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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completeappend:在Spark结构化流处理中,可以通过设置outputMode参数为completeappend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:
代码语言:txt
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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:
代码语言:txt
复制
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:
代码语言:txt
复制
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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