Kafka create stream运行但不打印Pyspark中Kafka主题的处理输出

在Pyspark中，Kafka create stream运行但不打印Kafka主题的处理输出可能是由于以下几个原因引起的：

缺少适当的输出操作：在Pyspark中，数据流处理的最后一步通常是通过调用foreachRDD或foreachBatch等函数来处理每个批次的数据。如果没有在这些函数中添加适当的输出操作，就不会将处理结果打印出来。你可以在foreachRDD或foreachBatch函数中添加一个输出操作来打印处理结果。
未正确设置日志级别：在Pyspark中，可以使用sparkContext.setLogLevel函数来设置日志级别。如果日志级别设置为较高的级别（如WARN或ERROR），则不会打印处理输出。你可以使用以下代码来设置日志级别为INFO：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("KafkaStream").getOrCreate()
spark.sparkContext.setLogLevel("INFO")

未正确配置Kafka参数：在创建Kafka数据流时，需要确保正确配置了相关参数，如Kafka服务器地址、主题名称、消费者组ID等。如果未正确配置Kafka参数，可能会导致数据流无法正确消费Kafka主题中的数据。你可以使用以下代码示例来创建Kafka数据流：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.streaming import StreamingContext

spark = SparkSession.builder.appName("KafkaStream").getOrCreate()
spark.sparkContext.setLogLevel("INFO")

# 创建StreamingContext
ssc = StreamingContext(spark.sparkContext, batchDuration=5)

# 设置Kafka参数
kafkaParams = {
  "bootstrap.servers": "kafka_server:9092",
  "subscribe": "topic_name",
  "group.id": "consumer_group"
}

# 创建Kafka数据流
kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, kafkaParams)

# 处理每个批次的数据
kafkaStream.foreachRDD(processRDD)

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

在上述代码中，你需要将kafka_server替换为实际的Kafka服务器地址，topic_name替换为实际的Kafka主题名称，consumer_group替换为实际的消费者组ID。同时，你需要实现processRDD函数来处理每个批次的数据并输出结果。

以上是可能导致Kafka create stream运行但不打印Kafka主题的处理输出的一些常见原因和解决方法。希望对你有帮助！