MongoDB Spark

最新推荐文章于 2024-08-09 07:34:06 发布

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本文介绍了MongoDB Spark Connector的功能及使用方法，包括如何通过该工具实现数据的高效读写，以及具体的示例代码，展示了如何利用Spark处理MongoDB中的数据。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

MongoDB Spark Connector介绍
支持读取和写入,即可以将计算后的结果写入MongoDB
将查询拆分为n个子任务, 如Connector会将一次match,拆分为多个子任务交给spark来处理, 减少数据的全量读取

MongoDB Spark 示例代码
计算用类型Type=1的message字符数并按userid进行分组
开发Maven dependency配置
这里用的是mongo-spark-connector_2.11 的2.0.0版本和spark的spark-core_2.11的2.0.2版本
    <dependency>
        <groupId>org.mongodb.spark</groupId>
        <artifactId>mongo-spark-connector_2.11</artifactId>
        <version>2.0.0</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
        <version>2.0.2</version>
    </dependency>
示例代码
    import com.mongodb.spark._
    import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
    import org.bson._


    val conf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName("Mingdao-Score")
      //同时还支持mongo驱动的readPreference配置, 可以只从secondary读取数据
      .set("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://xxx.xxx.xxx.xxx:27017,xxx.xxx.xxx:27017,xxx.xxx.xxx:27017/inputDB.collectionName")
      .set("spark.mongodb.output.uri", "mongodb://xxx.xxx.xxx.xxx:27017,xxx.xxx.xxx:27017,xxx.xxx.xxx:27017/outputDB.collectionName")

    val sc = new SparkContext(conf)
    // 创建rdd
    val originRDD = MongoSpark.load(sc)

    // 构造查询
    val dateQuery = new BsonDocument()
      .append("$gte", new BsonDateTime(start.getTime))
      .append("$lt", new BsonDateTime(end.getTime))
    val matchQuery = new Document("$match", BsonDocument.parse("{\"type\":\"1\"}"))

    // 构造Projection
    val projection1 = new BsonDocument("$project", BsonDocument.parse("{\"userid\":\"$userid\",\"message\":\"$message\"}")

    val aggregatedRDD = originRDD.withPipeline(Seq(matchQuery, projection1))

    //比如计算用户的消息字符数
    val rdd1 = aggregatedRDD.keyBy(x=>{
      Map(
        "userid" -> x.get("userid")
      )
    })

    val rdd2 = rdd1.groupByKey.map(t=>{
      (t._1, t._2.map(x => {
        x.getString("message").length
      }).sum)
    })

    rdd2.collect().foreach(x=>{
        println(x)
    })

    //保持统计结果至MongoDB outputurl 所指定的数据库
    MongoSpark.save(rdd2)


作者：RavenZZ
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來源：简书
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