DStreams 输出

输出操作指定了对流数据经转化操作得到的数据所要执行的操作(例如把

结果推入外部数据库或输出到屏幕上)。与 RDD 中的惰性求值类似，如果一

个 DStream 及 其 派 生 出 的 DStream 都 没 有 被 执 行 输 出 操 作 ， 那 么 这 些

DStream 就都不会被求值。如果 StreamingContext 中没有设定输出操作，整

个 context 就都不会启动。

print()

在运行流程序的驱动结点上打印DStream 中每一批次数据的最开始 10

个元素。这用于开发和调试。在 Python  API 中，同样的操作叫 pprint()。

saveAsTextFiles(prefix, [suffix])

以 text 文 件 形 式 存 储 这 个DStream 的内容。每一批次的存储文

件名基于参数中的 prefix 和 suffix。”    prefix-Time_IN_MS[.suffix]”.

  

saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])

以 Java 对 象 序 列 化 的 方 式 将 Stream 中 的 数 据 保 存 为 SequenceFiles . 
每一批次的存储文件 名 基 于 参 数 中 的 为 "prefix-TIME_IN_MS[.suffix]". Pytho n 中目前不可用。

saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix])

将 Stream 中 的 数 据 保 存 为Hadoop files. 每一批次的存储文件名

基 于 参 数 中 的 为"prefix-TIME_IN_MS[.suffix]".    Python API Python 中目前不可用。

foreachRDD(func)

这是最通用的输出操作，即将函数 func 用于产生于 stream 的每一个RDD。其中参数传入的函数 func 应该

实现将每一个 RDD 中数据推送到外部系统，如将 RDD 存入文件或者通过网络将其写入数据库。注意：函数func

在运行流应用的驱动中被执行，同时其中一般函数 RDD 操作从而强制其对于流 RDD 的运算。

往HBASE写入数据