如何使用火花流检查 rdd 是否为空？答案

【问题标题】：how to check if rdd is empty using spark streaming?如何使用火花流检查 rdd 是否为空？
【发布时间】：2019-02-27 00:10:40
【问题描述】：

我有以下 pyspark 代码，用于从 logs/ 目录读取日志文件，然后仅当其中包含数据时才将结果保存到文本文件中……换句话说，当 RDD 不为空时。但我在实施它时遇到了问题。我已经尝试过 take(1) 和 notempty。由于这是 dstream rdd，我们不能对其应用 rdd 方法。如果我遗漏了什么，请告诉我。

conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("PysparkStreaming")
sc = SparkContext.getOrCreate(conf = conf)

ssc = StreamingContext(sc, 3)   #Streaming will execute in each 3 seconds
lines = ssc.textFileStream('/Users/rocket/Downloads/logs/')  #'logs/ mean directory name
audit = lines.map(lambda x: x.split('|')[3])
result = audit.countByValue()
#result.pprint()
#result.foreachRDD(lambda rdd: rdd.foreach(sendRecord))
# Print the first ten elements of each RDD generated in this DStream to the console
if result.foreachRDD(lambda rdd: rdd.take(1)):
    result.pprint()
    result.saveAsTextFiles("/Users/rocket/Downloads/output","txt")
else:
    result.pprint()
    print("empty")

【问题讨论】：

标签： python-3.x apache-spark pyspark spark-streaming

【解决方案1】：

正确的结构应该是

import uuid 

def process_batch(rdd):
    if not rdd.isEmpty():
        result.saveAsTextFiles("/Users/rocket/Downloads/output-{}".format(
          str(uuid.uuid4())
        ) ,"txt")


result.foreachRDD(process_batch)

但是，正如您在上面看到的，每个批次都需要一个单独的目录，因为 RDD API 没有append 模式。

替代方案可能是：

def process_batch(rdd):
    if not rdd.isEmpty():
       lines = rdd.map(str)
       spark.createDataFrame(lines, "string").save.mode("append").format("text").save("/Users/rocket/Downloads/output")

【讨论】：