使用结构化流式处理时，无法将json格式数据写入路径。执行spark2-submit时仅创建_spark_metadata

使用结构化流式处理时，无法将JSON格式数据写入路径。执行spark2-submit时仅创建_spark_metadata。

结构化流式处理是一种处理实时数据流的方法，它可以将数据流划分为连续的小批次，并对每个批次进行处理。在这种处理方式下，无法直接将JSON格式的数据写入指定的路径，而是会在执行spark2-submit命令时仅创建一个名为_spark_metadata的目录。

_spark_metadata目录是用于存储与流式处理相关的元数据信息的目录，包括数据流的模式、偏移量等信息。它通常位于指定路径的根目录下，用于帮助Spark进行数据流的管理和处理。

在使用结构化流式处理时，如果需要将JSON格式的数据写入指定路径，可以通过以下步骤实现：

1. 创建一个输出目录，用于存储处理后的数据。
2. 在流式处理的代码中，使用writeStream方法将处理后的数据写入指定的输出目录。
3. 指定输出格式为JSON，可以使用format("json")方法。
4. 启动流式处理作业，使用start()方法。

示例代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("StructuredStreamingExample") \
    .getOrCreate()

# 读取流式数据
streamingDF = spark.readStream \
    .format("json") \
    .load("input_path")

# 执行数据处理操作
processedDF = streamingDF.select("column1", "column2")

# 将处理后的数据写入指定路径
query = processedDF.writeStream \
    .format("json") \
    .outputMode("append") \
    .option("path", "output_path") \
    .option("checkpointLocation", "checkpoint_location") \
    .start()

# 等待流式处理作业完成
query.awaitTermination()

在上述代码中，input_path表示输入数据的路径，output_path表示输出数据的路径，checkpoint_location表示检查点的路径。通过指定输出格式为JSON，并将数据写入指定路径，可以实现将JSON格式数据写入路径的需求。

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