这不是一个小问题，但这里有一个解决方案，其步骤如下：
创建自定义项以计算下一个最近的30分钟事件结束时间 event_ts_end 使用 java.time 应用程序编程接口
使用窗口功能 lag 上一行的事件时间
使用 when/otherwise 生成列 event_ts_start 用一个 null 如果与前一行的事件时间差为30分钟，则返回值
使用窗口功能 last(event_ts_start, ignoreNulls=true) 回填 null 最后一个是什么 event_ts_start 价值
数据分组依据 event_ts_start 聚集 event_duration 以及 event_ts_end 首先，让我们组装一个示例数据集：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import spark.implicits._

val df = Seq(
  (101, "2019-04-01 09:00", 800),
  (101, "2019-04-01 09:30", 1800),
  (101, "2019-04-01 10:00", 2700),
  (101, "2019-04-01 12:00", 1000),
  (101, "2019-04-01 13:00", 1000),
  (220, "2019-04-02 10:00", 1500),
  (220, "2019-04-02 10:30", 2400)
).toDF("event_id", "event_time", "event_duration")

请注意，示例数据集已稍微泛化为包含多个事件，并使事件时间包含 date 涵盖某个事件跨越给定日期的案例的信息。
步骤 1 :

import java.sql.Timestamp

def get_next_closest(seconds: Int) = udf{ (ts: Timestamp, duration: Int) =>
  import java.time.LocalDateTime
  import java.time.format.DateTimeFormatter

  val iter = Iterator.iterate(ts.toLocalDateTime)(_.plusSeconds(seconds)).
    dropWhile(_.isBefore(ts.toLocalDateTime.plusSeconds(duration)))

  iter.next.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
}

步骤 2 - 5 :

val winSpec = Window.partitionBy("event_id").orderBy("event_time")

val seconds = 30 * 60

df.
  withColumn("event_ts", to_timestamp($"event_time", "yyyy-MM-dd HH:mm")).
  withColumn("event_ts_end", get_next_closest(seconds)($"event_ts", $"event_duration")).
  withColumn("prev_event_ts", lag($"event_ts", 1).over(winSpec)).
  withColumn("event_ts_start",  when($"prev_event_ts".isNull ||
    unix_timestamp($"event_ts") - unix_timestamp($"prev_event_ts") =!= seconds, $"event_ts"
  )).
  withColumn("event_ts_start", last($"event_ts_start", ignoreNulls=true).over(winSpec)).
  groupBy($"event_id", $"event_ts_start").agg(
    sum($"event_duration").as("event_duration"), max($"event_ts_end").as("event_ts_end")
  ).show
// +--------+-------------------+--------------+-------------------+
// |event_id|     event_ts_start|event_duration|       event_ts_end|
// +--------+-------------------+--------------+-------------------+
// |     101|2019-04-01 09:00:00|          5300|2019-04-01 11:00:00|
// |     101|2019-04-01 12:00:00|          1000|2019-04-01 12:30:00|
// |     101|2019-04-01 13:00:00|          1000|2019-04-01 13:30:00|
// |     220|2019-04-02 10:00:00|          3900|2019-04-02 11:30:00|
// +--------+-------------------+--------------+-------------------+