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Spark整合Mongodb的方法
站长资源 2024/5/21 佚名
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Spark介绍

按照官方的定义，Spark 是一个通用，快速，适用于大规模数据的处理引擎。

通用性：我们可以使用Spark SQL来执行常规分析， Spark Streaming 来流数据处理， 以及用Mlib来执行机器学习等。Java，python，scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一。

快速： 这个可能是Spark成功的最初原因之一，主要归功于其基于内存的运算方式。当需要处理的数据需要反复迭代时，Spark可以直接在内存中暂存数据，而无需像Map Reduce一样需要把数据写回磁盘。官方的数据表明：它可以比传统的Map Reduce快上100倍。

大规模：原生支持HDFS，并且其计算节点支持弹性扩展，利用大量廉价计算资源并发的特点来支持大规模数据处理。

环境准备

mongodb下载

解压安装

启动mongodb服务

$MONGODB_HOME/bin/mongod --fork --dbpath=/root/data/mongodb/ --logpath=/root/data/log/mongodb/mongodb.log

pom依赖 

<dependency> 
<groupId>org.mongodb.spark</groupId> 
<artifactId>mongo-spark-connector_2.11</artifactId> 
<version>${spark.version}</version> 
</dependency>

实例代码 

object ConnAppTest { 
def main(args: Array[String]): Unit = { 
val spark = SparkSession.builder() 
.master("local[2]") 
.appName("ConnAppTest") 
.config("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://192.168.31.136/testDB.testCollection") // 指定mongodb输入 
.config("spark.mongodb.output.uri", "mongodb://192.168.31.136/testDB.testCollection") // 指定mongodb输出 
.getOrCreate() 
// 生成测试数据 
val documents = spark.sparkContext.parallelize((1 to 10).map(i => Document.parse(s"{test: $i}"))) 
// 存储数据到mongodb 
MongoSpark.save(documents) 
// 加载数据 
val rdd = MongoSpark.load(spark) 
// 打印输出 
rdd.show 
} 
}

总结

以上所述是小编给大家介绍的Spark整合Mongodb的方法，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！

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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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