apache-spark - 避免在Spark Streaming中为空分区写入文件

我有Spark Streaming作业，该作业从kafka分区(one executor per partition)中读取数据。
我需要将转换后的值保存到HDFS，但需要避免创建空文件。
我尝试使用isEmpty，但这在并非所有分区都为空的情况下无济于事。

附言由于性能下降，重新分配是 Not Acceptable 解决方案。

最佳答案

该代码仅适用于PairRDD。

文字代码:

  val conf = ssc.sparkContext.hadoopConfiguration
  conf.setClass("mapreduce.output.lazyoutputformat.outputformat",
    classOf[TextOutputFormat[Text, NullWritable]]
    classOf[OutputFormat[Text, NullWritable]])

  kafkaRdd.map(_.value -> NullWritable.get)
    .saveAsNewAPIHadoopFile(basePath,
      classOf[Text],
      classOf[NullWritable],
      classOf[LazyOutputFormat[Text, NullWritable]],
      conf)

avro的代码:

  val avro: RDD[(AvroKey[MyEvent], NullWritable)]) = ....
  val conf = ssc.sparkContext.hadoopConfiguration

  conf.set("avro.schema.output.key", MyEvent.SCHEMA$.toString)
  conf.setClass("mapreduce.output.lazyoutputformat.outputformat",
    classOf[AvroKeyOutputFormat[MyEvent]],
    classOf[OutputFormat[AvroKey[MyEvent], NullWritable]])

  avro.saveAsNewAPIHadoopFile(basePath,
    classOf[AvroKey[MyEvent]],
    classOf[NullWritable],
    classOf[LazyOutputFormat[AvroKey[MyEvent], NullWritable]],
    conf)