流式读取文件数据
from pyspark.sql import SparkSession
ss = SparkSession.builder.getOrCreate()
# todo 注意1:流式读取目录下的文件 --》一定一定要是目录,不是具体的文件,
# 目录下产生新文件会进行读取
# todo 注意点2:csv和JSON必须指定schema 以前的JSON文件是不要指定
df_csv = ss.readStream.csv(‘hdfs://node1:8020/目录’)
df_json = ss.readStream.json(‘hdfs://node1:8020/目录’)
# todo 每个options都不一样
options2 ={
‘host’:‘192.168.88.100’,
‘port’:9999
}
options={
# 每个批次读取1个文件
‘maxFilesPerTrigger’:1,
‘latestFirst’:‘true’
}
df_json.writeStream.start(format=‘console’,outputMode=‘complete’).awaitTermination()
流式读取文件的注意点
删除已经处理的文件(文件一)
你修改了文件一的内容,不修改文件名,你再次上传会发现它不去读取
但是你不修改文件内容,修改文件名,你再上传会发现它还会去读取
场景:某天你上传一个文件,发现它不做任何读取和处理,你需要考虑,这个文件名以前是否处理过了。
文件的读取方式在实际开发中用的比较少,每生产一条数据,就要生成一个文件(
单单正对流处理
)
但是,如果将多条数据收集之后同一写入文件,那就变成了和批处理方式一样的开发
文件读取数据的参数指定
当spark读不过来的时候,可以调整
latestFirst
,设置为True就会处理最新的文件文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-813132.html
true
时,就会将所有相同文件名认定为同一个文件,不管全部路径是否相同,这就涉及到相同的路径不会连续处理
上面刚说的文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-813132.html
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