqlConnection connection = new MySqlConnection(MyCon);
MySqlCommand cmd = new MySqlCommand("INSERT INTO favorite (favorite) VALUES (@favo)", connection);
cmd.CommandType = CommandType.Text;
cmd.Parameters.AddWithValue("@favo", combofavorite.Text);
connection.Open();
cmd.ExecuteNonQuery();
private void cmbfav_SelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e)
{
string ID = cmbfav.SelectedValue.ToString();
}
，其中using System.Linq;
var result = guests.Where(guest => guest.FirstName.Equals("Test"));
列代表时间，让我们以unix-time格式表示（自1970年以来的秒数）。我如何使Spark.Streaming将此视为输入，以便我可以对数据进行滑动窗口？
谢谢！
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你不能，或者至少不能以有意义的方式。虽然可以使用queueStream从RDD创建流，如下所示：
from pyspark.streaming import StreamingContext
ssc = StreamingContext(sc, 10)
df = sc.parallelize([(i, ) for i in range(10000)]).toDF(["ts"])
stream = ssc.queueStream([df.rdd])
stream.count().pprint()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
其中队列中批处理和对象之间的对应关系是1：1。不幸的是，与Scala版本不同，queueStream是一个静态流。创建新数据后，无法对其进行排队。这意味着您已将DataFrame手动拆分为多个RDD。