Streaming输入输出
Structured Streaming 输入输出
输入
SparkSession.readStream() 返回一个 DataStreamReader 接口对象,可以通过该对象对输入源进行参数配置,最后返回DataFrame/DataSet对象。
输入源有三种
File:csv,json,text,textFile等
val csvDF = spark
.readStream
.option("sep", ";")
.schema(userSchema)
.csv("/path/to/directory")
Kafka:
val inputstream = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "127.0.0.1:9092")
.option("subscribe", "testss")
.load()
Socket:
val socketDF = spark
.readStream
.format("socket")
.option("host", "localhost")
.option("port", 9999)
.load()
输出模式
Append模式(默认):只有新加入Result Table行才会输出,保证每行只会往输出端输出一次,当操作为select,where,map,flatMap,filter,join等才支持append模式。Complete模式:每次会把整个Result Table输出,所以只支持聚合操作。Update模式:只有更新的数据才会输出到输出端(内存中维护了上次触发后的结果)。
不同的流查询操作支持不同的输出模式,如下表所示:
| 查询类型 | 支持的模式 | 原因 |
|---|---|---|
| 非聚合操作 | AppendUpdate |
Complete模式不支持是因为需要在 Result Table 中维护所有数据,这是不太现实的 |
| 基于watermark的窗口聚合操作 | AppendUpdateComplete |
Append当确定不会更新窗口时,将会输出该窗口的数据并删除,保证每个窗口的数据只会输出一次 Update 删除不再更新的时间窗口,每次触发聚合操作时,输出更新的窗口 Complete 不删除任何数据,在 Result Table 中保留所有数据,每次触发操作输出所有窗口数据 |
| 其他聚合操作 | UpdateComplete |
Update 每次触发聚合操作时,输出更新的窗口 Complete 不删除任何数据,在 Result Table 中保留所有数据,每次触发操作输出所有窗口数据 Append 聚合操作用于更新分组,这与 Append 的语义相违背 |
输出端
File 输出- 指定输出的目录(输出模式:Append)
writeStream
.format("parquet") // can be "orc", "json", "csv", etc.
.option("path", "path/to/destination/dir")
.start()
Foreach输出 - 实现自定义(Append,Update,Complete)
writeStream
.foreach(...)
.start()
Console输出 - 用于调试(Append,Update,Complete)
writeStream
.format("console")
.start()
Memory输出(Append,Complete)
writeStream
.format("memory")
.queryName("tableName")
.start()
Foreach 实现自定义输出
val query = wordCounts.writeStream.trigger(ProcessingTime(5.seconds))
.outputMode("complete")
.foreach(new ForeachWriter[Row] {
var fileWriter: FileWriter = _
override def process(value: Row): Unit = {
fileWriter.append(value.toSeq.mkString(","))
}
override def close(errorOrNull: Throwable): Unit = {
fileWriter.close()
}
override def open(partitionId: Long, version: Long): Boolean = {
FileUtils.forceMkdir(new File(s"/tmp/example/${partitionId}"))
fileWriter = new FileWriter(new File(s"/tmp/example/${partitionId}/temp"))
true
}
}).start()
Streaming输入输出的更多相关文章
- 8.1.2hadoop Streaming 作业原理和参数设置
1.1.1 Stream 作业 (1)hadoop streaming Hadoop streaming是hadoop的一个工具,用于运行费java的maper或reducer作业,例 ...
- Hadoop Streaming框架使用(一)
Streaming简介 link:http://www.cnblogs.com/luchen927/archive/2012/01/16/2323448.html Streaming框架允许任何程 ...
- 关于重写ID3 Algorithm Based On MapReduceV1/C++/Streaming的一些心得体会
心血来潮,同时想用C++连连手.面对如火如荼的MP,一阵念头闪过,如果把一些ML领域的玩意整合到MP里面是不是很有意思 确实很有意思,可惜mahout来高深,我也看不懂.干脆自动动手丰衣足食,加上自己 ...
- Hadoop Streaming框架学习2
Hadoop Streaming框架学习(二) 1.常用Streaming命令介绍 使用下面的命令运行Streaming MapReduce程序: 1: $HADOOP_HOME/bin/hadoop ...
