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如何在HDFS上使用SparkStreaming时获取文件名

在HDFS上使用Spark Streaming时获取文件名的方法是通过使用InputDStream的transform方法来实现。具体步骤如下:

  1. 创建一个StreamingContext对象,设置批处理间隔和Spark配置。
  2. 使用StreamingContext对象创建一个DStream,指定输入源为HDFS目录。
  3. 使用DStream的transform方法,传入一个函数来处理每个RDD。
  4. 在transform函数中,使用RDD的mapPartitions方法,对每个分区的数据进行处理。
  5. 在mapPartitions函数中,使用Hadoop API来获取每个分区的文件名。
  6. 将文件名与分区的数据一起返回。
  7. 在transform函数中,使用flatMap方法将每个分区的数据展开为一个新的RDD。
  8. 对新的RDD进行进一步的处理或存储。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
from pyspark.sql import SparkSession
import os

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext(appName="SparkStreamingExample")
# 创建StreamingContext对象,设置批处理间隔为5秒
ssc = StreamingContext(sc, 5)

# 创建一个DStream,指定输入源为HDFS目录
dstream = ssc.textFileStream("hdfs://localhost:9000/input")

# 使用transform方法处理每个RDD
transformed_stream = dstream.transform(lambda rdd: 
    rdd.mapPartitionsWithIndex(lambda idx, it: 
        [(os.path.basename(x), x) for x in it]))

# 对每个文件名和数据进行进一步处理或存储
transformed_stream.foreachRDD(lambda rdd: 
    rdd.foreach(lambda x: 
        print("File name: {}, Data: {}".format(x[0], x[1]))))

# 启动StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在上述示例中,我们使用textFileStream方法创建了一个DStream,指定输入源为HDFS目录。然后使用transform方法对每个RDD进行处理,通过mapPartitionsWithIndex方法获取每个分区的文件名,并将文件名与数据一起返回。最后,使用foreachRDD方法对每个文件名和数据进行进一步处理或存储。

请注意,上述示例中使用的是Spark Streaming,而不是Spark Structured Streaming。如果您使用的是Spark Structured Streaming,可以使用File Source来获取文件名。

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