Structured Streaming之outputMode(complete和append)区别说明

原文链接:https://blog.csdn.net/kaaosidao/article/details/85790664

1.complete需要聚合,并将原先批次的数据和本次批次的数据一起聚合,而append是不能聚合的

2.若用append替换complete代码演示:


def main(args: Array[String]): Unit = {
        val spark = SparkSession.builder().master("local[1]").getOrCreate()
        import spark.implicits._
        val wordCounts  = spark.readStream.text("D:\\tmp\\streaming\\struct")
            .as[String].flatMap(_.split(" "))
            .groupBy("value").count()
 
 
        val query = wordCounts.writeStream
                .foreach(new TestForeachWriter())
            .outputMode("complete")//complete  append
            .trigger(ProcessingTime("10 seconds"))
            .start()
        query.awaitTermination()
 
    }
//正常运行,若将complete改为append,将报以下错误
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Append output mode not supported when there are streaming aggregations on streaming DataFrames/DataSets;;

3.若用complete替换append代码演示:

def main(args: Array[String]): Unit = {
        val spark = SparkSession.builder().master("local[1]").getOrCreate()
        import spark.implicits._
        val wordCounts  = spark.readStream.text("D:\\tmp\\streaming\\struct")
                    .as[String].flatMap(_.split(" ")).map(T1(_,1)).toDF()
 
        val query = wordCounts.writeStream
                .foreach(new TestForeachWriter())
            .outputMode("append")//complete  append
            .trigger(ProcessingTime("10 seconds"))
            .start()
        query.awaitTermination()
 
    }
    case class T1(value:String,num:Int)
//若用complete替换append,将报以下错误
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Complete output mode not supported when there are no streaming aggregations on streaming DataFrames/Datasets;;

4、源码:


/**
   * Specifies how data of a streaming DataFrame/Dataset is written to a streaming sink.
   *   - `append`:   only the new rows in the streaming DataFrame/Dataset will be written to
   *                 the sink
   *   - `complete`: all the rows in the streaming DataFrame/Dataset will be written to the sink
   *                 every time these is some updates
   *
   * @since 2.0.0
   */
  def outputMode(outputMode: String): DataStreamWriter[T] = {
    this.outputMode = outputMode.toLowerCase match {
      case "append" =>
        OutputMode.Append
      case "complete" =>
        OutputMode.Complete
      case _ =>
        throw new IllegalArgumentException(s"Unknown output mode $outputMode. " +
          "Accepted output modes are 'append' and 'complete'")
    }
    this
}
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 158,736评论 4 362
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,167评论 1 291
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,442评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,902评论 0 204
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,302评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,573评论 1 216
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,847评论 2 312
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,562评论 0 197
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,260评论 1 241
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,531评论 2 245
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,021评论 1 258
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,367评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,016评论 3 235
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,068评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,827评论 0 194
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,610评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,514评论 2 269

推荐阅读更多精彩内容