,可以通过以下方式实现:
outputMode
参数设置为complete
或append
:在Spark结构化流处理中,可以通过设置outputMode
参数为complete
或append
来阻止进度输出。这样设置后,Spark将只输出最终结果或新增的结果,而不会输出处理的进度信息。例如:streamingDF.writeStream
.outputMode("complete")
.format("console")
.start()
trigger
参数设置为ProcessingTime
:通过设置trigger
参数为ProcessingTime
,可以控制Spark结构化流处理的触发时间间隔,从而减少进度输出的频率。例如:streamingDF.writeStream
.outputMode("update")
.format("console")
.trigger(processingTime="10 seconds")
.start()
logger
对象设置日志级别:通过设置Spark的日志级别,可以控制是否输出结构化流处理的进度信息。可以使用logger
对象来设置日志级别,例如:import org.apache.log4j.{Level, Logger}
val rootLogger = Logger.getRootLogger()
rootLogger.setLevel(Level.ERROR)
这样设置后,Spark将只输出错误级别及以上的日志信息,而不会输出结构化流处理的进度信息。
以上是阻止来自Spark Shell中的结构化流式处理的进度输出的方法。对于Spark结构化流处理的进度输出,可以通过设置outputMode
参数、trigger
参数或调整日志级别来控制输出的频率和内容。
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