Apache Spark写入多个输出[不同的Parquet模式]而不缓存
创始人
2024-09-04 22:00:40
0

要在Apache Spark中写入多个输出而不缓存,可以使用foreachBatch函数和DataStreamWriter类的foreachBatch方法。这样可以在每个批处理期间将数据写入不同的输出源。

下面是一个示例代码,演示了如何使用不同的Parquet模式写入多个输出:

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Write Multiple Outputs").getOrCreate()

# 读取数据源
source_data = spark.read.parquet("source_data.parquet")

# 定义输出路径和不同的Parquet模式
output_paths = ["output1", "output2", "output3"]
parquet_modes = ["overwrite", "append", "ignore"]

# 定义写入函数
def write_to_output(df, batch_id):
    # 根据batch_id选择对应的输出路径和Parquet模式
    output_path = output_paths[batch_id % len(output_paths)]
    parquet_mode = parquet_modes[batch_id % len(parquet_modes)]

    # 写入数据到输出路径
    df.write.mode(parquet_mode).parquet(output_path)

# 使用foreachBatch写入多个输出
source_data.writeStream.foreachBatch(write_to_output).start().awaitTermination()

在上面的示例代码中,首先创建了一个SparkSession对象。然后,使用read.parquet方法读取源数据。接下来,定义了输出路径和不同的Parquet模式的列表。

write_to_output函数中,根据batch_id选择对应的输出路径和Parquet模式。batch_id是每个批处理期间的唯一标识符,通过模运算选择输出路径和模式。

最后,使用writeStream.foreachBatch方法将数据写入多个输出,传递write_to_output函数作为参数。最后,调用start方法启动流式处理,然后使用awaitTermination方法等待流式处理的完成。

注意:这是一个简单的示例,实际使用中可能需要根据具体需求进行修改和扩展。

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