如何在pyspark中的结构化流式作业中运行映射转换

在pyspark中的结构化流式作业中运行映射转换，可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和模块：
2. 导入必要的库和模块：
3. 创建SparkSession对象：
4. 创建SparkSession对象：
5. 读取流式数据源：
6. 读取流式数据源：
7. 其中，数据源格式可以是常见的格式，如Kafka、文件系统、Socket等，选项和值根据具体的数据源而定。
8. 定义映射转换逻辑：
9. 定义映射转换逻辑：
10. 在这里，你可以选择需要的列，进行列的计算或转换，并可以使用各种内置函数和自定义函数。
11. 配置输出目标：
12. 配置输出目标：
13. 输出格式可以是常见的格式，如控制台、文件系统、Kafka等，选项和值根据具体的输出目标而定。
14. 启动流式作业：
15. 启动流式作业：
16. 这将启动流式作业并等待其终止。

结构化流式作业中的映射转换可以根据具体需求进行定制，例如选择特定的列、应用各种转换函数、过滤数据等。同时，可以根据实际情况选择合适的数据源和输出目标。

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