0. 前言
DStream中的foreachRDD是一个非常强大函数，它允许你把数据发送给外部系统。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。所以要掌握它，对它要有深入了解。下面有一些常用的错误需要理解。经常写数据到外部系统需要创建一个连接的对象（例如根据TCP协议连接到远程的服务器，我们连接外部数据库需要自己的句柄）和发送数据到远程的系统。为此，开发者需要在Spark的driver创建一个对象用于连接。
1. 问题
为了达到这个目的，开发人员可能不经意的在Spark驱动中创建一个连接对象，但是在 Spark worker 中尝试调用这个连接对象保存记录到RDD中。如下：
dstream.foreachRDD { rdd =>
val connection = createNewConnection() // executed at the driver
rdd.foreach { record =>
connection.send(record) // executed at the worker
}
}2. 解决方案
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。
然而，这会造成另外一个常见的错误：为每一个记录创建了一个连接对象。例如：
dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreach { record =>
val connection = createNewConnection()
connection.send(record)
connection.close()
}
}3. 优化方案
通常，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，用这个连接对象发送 partition 中的所有记录。
dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
val connection = createNewConnection()
partitionOfRecords.foreach(record =>
connection.send(record)
)
connection.close()
}
}4. 进一步优化
最后，可以通过在多个RDD或者批数据间重用连接对象做更进一步的优化。开发者可以保有一个静态的连接对象池，重复使用池中的对象将多批次的RDD推送到外部系统，以进一步节省开支：
dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
val connection = ConnectionPool.getConnection()
partitionOfRecords.foreach(record =>
connection.send(record)
)
ConnectionPool.returnConnection(connection)
}
}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。
5. 写在最后
其它需要注意的地方：
输出操作通过懒执行的方式操作DStreams，正如RDD action通过懒执行的方式操作RDD。具体地看，RDD actions和DStreams输出操作接收数据的处理。因此，如果你的应用程序没有任何输出操作或者 用于输出操作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。
默认情况下，DStreams输出操作是分时执行的，它们按照应用程序的定义顺序按序执行。
