使用Spark进行结构化流处理并将结果输出到终端或指定位置

最新推荐文章于 2024-06-23 19:56:53 发布

心之所向，或千或百

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文章标签： spark linq 大数据

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本文介绍了如何使用Spark的Structured Streaming处理实时数据流，从Kafka读取数据，进行列选择和聚合操作，然后将结果输出到终端或指定位置（如文件系统）。示例代码展示了设置SparkSession，创建输入流，处理数据并使用不同模式输出结果。

使用Spark进行结构化流处理并将结果输出到终端或指定位置

Spark是一个强大的大数据处理框架，提供了许多功能强大的组件，其中包括Structured Streaming，它是Spark的流处理引擎。在Structured Streaming中，我们可以使用Spark提供的API来处理实时数据流，并将结果输出到终端或指定位置。本文将介绍如何使用Spark的Structured Streaming将处理结果输出到终端或指定位置。

首先，我们需要创建一个SparkSession对象，它是与Spark集群连接的入口点。我们可以通过以下代码创建一个SparkSession：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession
  .builder

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大数据Spark：Structured Streaming Sink 输出

YbDocker的博客

09-19

158

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m0_64640191的博客

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1847

本文将通过源码出发讲述spark如何调用hadoop几种OutputFormat,从而实现的文件输出，这里将讲述几种工作中常使用的算子，例如：saveAsTextFile(path) 、saveAsHadoopFile(path) saveAsTextFile(path)底层调用也是saveAsHadoopFile(path)，所以这里主要是讲述后者的源码；这一步也将带你认识到可以自定义的内容； 2.PairRDDFunctions 这里指定了OutputForm

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penngo的专栏

12-07

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hyj

09-07

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图特摩斯科技-博客

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04-20

1311

一、Spark任务输出文件的总过程当一个Job开始执行后，输出文件的相关过程大概如下： 1、Job启动时创建一个目录: ${output.dir}/_temporary/${appAttemptId} 作为本次运行的输出临时目录 2、当有task开始运行后，会创建 ${output.dir}/_temporary/${appAttemptId}/_temporary/${taskAttemptId}/${fileName} 文件，后面这个task的所有输出都会被写到这个文件中 3、当task运行完

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