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本篇文章给大家分享的是有关DStreams上的输出操作是怎样的，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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dstream.foreachRDD是一个强大的原语，发送数据到外部系统中。然而，明白怎样正确地、有效地用这个原语是非常重要的。下面几点介绍了如何避免一般错误。
经常写数据到外部系统需要建一个连接对象（例如到远程服务器的TCP连接），用它发送数据到远程系统。为了达到这个目的，开发人员可能不经意的在Spark驱动中创建一个连接对象，但是在Spark worker中 尝试调用这个连接对象保存记录到RDD中，如下：
dstream.foreachRDD(rdd => { val connection = createNewConnection() // executed at the driver
rdd.foreach(record => {
connection.send(record) // executed at the worker
})
})这是不正确的，因为这需要先序列化连接对象，然后将它从driver发送到worker中。这样的连接对象在机器之间不能传送。它可能表现为序列化错误（连接对象不可序列化）或者初始化错误（连接对象应该 在worker中初始化）等等。正确的解决办法是在worker中创建连接对象。
然而，这会造成另外一个常见的错误-为每一个记录创建了一个连接对象。例如：
dstream.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreach(record => {
val connection = createNewConnection()
connection.send(record)
connection.close()
})
})通常，创建一个连接对象有资源和时间的开支。因此，为每个记录创建和销毁连接对象会导致非常高的开支，明显的减少系统的整体吞吐量。一个更好的解决办法是利用rdd.foreachPartition方法。 为RDD的partition创建一个连接对象，用这个两件对象发送partition中的所有记录。
dstream.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => {
val connection = createNewConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
connection.close()
})
})这就将连接对象的创建开销分摊到了partition的所有记录上了。
最后，可以通过在多个RDD或者批数据间重用连接对象做更进一步的优化。开发者可以保有一个静态的连接对象池，重复使用池中的对象将多批次的RDD推送到外部系统，以进一步节省开支。
dstream.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => {
// ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections
val connection = ConnectionPool.getConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
ConnectionPool.returnConnection(connection) // return to the pool for future reuse
})
})需要注意的是，池中的连接对象应该根据需要延迟创建，并且在空闲一段时间后自动超时。这样就获取了最有效的方式发生数据到外部系统。
其它需要注意的地方：
输出操作通过懒执行的方式操作DStreams，正如RDD action通过懒执行的方式操作RDD。具体地看，RDD actions和DStreams输出操作接收数据的处理。因此，如果你的应用程序没有任何输出操作或者 用于输出操作dstream.foreachRDD()，但是没有任何RDD action操作在dstream.foreachRDD()里面，那么什么也不会执行。系统仅仅会接收输入，然后丢弃它们。
默认情况下，DStreams输出操作是分时执行的，它们按照应用程序的定义顺序按序执行。
以上就是DStreams上的输出操作是怎样的，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。