Spark Streaming允许DStream的数据被输出到外部系统，如数据库或文件系统。由于输出操作实际上使transformation操作后的数据可以通过外部系统被使用，同时输出操作触发所有DStream的transformation操作的实际执行（类似于RDD操作）。以下表列出了目前主要的输出操作：
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转换
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描述
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print()
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在Driver中打印出DStream中数据的前10个元素。
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saveAsTextFiles(prefix, [suffix])
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将DStream中的内容以文本的形式保存为文本文件，其中每次批处理间隔内产生的文件以prefix-TIME_IN_MS[.suffix]的方式命名。
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saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])
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将DStream中的内容按对象序列化并且以SequenceFile的格式保存。其中每次批处理间隔内产生的文件以prefix-TIME_IN_MS[.suffix]的方式命名。
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saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix])
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将DStream中的内容以文本的形式保存为Hadoop文件，其中每次批处理间隔内产生的文件以prefix-TIME_IN_MS[.suffix]的方式命名。
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foreachRDD(func)
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最基本的输出操作，将func函数应用于DStream中的RDD上，这个操作会输出数据到外部系统，比如保存RDD到文件或者网络数据库等。需要注意的是func函数是在运行该streaming应用的Driver进程里执行的。
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dstream.foreachRDD是一个非常强大的输出操作，它允将许数据输出到外部系统。但是 ，如何正确高效地使用这个操作是很重要的，下面展示了如何去避免一些常见的错误。
通常将数据写入到外部系统需要创建一个连接对象（如 TCP连接到远程服务器），并用它来发送数据到远程系统。出于这个目的，开发者可能在不经意间在Spark driver端创建了连接对象，并尝试使用它保存RDD中的记录到Spark worker上，如下面代码：
