我在pyspark上有一个结构化的流媒体作业，可以对文件源进行一些聚合。我有一个kinesis firehose结合来自IoT类型应用程序的数据，并将数据作为每分钟文件存储在S3位置，位于以下文件夹结构的不同文件夹中 -
s3://year/month/day/hour/
我的Spark结构化流媒体作业似乎可以列出我的S3存储桶中可用的所有文件。由于上市过程似乎比我设定的处理时间花费更多时间。我收到以下警告，我想知道是否有办法不让这种情况发生。
18/06/15 14:28:35 WARN ProcessingTimeExecutor: Current batch is falling behind. The trigger interval is 60000 milliseconds, but spent 74364 milliseconds
18/06/15 14:28:42 WARN FileStreamSource: Listed 4449 file(s) in 6822.134244 ms
18/06/15 14:29:06 WARN FileStreamSource: Listed 4449 file(s) in 6478.381219 ms
18/06/15 14:30:08 WARN FileStreamSource: Listed 4450 file(s) in 8285.654031 ms
答案 0 :(得分：2)
S3 API列表操作只能用于检索共享前缀的存储桶中的所有对象键。因此，仅列出未处理的新对象是根本不可能的。 Databrick的人们似乎拥有a solution，您可以在其中设置S3以在创建新对象时创建SQS记录。然后，Spark检查SQS中是否有新对象，并从S3中检索特定对象（即不涉及任何列表）。不幸的是，此连接器似乎仅在Databricks群集上可用，并且尚未开源，因此，例如，如果您使用EMR，则不能使用它（除非您自己实现连接器）。
答案 1 :(得分：1)
班级FileStreamSource中的评论：
//列出文件使用时间超过2秒时输出警告。
因此，要消除此警告，您可以减少每次触发处理的文件数量：
可以在文件源上设置 maxFilesPerTrigger选项以确保它采用＆lt; 2秒。
第一个警告是您设置的触发间隔（60000）短于所需的时间（74364）。只需增加触发间隔即可摆脱这种情况。