输出操作允许DStream的操作推到如数据库、文件系统等外部系统中。因为输出操作实际上是允许外部系统消费转换后的数据，它们触发的实际操作是DStream转换。目前，定义了下面几种输出操作：
| Output Operation | Meaning |
|---|---|
| print() | 在DStream的每个批数据中打印前10条元素，这个操作在开发和调试中都非常有用。在Python API中调用pprint()。 |
| saveAsObjectFiles(prefix, [suffix]) | 保存DStream的内容为一个序列化的文件SequenceFile。每一个批间隔的文件的文件名基于prefix和suffix生成。"prefix-TIME_IN_MS[.suffix]"，在Python API中不可用。 |
| saveAsTextFiles(prefix, [suffix]) | 保存DStream的内容为一个文本文件。每一个批间隔的文件的文件名基于prefix和suffix生成。"prefix-TIME_IN_MS[.suffix]" |
| saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix]) | 保存DStream的内容为一个hadoop文件。每一个批间隔的文件的文件名基于prefix和suffix生成。"prefix-TIME_IN_MS[.suffix]"，在Python API中不可用。 |
| foreachRDD(func) | 在从流中生成的每个RDD上应用函数func的最通用的输出操作。这个函数应该推送每个RDD的数据到外部系统，例如保存RDD到文件或者通过网络写到数据库中。需要注意的是，func函数在驱动程序中执行，并且一般都有RDD action在里面推动RDD流的计算。 |
dstream.foreachRDD是一个强大的原语，发送数据到外部系统中。然而，明白怎样正确地、有效地用这个原语是非常重要的。下面几点介绍了如何避免通常错误。
dstream.foreachRDD(rdd => {
val connection = createNewConnection() // executed at the driver
rdd.foreach(record => {
connection.send(record) // executed at the worker
})
})这是不正确的，因为这需要先序列化连接对象，然后将它从driver发送到worker中。这样的连接对象在机器之间不能传送。它可能表现为序列化错误（连接对象不可序列化）或者初始化错误（连接对象应该在worker中初始化）等等。正确的解决办法是在worker中创建连接对象。
dstream.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreach(record => {
val connection = createNewConnection()
connection.send(record)
connection.close()
})
})一般，创建一个连接对象有资源和时间的开支。因此，为每个记录创建和销毁连接对象会导致非常高的开支，明显的减少系统的整体吞吐量。一个更好的解决办法是利用rdd.foreachPartition方法。为RDD的partition创建一个连接对象，用这个两件对象发送partition中的所有记录。
dstream.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => {
val connection = createNewConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
connection.close()
})
})这就将连接对象的创建开销分摊到了partition的所有记录上了。
dstream.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => {
// ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections
val connection = ConnectionPool.getConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
ConnectionPool.returnConnection(connection) // return to the pool for future reuse
})
})需要注意的是，池中的连接对象应该根据需要延迟创建，并且在空闲一段时间后自动超时。这样就获取了最有效的方式发生数据到外部系统。
其它需要注意的地方：
dstream.foreachRDD()，但是没有任何RDD action操作在dstream.foreachRDD()里面，那么什么也不会执行。系统仅仅会接收输入，然后丢弃它们。原文链接: https://www.yukx.com/bigdata/article/details/833.html 优科学习网DStream的输出操作
