ジュニアデータエンジニアが、DataFrame dfを用いたグループ化された集計機能を備えたストリーミングデータパイプラインの開発を依頼されました。このパイプラインでは、重複しない5分間隔ごとに平均湿度と平均気温を計算する必要があります。遅れて到着するデータについては、増分状態情報を10分間保持する必要があります。
ストリーミング DataFrame df には次のスキーマがあります。
「device_id INT、event_time TIMESTAMP、temp FLOAT、humidity FLOAT」
コードブロック:
このタスクを完了するには、コード ブロック内の空白を正しく埋める応答を選択してください。
ストリーミング DataFrame df には次のスキーマがあります。
「device_id INT、event_time TIMESTAMP、temp FLOAT、humidity FLOAT」
コードブロック:
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