Spark streaming from eventhub:一旦没有更多的数据，如何停止流？
Spark Streaming是Apache Spark的一个组件，用于实时处理和分析数据流。EventHub是Azure提供的一种事件处理服务，用于接收和处理大规模实时数据。
在Spark Streaming中，要停止流，可以使用StreamingContext.stop()方法来停止StreamingContext对象。该方法将停止接收新的数据，并在所有已接收的数据处理完成后优雅地关闭流。
以下是一个示例代码，展示了如何停止Spark Streaming流：
from pyspark.streaming import StreamingContext
# 创建StreamingContext对象
ssc = StreamingContext(sparkContext, batchDuration)
# 创建DStream，从EventHub接收数据
dstream = EventHubsUtils.createDirectStreams(ssc, eventHubNamespace, eventHubName, eventHubPolicyName, eventHubPolicyKey)
# 对DStream进行处理
dstream.foreachRDD(processData)
# 启动流
ssc.start()
# 等待流停止
ssc.awaitTermination()
# 停止流
ssc.stop()在上述示例中，ssc.awaitTermination()方法将使程序一直运行，直到手动停止或发生错误。当需要停止流时，可以通过调用ssc.stop()方法来终止程序的执行。
对于Spark Streaming从EventHub接收数据的应用场景，可以用于实时处理和分析来自各种数据源的大规模数据流，例如传感器数据、日志数据、社交媒体数据等。通过使用Spark Streaming和EventHub，可以实现高吞吐量、低延迟的实时数据处理。
腾讯云提供了类似的云计算产品，例如腾讯云流计算（Tencent Cloud StreamCompute），可以用于实时数据处理和分析。您可以访问腾讯云的官方网站了解更多关于腾讯云流计算的信息：腾讯云流计算产品介绍，腾讯云流计算文档。
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完成我正在尝试做的事情的最佳方法是什么
这是针对Python上的Spark 1.6的
编辑：
感谢@marios，解决方案是这样的：
ssc.start()
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ssc.sto
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使用spark streaming流式传输cassandra中的最新数据
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现在，我使用spark streaming通过以下代码从cassandra连续读取此数据：
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println("
浏览 0提问于2016-03-21得票数 2
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lines = KinesisUtils.createStream(...)
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添加代码
浏览 4提问于2017-01-25得票数 2
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当我使用spark streaming从Cassandra读取数据时，我遇到了一个问题。
作为上面的链接，我使用
val rdd = ssc.cassandraTable("streaming_test", "key_value").select("key", "value").where("fu = ?", 3)
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谢谢!
import org.a
浏览 2提问于2015-09-08得票数 10
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如何在星火流应用程序中使用Kafka主题？
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当我从Kafka主题创建一个流并打印它的内容时
import os
os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-8_2.11:2.0.2 pyspark-shell'
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka impo
浏览 2提问于2019-12-08得票数 1
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case class Person(name: String, age: Long)
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val ssc = new StreamingContext(conf,
浏览 0提问于2019-01-03得票数 0
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为什么Spark Streaming即使在没有新数据的情况下也会执行foreachRDD？
scala、apache-spark、spark-streaming
我有以下Spark streaming示例：
val conf = new SparkConf().setAppName("Name").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(2))
val directoryStream = ssc.textFileStream("""file:///C:/Users/something/something""")
directo
浏览 24提问于2018-01-03得票数 1
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TCP_PORT = 5000
# Creating a Spark C
浏览 11提问于2020-04-27得票数 0
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