,可以通过以下步骤实现:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
spark = SparkSession.builder.appName("StructuredStreamingExample").getOrCreate()
source_data = spark.readStream.format("数据源格式").option("选项", "值").load("数据源路径")
其中,数据源格式可以是常见的格式,如CSV、JSON、Parquet等,选项和值可以根据具体数据源进行设置,数据源路径是数据源文件或目录的路径。
processed_data = source_data.select("需要的字段").filter("过滤条件")
可以根据需求选择需要的字段,并可以使用filter函数进行数据过滤。
write_query = processed_data.writeStream.format("文件格式").option("选项", "值").outputMode("输出模式").option("checkpointLocation", "检查点路径").trigger(processingTime="触发时间").start("输出路径")
其中,文件格式可以是常见的格式,如CSV、JSON、Parquet等,选项和值可以根据具体文件格式进行设置,输出模式可以是"append"、"complete"或"update",检查点路径是用于保存状态信息的路径,触发时间是指定写入操作的触发频率,输出路径是写入文件的路径。
write_query.awaitTermination()
通过以上步骤,可以在Pyspark中使用结构化流读取数据,并将数据写入文件大小为100MB的数据。具体的数据源格式、选项、值、文件格式、输出模式、检查点路径、触发时间和输出路径可以根据实际需求进行设置。
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