Python编程：设置流以将dj30.csv数据输入structed streaming。

首先，您需要创建一个SparkSession对象。假设您已经将数据加载到一个名为“dj30.csv”的文件中，您可以使用以下代码创建一个流DataFrame：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("dj30_streaming").getOrCreate()

streaming_df = spark \
    .readStream \
    .option("header", "true") \
    .option("maxFilesPerTrigger", 1) \
    .csv("path/to/dj30.csv")

这将创建一个流DataFrame，每次处理一个文件。您可以通过更改“maxFilesPerTrigger”选项来更改此行为。

接下来，您可以定义转换操作并将其应用于流DataFrame。例如，假设您想要计算每个股票的平均价格，您可以使用以下代码：

from pyspark.sql.functions import avg

avg_prices_df = streaming_df \
    .groupBy("symbol") \
    .agg(avg("price").alias("avg_price"))

最后，您可以将结果写入到另一个流中或文件系统中。例如，将结果写入到控制台可以使用以下代码：

query = avg_prices_df \
    .writeStream \
    .outputMode("complete") \
    .format("console") \
    .start()

query.awaitTermination()

这将将结果打印到控制台，并且将持续运行直到您停止流查询。