DStreams是Apache Spark中的一个重要概念，它是Spark Streaming的核心组件之一，DStreams是一个有向的、延迟的、分布式的数据流，它可以从各种数据源（如Kafka、Flume、HDFS等）中获取数据，并对这些数据进行各种操作（如转换、过滤、聚合等）。
在Spark Streaming中，输出操作是将DStreams的数据写入外部存储系统（如HDFS、Cassandra、HBase等）或将其转换为其他格式（如JSON、CSV、Parquet等）的过程，输出操作通常包括两个步骤：将DStreams的数据分区并写入外部存储系统。
我们需要创建一个DStreams实例，并指定数据源和处理逻辑，以下代码创建了一个从TCP套接字接收数据的DStreams实例：
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
sc = SparkContext("local[2]", "NetworkWordCount")
ssc = StreamingContext(sc, 1)
lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
在这个例子中，我们使用了`socketTextStream`方法从一个TCP套接字接收数据，这个方法返回一个DStreams实例，其中包含了从该套接字接收到的所有文本数据。
接下来，我们可以对DStreams的数据进行处理和转换操作，以下代码计算了每个单词的出现次数：
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))
pairs = words.map(lambda word: (word, 1))
wordCounts = pairs.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
在这个例子中，我们首先使用`flatMap`方法将每行文本拆分成单词列表，然后使用`map`方法将每个单词转换为一个键值对（key-value pair），其中键是单词本身，值是1，我们使用`reduceByKey`方法将所有相同的键（即相同的单词）的值相加，得到每个单词的出现次数。
我们需要将DStreams的数据写入外部存储系统或转换为其他格式，以下代码将每个单词的出现次数写入HDFS：
wordCounts.saveAsTextFile("hdfs://localhost:9000/wordcount")
在这个例子中，我们使用了`saveAsTextFile`方法将DStreams的数据写入HDFS中的一个目录，这个方法会将DStreams的数据分区并写入外部存储系统，分区的数量由Spark的配置参数决定，默认情况下，每个批次的数据会被分成32个分区，如果数据量很大或者需要更细粒度的控制，可以使用`repartition`方法来调整分区数量。
除了写入HDFS之外，我们还可以将DStreams的数据转换为其他格式，以下代码将每个单词的出现次数转换为CSV格式：
wordCounts.map(lambda x: (x[0], x[1])).csv("/tmp/wordcount")
在这个例子中，我们使用了`map`方法将每个键值对转换为一个元组（tuple），其中第一个元素是单词本身，第二个元素是出现次数，我们使用`csv`方法将这些元组写入CSV文件。
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/28031.html
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