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輸出操作允許DStream的操作推到如數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)等外部系統(tǒng)中。因為輸出操作實際上是允許外部系統(tǒng)消費轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù),它們觸發(fā)的實際操作是DStream轉(zhuǎn)換。目前,定義了下面幾種輸出操作:
Output Operation | Meaning |
---|---|
print() | 在DStream的每個批數(shù)據(jù)中打印前10條元素,這個操作在開發(fā)和調(diào)試中都非常有用。在Python API中調(diào)用pprint() 。 |
saveAsObjectFiles(prefix, [suffix]) | 保存DStream的內(nèi)容為一個序列化的文件SequenceFile 。每一個批間隔的文件的文件名基于prefix 和suffix 生成。"prefix-TIME_IN_MS[.suffix]",在Python API中不可用。 |
saveAsTextFiles(prefix, [suffix]) | 保存DStream的內(nèi)容為一個文本文件。每一個批間隔的文件的文件名基于prefix 和suffix 生成。"prefix-TIME_IN_MS[.suffix]" |
saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix]) | 保存DStream的內(nèi)容為一個hadoop文件。每一個批間隔的文件的文件名基于prefix 和suffix 生成。"prefix-TIME_IN_MS[.suffix]",在Python API中不可用。 |
foreachRDD(func) | 在從流中生成的每個RDD上應(yīng)用函數(shù)func 的最通用的輸出操作。這個函數(shù)應(yīng)該推送每個RDD的數(shù)據(jù)到外部系統(tǒng),例如保存RDD到文件或者通過網(wǎng)絡(luò)寫到數(shù)據(jù)庫中。需要注意的是,func 函數(shù)在驅(qū)動程序中執(zhí)行,并且通常都有RDD action在里面推動RDD流的計算。 |
dstream.foreachRDD是一個強大的原語,發(fā)送數(shù)據(jù)到外部系統(tǒng)中。然而,明白怎樣正確地、有效地用這個原語是非常重要的。下面幾點介紹了如何避免一般錯誤。
dstream.foreachRDD(rdd => {
val connection = createNewConnection() // executed at the driver
rdd.foreach(record => {
connection.send(record) // executed at the worker
})
})
這是不正確的,因為這需要先序列化連接對象,然后將它從driver發(fā)送到worker中。這樣的連接對象在機(jī)器之間不能傳送。它可能表現(xiàn)為序列化錯誤(連接對象不可序列化)或者初始化錯誤(連接對象應(yīng)該在worker中初始化)等等。正確的解決辦法是在worker中創(chuàng)建連接對象。
dstream.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreach(record => {
val connection = createNewConnection()
connection.send(record)
connection.close()
})
})
通常,創(chuàng)建一個連接對象有資源和時間的開支。因此,為每個記錄創(chuàng)建和銷毀連接對象會導(dǎo)致非常高的開支,明顯的減少系統(tǒng)的整體吞吐量。一個更好的解決辦法是利用rdd.foreachPartition
方法。為RDD的partition創(chuàng)建一個連接對象,用這個兩件對象發(fā)送partition中的所有記錄。
dstream.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => {
val connection = createNewConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
connection.close()
})
})
這就將連接對象的創(chuàng)建開銷分?jǐn)偟搅藀artition的所有記錄上了。
dstream.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => {
// ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections
val connection = ConnectionPool.getConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
ConnectionPool.returnConnection(connection) // return to the pool for future reuse
})
})
需要注意的是,池中的連接對象應(yīng)該根據(jù)需要延遲創(chuàng)建,并且在空閑一段時間后自動超時。這樣就獲取了最有效的方式發(fā)生數(shù)據(jù)到外部系統(tǒng)。
其它需要注意的地方:
dstream.foreachRDD()
,但是沒有任何RDD action操作在dstream.foreachRDD()
里面,那么什么也不會執(zhí)行。系統(tǒng)僅僅會接收輸入,然后丟棄它們。Copyright©2021 w3cschool編程獅|閩ICP備15016281號-3|閩公網(wǎng)安備35020302033924號
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