如何在HDFS上使用SparkStreaming时获取文件名

在HDFS上使用Spark Streaming时获取文件名的方法是通过使用InputDStream的transform方法来实现。具体步骤如下：

创建一个StreamingContext对象，设置批处理间隔和Spark配置。
使用StreamingContext对象创建一个DStream，指定输入源为HDFS目录。
使用DStream的transform方法，传入一个函数来处理每个RDD。
在transform函数中，使用RDD的mapPartitions方法，对每个分区的数据进行处理。
在mapPartitions函数中，使用Hadoop API来获取每个分区的文件名。
将文件名与分区的数据一起返回。
在transform函数中，使用flatMap方法将每个分区的数据展开为一个新的RDD。
对新的RDD进行进一步的处理或存储。

以下是一个示例代码：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
from pyspark.sql import SparkSession
import os

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext(appName="SparkStreamingExample")
# 创建StreamingContext对象，设置批处理间隔为5秒
ssc = StreamingContext(sc, 5)

# 创建一个DStream，指定输入源为HDFS目录
dstream = ssc.textFileStream("hdfs://localhost:9000/input")

# 使用transform方法处理每个RDD
transformed_stream = dstream.transform(lambda rdd: 
    rdd.mapPartitionsWithIndex(lambda idx, it: 
        [(os.path.basename(x), x) for x in it]))

# 对每个文件名和数据进行进一步处理或存储
transformed_stream.foreachRDD(lambda rdd: 
    rdd.foreach(lambda x: 
        print("File name: {}, Data: {}".format(x[0], x[1]))))

# 启动StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在上述示例中，我们使用textFileStream方法创建了一个DStream，指定输入源为HDFS目录。然后使用transform方法对每个RDD进行处理，通过mapPartitionsWithIndex方法获取每个分区的文件名，并将文件名与数据一起返回。最后，使用foreachRDD方法对每个文件名和数据进行进一步处理或存储。

请注意，上述示例中使用的是Spark Streaming，而不是Spark Structured Streaming。如果您使用的是Spark Structured Streaming，可以使用File Source来获取文件名。