java框架在云计算中的分布式计算应用（java分布式

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

import org.apache.spark.sql.Dataset;

import org.apache.spark.sql.types.StructType;

import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;

import org.apache.spark.sql.functions;

public class NetworkTrafficAnalysis {

public static void main(String[] args) {

// 创建 SparkSession

SparkSession spark = SparkSession.builder()

.master("local")

.appName("NetworkTrafficAnalysis")

.getOrCreate();

// 定义输入文件的模式

StructType schema = DataTypes.createStructType()

.add("timestamp", DataTypes.StringType)

.add("source_ip", DataTypes.StringType)

.add("destination_ip", DataTypes.StringType)

.add("bytes", DataTypes.LongType);

// 读取数据文件

Dataset<Row> trafficData = spark.read()

.schema(schema)

.csv("hdfs://<path_to_traffic_data>/network-traffic.csv");

// 清理数据（例如，删除空行或无效行）

trafficData = trafficData.filter(functions.col("timestamp").isNotNull());

// 分组并聚合数据以计算每小时的流量

Dataset<Row> aggregatedTraffic = trafficData.groupBy(functions.window(functions.col("timestamp"), "1 hour"))

.agg(functions.sum("bytes").as("total_bytes"),

functions.min("source_ip").as("min_source_ip"),

functions.max("destination_ip").as("max_destination_ip"));

// 存储结果到持久存储（例如，HDFS 或数据库）

aggregatedTraffic.write()

.format("csv")

.save("hdfs://<path_to_result>/aggregated-network-traffic.csv");

}

}