如何将 Spark Streaming 应用程序的输出写入单个文件

Question

我正在使用 spark 流从 Kafka 读取数据并传递到 py 文件进行预测。它 returns 预测以及原始数据。它会将原始数据及其预测保存到文件中，但它会为每个 RDD 创建一个文件。我需要一个包含所有收集的数据的文件，直到我停止要保存到单个文件的程序。

我试过 writeStream 它甚至不创建一个文件。我试图使用 append 将它保存到镶木地板，但它创建了多个文件，每个 RDD 为 1 个。我尝试使用追加模式编写仍然有多个文件作为输出。下面的代码创建一个文件夹 output.csv 并将所有文件输入其中。

 def main(args: Array[String]): Unit = {
    val ss = SparkSession.builder()
      .appName("consumer")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val scc = new StreamingContext(ss.sparkContext, Seconds(2))


    val kafkaParams = Map[String, Object](
        "bootstrap.servers" -> "localhost:9092",
        "key.deserializer"-> 
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer",
        "value.deserializer"> 
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer",
        "group.id"-> "group5" // clients can take
      )
mappedData.foreachRDD(
      x =>
    x.map(y =>       
ss.sparkContext.makeRDD(List(y)).pipe(pyPath).toDF().repartition(1)
.write.format("csv").mode("append").option("truncate","false")
.save("output.csv")
          )
    )
scc.start()
scc.awaitTermination()

我只需要获取 1 个文件，其中包含在流式传输时一一收集的所有语句。

任何帮助将不胜感激，谢谢你的期待。

Answer 1

hdfs 中的任何文件一旦写入就无法修改。如果您希望实时写入文件（每 2 秒将来自流作业的数据块附加到同一个文件中），则根本不允许这样做，因为 hdfs 文件是 immutable。如果可能的话，我建议你尝试编写一个从多个文件读取的读取逻辑。

但是，如果您必须从单个文件读取，我建议使用两种方法之一，在将输出写入单个 csv/parquet 文件夹后，使用 "Append" SaveMode（这将为每 2 秒写入的每个块创建零件文件）。

您可以在此文件夹之上创建配置单元 table，从该文件夹读取数据 table。
您可以在 spark 中编写一个简单的逻辑来读取包含多个文件的文件夹，然后使用 reparation(1) 或 coalesce(1) 将其作为单个文件写入另一个 hdfs 位置，然后读取来自该位置的数据。见下文：
```
spark.read.csv("oldLocation").coalesce(1).write.csv("newLocation")
```

Answer 2

重新分区 - 建议在增加分区数的同时使用重新分区，因为它涉及所有数据的混洗。

coalesce- 建议在减少分区数的同时使用 coalesce。例如，如果您有 3 个分区并且您想将其减少为 2 个分区，Coalesce 会将第 3 个分区数据移动到分区 1 和 2。分区 1 和 2 将保持不变 Container.but 重新分区将在所有分区中随机播放数据，因此执行器之间的网络使用率会很高，这会影响性能。

性能明智的合并性能优于重新分区，同时减少分区数量。

所以在编写时使用选项作为合并。例如：df.write.coalesce

如何将 Spark Streaming 应用程序的输出写入单个文件

How to write outputs of spark streaming application to a single file

apache-spark

apache-spark-sql

streaming

spark-streaming

csv-write-stream