怎么新建MySQL数据库

        spark整合mongodb的方法是什么？一些朋友对于怎么实现spark整合mongodb不是和清楚，下面就给大家简单的介绍一下Spark 和spark整合mongodb的方法步骤。

        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

        以上就是关于spark整合mongodb的方法步骤操作，有需要的朋友可以参考学习，希望文本对大家学习有帮助，想要了解更多spark整合mongodb的内容，大家可以继续关注其他文章。

文本转载自脚本之家