在Structured Streaming中，重复读取相同窗口数据可能会导致重复计算和内存不足等问题。以下代码示例展示了如何使用水印(Watermark)和去重(DropDuplicates)来避免重复读取窗口数据：

from pyspark.sql.functions import window, col

# 定义窗口大小、滑动间隔和水印延迟时间
windowSize = "10 minutes"
slideInterval = "1 minutes"
watermarkDelayThreshold = "5 minutes"

# 读取数据流并设置时间戳和水印
streamingDF = spark.readStream \
    .schema(schema) \
    .option("maxFilesPerTrigger", 1) \
    .option("header", "true") \
    .csv("path/to/csv") \
    .withColumn("timestamp", col("event_time")) \
    .withWatermark("timestamp", watermarkDelayThreshold)

# 计算窗口聚合并去重
streamingDF = streamingDF \
    .groupBy(window(col("timestamp"), windowSize, slideInterval)) \
    .agg(sum("amount").alias("total_amount")) \
    .dropDuplicates(["window"])

在以上示例中，我们使用withWatermark()函数来设置数据流的水印延迟时间，以确保数据流中的时间戳准确无误。接下来，我们使用groupBy()和agg()函数对数据流进行窗口聚合，并使用dropDuplicates()函数删除窗口数据集中的重复数据。

通过这种方式，我们可以避免在Apache Spark Structured Streaming中多次重复读取窗口数据的问题。