1. print()： 将 DStream 中的每个 RDD 的前几个元素打印到控制台。这对于调试和观察实时处理结果非常有用。
# 打印每个RDD的前10个元素
input_stream.print()
2. saveAsTextFiles(prefix, [suffix])： 将每个时间间隔的 RDD 保存为文本文件。
# 每隔1秒将RDD保存为文本文件
input_stream.saveAsTextFiles("/output/directory/prefix", "suffix")
3. foreachRDD(func)： 对每个时间间隔的 RDD 应用给定的函数。这可以用于将实时数据发送到外部系统，例如数据库、外部服务等。
# 将每个RDD中的数据写入外部系统
def process_rdd(time, rdd):
# your logic to process and save the data
pass
input_stream.foreachRDD(process_rdd)
4. saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix])： 将每个时间间隔的 RDD 保存为 Hadoop 文件。
# 每隔1秒将RDD保存为Hadoop文件
input_stream.saveAsHadoopFiles("/output/directory/prefix", "suffix")
5. foreach(func)： 对每个 DStream 应用给定的函数。与 foreachRDD 不同，它是在 DStream 上应用的，而不是在每个 RDD 上。
# 对每个DStream中的数据执行自定义操作
def process_dstream(time, rdd):
# your logic to process the DStream data
pass
input_stream.foreach(process_dstream)
这些输出操作允许你将实时处理结果输出到不同的目标，根据需求选择适当的操作。请注意，一些输出操作可能会引入一些延迟，因此在选择输出操作时要考虑性能和可靠性。
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