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; 内容来自zvvq，别采集哟

import org.apache.spark.sql.Dataset; 本文来自zvvq

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

import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; 内容来自samhan

import org.apache.spark.sql.functions;

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public class NetworkTrafficAnalysis { 内容来自zvvq，别采集哟

public static void main(String[] args) {

copyright zvvq

// 创建 SparkSession

SparkSession spark = SparkSession.builder()

.master("local") copyright zvvq

.appName("NetworkTrafficAnalysis") 内容来自samhan666

.getOrCreate(); 本文来自zvvq

// 定义输入文件的模式

StructType schema = DataTypes.createStructType() 内容来自zvvq，别采集哟

.add("timestamp", DataTypes.StringType)

.add("source_ip", DataTypes.StringType) 本文来自zvvq

.add("destination_ip", DataTypes.StringType)

.add("bytes", DataTypes.LongType); 内容来自zvvq

// 读取数据文件 zvvq好，好zvvq

Dataset<Row> trafficData = spark.read()

内容来自samhan666

.schema(schema) 本文来自zvvq

.csv("hdfs://<path_to_traffic_data>/network-traffic.csv"); 内容来自samhan

// 清理数据（例如，删除空行或无效行） copyright zvvq

trafficData = trafficData.filter(functions.col("timestamp").isNotNull()); 内容来自zvvq

// 分组并聚合数据以计算每小时的流量

zvvq好，好zvvq

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

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

functions.min("source_ip").as("min_source_ip"), 内容来自samhan

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

// 存储结果到持久存储（例如，HDFS 或数据库）

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aggregatedTraffic.write() zvvq

.format("csv") 内容来自samhan

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

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} copyright zvvq

}

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