Queries with streaming sources must be executed with writeStream.start
时间: 2023-08-31 09:33:06 浏览: 35
### 回答1:
我很抱歉,您的问题并不是一个问题,而是一条 Spark SQL 结构化流的异常信息。这通常出现在您尝试使用 Structured Streaming API 从流式数据源中读取数据,但没有使用正确的 start() 方法来启动流式查询。如果您需要更多的帮助和指导,请告诉我您的具体场景和代码细节,我会尽力为您提供帮助。
### 回答2:
查询流式数据源必须使用writeStream.start来执行。
随着大数据的快速发展,流式数据处理越来越受到关注。流式数据处理是指从数据源实时读取数据,并通过一系列的数据处理和分析操作来实时生成结果。在流式数据处理中,我们通常使用查询语句来执行需要对数据进行的操作。
在使用流式数据源进行查询时,我们需要使用writeStream.start方法来启动查询。writeStream是流式数据源的一个API,它用于将查询结果写入到指定的目标位置。start方法会启动查询并开始不断地从流式数据源获取数据,并将结果存储在目标位置。
使用writeStream.start方法可以实现对流式数据源的实时查询和处理。通过指定查询条件和操作,我们可以过滤、转换、聚合或分析流式数据,并将结果写入到目标位置,这使得我们能够实时地获取和利用最新的数据。
总而言之,使用writeStream.start方法可以让我们通过查询语句来执行对流式数据源的实时操作。它是流式数据处理中非常重要的一个API,能够帮助我们实时获取和处理最新的数据。流式数据处理的快速发展也使得这个方法越来越受到关注,并广泛应用于各种实时数据分析和处理场景中。
### 回答3:
查询流式数据源必须使用writeStream.start进行执行。
在Apache Spark中,流式处理是一种用于处理实时数据的方法。使用流式数据源,可以在数据流到达时进行实时处理和分析。在使用流式数据源执行查询时,需要使用writeStream.start()方法启动数据流。
writeStream.start()方法用于启动流式查询,并返回一个StreamingQuery对象。StreamingQuery对象代表了正在运行的查询,并且可以用于监视和控制查询的执行。一旦调用start方法,查询会开始运行,并将结果写入指定的目标,例如数据库表、文件等。
调用start方法后,流式查询将会持续不断地读取输入数据流,并通过定义的转换和操作对数据进行处理。查询结果会根据指定的输出模式(Output Mode)写入到目标位置。输出模式可以是追加模式(Append Mode),即只将新的数据写入目标;更新模式(Update Mode),即更新目标中已有的数据;完整模式(Complete Mode),即每次将完整的结果写入目标。
需要注意的是,流式查询一旦启动后会一直运行,直到显式调用stop方法或程序意外终止。因此,在编写流式查询时,需要谨慎处理查询的生命周期和异常情况。
综上所述,执行查询流式数据源时,需要使用writeStream.start()方法启动数据流,并通过管理StreamingQuery对象来监视和控制查询的执行。这样可以实现对实时数据的处理和分析。
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