Jupyter Notebook 上未显示结构化流输出
Structured Streaming output is not showing on Jupyter Notebook
我有两本笔记本。第一个笔记本正在使用 tweepy 从 Twitter 读取推文并将其写入套接字。其他笔记本正在使用 spark 结构化流 (Python) 从该套接字读取推文并将其结果写入控制台。不幸的是,我没有在 jupyter 控制台上获得输出。代码在 pycharm.
上运行良好
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("StructuredStreaming") \
.getOrCreate()
spark.sparkContext.setLogLevel("ERROR")
# This is Spark Structured Streaming Code which is reading streams from twitter and showing them on console.
tweets = spark \
.readStream \
.format("socket") \
.option("host", "127.0.0.1") \
.option("port", 7000) \
.load()
query = tweets \
.writeStream \
.option("truncate", "false") \
.outputMode("append") \
.format("console") \
.start()
query.awaitTermination()
我不确定 Jupyter Notebook 是否可行。但是,您可以使用内存输出来获得类似的结果。这在 complete
模式下很简单,但可能需要对 append
.
进行一些更改
对于complete
模式
在 complete
输出模式下,您的查询应大致如下所示:
query = tweets \
.writeStream \
.outputMode("complete") \
.format("memory") \
.queryName("your_query_name") \
.start()
请注意最后没有 query.awaitTermination()
。
现在,在另一个单元格中查询 your_query_name
temp table,并根据需要随时查看不断更新的结果:
from IPython.display import display, clear_output
while True:
clear_output(wait=True)
display(query.status)
display(spark.sql('SELECT * FROM your_query_name').show())
sleep(1)
对于append
模式
如果您想使用append
输出模式,您必须使用水印。您也将无法使用聚合,因此您的代码可能需要进一步更改。
query = tweets \
.withWatermark("timestampColumn", "3 minutes")
.writeStream \
.outputMode("append") \
.format("memory") \
.queryName("your_query_name") \
.start()
显示代码保持不变。
您还可以以类似的方式显示 query.lastProgress
以获得更详细的信息。
灵感与参考
- Overwrite previous output in jupyter notebook
我有两本笔记本。第一个笔记本正在使用 tweepy 从 Twitter 读取推文并将其写入套接字。其他笔记本正在使用 spark 结构化流 (Python) 从该套接字读取推文并将其结果写入控制台。不幸的是,我没有在 jupyter 控制台上获得输出。代码在 pycharm.
上运行良好spark = SparkSession \
.builder \
.appName("StructuredStreaming") \
.getOrCreate()
spark.sparkContext.setLogLevel("ERROR")
# This is Spark Structured Streaming Code which is reading streams from twitter and showing them on console.
tweets = spark \
.readStream \
.format("socket") \
.option("host", "127.0.0.1") \
.option("port", 7000) \
.load()
query = tweets \
.writeStream \
.option("truncate", "false") \
.outputMode("append") \
.format("console") \
.start()
query.awaitTermination()
我不确定 Jupyter Notebook 是否可行。但是,您可以使用内存输出来获得类似的结果。这在 complete
模式下很简单,但可能需要对 append
.
对于complete
模式
在 complete
输出模式下,您的查询应大致如下所示:
query = tweets \
.writeStream \
.outputMode("complete") \
.format("memory") \
.queryName("your_query_name") \
.start()
请注意最后没有 query.awaitTermination()
。
现在,在另一个单元格中查询 your_query_name
temp table,并根据需要随时查看不断更新的结果:
from IPython.display import display, clear_output
while True:
clear_output(wait=True)
display(query.status)
display(spark.sql('SELECT * FROM your_query_name').show())
sleep(1)
对于append
模式
如果您想使用append
输出模式,您必须使用水印。您也将无法使用聚合,因此您的代码可能需要进一步更改。
query = tweets \
.withWatermark("timestampColumn", "3 minutes")
.writeStream \
.outputMode("append") \
.format("memory") \
.queryName("your_query_name") \
.start()
显示代码保持不变。
您还可以以类似的方式显示 query.lastProgress
以获得更详细的信息。
灵感与参考
- Overwrite previous output in jupyter notebook