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python - 如何将 Spark Streaming 数据转换为 Spark DataFrame

coder 2023-08-21 原文

到目前为止，Spark还没有创建流式数据的DataFrame，但是我在做异常检测的时候，使用DataFrame进行数据分析更加方便快捷。我已经完成了这部分，但是当我尝试使用流数据进行实时异常检测时，问题出现了。试了好几种方法，仍然无法将DStream转为DataFrame，也无法将DStream内部的RDD转为DataFrame。

这是我最新版本的代码的一部分:

import sys
import re

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql.context import SQLContext
from pyspark.sql import Row
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.mllib.clustering import KMeans, KMeansModel, StreamingKMeans
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.functions import udf
import operator


sc = SparkContext(appName="test")
ssc = StreamingContext(sc, 5)
sqlContext = SQLContext(sc)

model_inputs = sys.argv[1]

def streamrdd_to_df(srdd):
    sdf = sqlContext.createDataFrame(srdd)
    sdf.show(n=2, truncate=False)
    return sdf

def main():
    indata = ssc.socketTextStream(sys.argv[2], int(sys.argv[3]))
    inrdd = indata.map(lambda r: get_tuple(r))
    Features = Row('rawFeatures')
    features_rdd = inrdd.map(lambda r: Features(r))
    features_rdd.pprint(num=3)
    streaming_df = features_rdd.flatMap(streamrdd_to_df)

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

if __name__ == "__main__":
    main()

正如你在 main() 函数中看到的，当我使用 ssc.socketTextStream() 方法读取输入流数据时，它会生成 DStream，然后我尝试将 DStream 中的每个个体转换为 Row，希望我可以转换稍后将数据放入 DataFrame。

如果我在这里使用 ppprint() 打印出 features_rdd，它会起作用，这让我想到，features_rdd 中的每个个体都是一批 RDD，而整个 features_rdd 是一个 DStream。

然后我创建了 streamrdd_to_df() 方法并希望将每批 RDD 转换为数据帧，它给了我错误，显示:

ERROR StreamingContext: Error starting the context, marking it as stopped java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: No output operations registered, so nothing to execute

有没有想过如何对 Spark 流数据进行 DataFrame 操作？

最佳答案

Spark 为我们提供了structured streaming 可以解决此类问题。它可以生成流式数据帧，即连续附加的数据帧。请检查以下链接

http://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html

关于python - 如何将 Spark Streaming 数据转换为 Spark DataFrame，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35245648/

SparkDataFrameimportsectionpysparkpythonspark-streaming

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