阻止来自Spark Shell中的结构化流式处理的进度输出

，可以通过以下方式实现：

1. 使用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()

1. 使用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()

1. 使用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。