Spark streaming：如何使用java在数据帧上应用窗口

如何恢复数据：每15分钟，我要恢复过去15分钟的数据。 如果我在14H:00，我必须将数据从13H:45恢复到14H

我试过了

数据集df=mydf .带水印（“时间戳”、“15分钟”） .groupBy（窗口（“时间戳”）、“15分钟”、“15分钟”）、列（“值”）.count（）；

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但它不起作用，有想法的人请，谢谢

我刚读了一本书，有人用

PySpark

做这件事，所以这是可能的。但我想不起来该怎么做。我提醒大家，我已经看到了方法

log（…）

和

over（…）

的用法。祝你好运希望有比我知识渊博的人能帮助你！你能解释一下什么不起作用吗？您是否收到错误信息，或是处理错误数据？你能打印

mydf

的模式吗？它没有按预期工作。它没有在窗口中返回数据。模式是：|--key:binary（nullable=true）|--value:binary（nullable=true）|--topic:string（nullable=true）|--分区：integer（nullable=true）|--偏移量：long（nullable=true）|--时间戳：时间戳（nullable=true）|--timestampType:integer（nullable=true）我刚读了一本书，书中有人在用

PySpark

做这件事，所以这是可能的。但我不能提醒怎么做。我提醒大家已经看过方法

log（…）

和

over（…）

。祝你好运！希望比我有更多知识的人能帮助你！你能解释一下什么不起作用吗？你有错误吗？还是它处理了错误的数据？你能打印

mydf的模式吗？

？它没有按预期工作。它不会在窗口中返回我的数据。模式是：|--key:binary（nullable=true）|--值：二进制（nullable=true）|--主题：字符串（nullable=true）|--分区：整数（nullable=true）|--偏移量：长（nullable=true）|--时间戳：时间戳（nullable=true）|--时间戳类型：整数（nullable=true）