大数据Spark:Structured Streaming Sink 输出

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本文介绍了Apache Spark的Structured Streaming如何使用Sink将实时流数据输出到外部存储,如文件系统。通过示例展示了创建SparkSession,定义输入流,数据处理,以及使用Sink将处理后的数据以CSV格式追加写入文件系统的完整流程。

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在大数据领域,Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架,而Structured Streaming 是 Spark 提供的用于处理实时流数据的组件。本文将重点介绍如何使用 Structured Streaming 中的 Sink 功能来输出处理后的数据。

在 Structured Streaming 中,Sink 是用于将数据写入外部存储系统的组件。Spark 提供了多种内置的 Sink 实现,比如文件系统、数据库和消息队列等。此外,还可以通过自定义 Sink 来扩展功能。下面我们将通过一个示例来演示如何使用 Structured Streaming Sink 输出数据到文件系统。

首先,我们需要创建一个 SparkSession 对象,用于启动 Spark 应用程序并配置相关参数。以下是创建 SparkSession 的代码:

import org.apache.spark.sql.SparkSession

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