Spark系列--Spark Streaming(七)DStreams输出

前言

输出操作指定了对流数据经转化操作得到的数据所要执行的操作(例如把结果推入外部数据库或输出到屏幕上)。与 RDD 中的惰性求值类似，如果一个 DStream 及其派生出的 DStream 都没有被执行输出操作，那么这些 DStream 就都不会被求值。如果 StreamingContext 中没有设定输出操作，整个 context 就都不会启动。

Tables	Are
Output Operation	Meaning
print()	在运行流程序的驱动结点上打印DStream中每一批次数据的最开始10个元素。这用于开发和调试。在Python API中，同样的操作叫pprint()。
saveAsTextFiles(prefix, [suffix])	以text文件形式存储这个DStream的内容。每一批次的存储文件名基于参数中的prefix和suffix。”prefix-Time_IN_MS[.suffix]”.
saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])	以Java对象序列化的方式将Stream中的数据保存为 SequenceFiles . 每一批次的存储文件名基于参数中的为”prefix-TIME_IN_MS[.suffix]”. Python中目前不可用。
saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix])	将Stream中的数据保存为 Hadoop files. 每一批次的存储文件名基于参数中的为”prefix-TIME_IN_MS[.suffix]”. Python API Python中目前不可用。
foreachRDD(func)	这是最通用的输出操作，即将函数func用于产生于stream的每一个RDD。其中参数传入的函数func应该实现将每一个RDD中数据推送到外部系统，如将RDD存入文件或者通过网络将其写入数据库。注意：函数func在运行流应用的驱动中被执行，同时其中一般函数RDD操作从而强制其对于流RDD的运算。

通用的输出操作 foreachRDD()，它用来对 DStream 中的 RDD 运行任意计算。这和transform() 有些类似，都可以让我们访问任意 RDD。在 foreachRDD() 中，可以重用我们在 Spark 中实现的所有行动操作。比如，常见的用例之一是把数据写到诸如 MySQL 的外部数据库中。

需要注意的：
1）连接不能写在driver层面
2）如果写在foreach则每个RDD都创建，得不偿失
3）增加foreachPartition，在分区创建
4）可以考虑使用连接池优化

dstream.foreachRDD { rdd =>
   // executed at the driver 序列化错误
   // error val connection = createNewConnection()  

  rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
    // ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections
    val connection = ConnectionPool.getConnection()
    // executed at the worker
    partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record) 
    )

    // return to the pool for future reuse
    ConnectionPool.returnConnection(connection)  
  }
}