- Hadoop Streaming详解
一: Hadoop Streaming详解 1.Streaming的作用 Hadoop Streaming框架,最大的好处是,让任何语言编写的map, reduce程序能够在hadoop集群上运行:m ...
- Hadoop Streaming开发要点
一.shell脚本中的相关配置 HADOOP_CMD="/usr/local/src/hadoop-1.2.1/bin/hadoop" STREAM_JAR_PATH=" ...
- Structured Streaming教程(2) —— 常用输入与输出
上篇了解了一些基本的Structured Streaming的概念,知道了Structured Streaming其实是一个无下界的无限递增的DataFrame.基于这个DataFrame,我们可以做 ...
- WASAPI、DirectSound/DS、WaveOut、Kernel Streaming/KS
先放结论: ASIO:硬件支持+对应驱动程序 DS:兼容性最好,一般也是默认的. WASAPI:是Vista之后的,较佳选择输出方式. 再来详细看: ASIO.WDM都是指音频通道,就是音频数据走的路 ...
- Spark Streaming性能调优详解
Spark Streaming性能调优详解 Spark 2015-04-28 7:43:05 7896℃ 0评论 分享到微博 下载为PDF 2014 Spark亚太峰会会议资料下载.< ...
随机推荐
- 如何为mysql添加、启动服务
1.点击"开始",输入cmd,以管理员身份运行: 2.进入mysql的bin目录,执行 mysqld --install,然后执行 net start mysql :
- jgs--多线程和synchronized
多线程 多线程是我们开发人员经常提到的一个名词.为什么会有多线程的概念呢?我们的电脑有可能会有多个cpu(或者CPU有多个内核)这就产生了多个线程.对于单个CPU来说,由于CPU运算很快,我们在电脑上 ...
- 【更新WordPress 4.6漏洞利用PoC】PHPMailer曝远程代码执行高危漏洞(CVE-2016-10033)
[2017.5.4更新] 昨天曝出了两个比较热门的漏洞,一个是CVE-2016-10033,另一个则为CVE-2017-8295.从描述来看,前者是WordPress Core 4.6一个未经授权的R ...
- Vue声明式渲染
Vue.js 的核心是一个允许采用简洁的模板语法来声明式的将数据渲染进 DOM,也就是将模板中的文本数据写进DOM中,使用 {{data}} 的格式写入.此代码都是Vue.js官网上的实例. 1. ...
- SYRefresh 一款简洁易用的刷新控件 支持tableview,collectionview水平垂直刷新功能
SYRefresh 地址: https://github.com/shushaoyong/SYRefresh 一款简洁易用的刷新控件 示例程序: 默认刷新控件使用方法: //添加头部刷新控件 Sc ...
- MapReduce运行流程分析
研究MapReduce已经有一段时间了.起初是从分析WordCount程序开始,后来开始阅读Hadoop源码,自认为已经看清MapReduce的运行流程.现在把自己的理解贴出来,与大家分享,欢迎纠错. ...
- 第 13 章 可扩展性设计之 MySQL Replication
前言: MySQL Replication 是 MySQL 非常有特色的一个功能,他能够将一个 MySQL Server 的 Instance 中的数据完整的复制到另外一个 MySQL Server ...
- unity 在安卓个IOS平台上 同一个按钮 点击后实现不同的功能
#if UNITY_IOS UIEventListener.Get(mSprites["Recharge"].gameObject).onClick = OnIOSRecharge ...
- python爬虫从入门到放弃(五)之 正则的基本使用
什么是正则表达式 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是 事先定义好的一些特定字符.及这些特定字符的组合,组成一个"规则字符",这个"规则字符" 来表达对 ...
- 【T-SQL】系列文章全文目录(2017-06-02更新)
本系列[T-SQL]主要是针对T-SQL的总结. T-SQL基础 [T-SQL基础]01.单表查询-几道sql查询题 [T-SQL基础]02.联接查询 [T-SQL基础]03.子查询 [T-SQL基础 ...