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标题: 【上海校区】 MongoDB on SparkSql的读取和写入操作(Scala版本) [打印本页]

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作者: 不二晨    时间: 2019-3-8 09:33
标题: 【上海校区】 MongoDB on SparkSql的读取和写入操作(Scala版本)
MongoDB on SparkSql的读取和写入操作(Scala版本)

1.1 添加依赖

需要添加一下依赖：

<!-- spark 连接 mongo的连接器 -->
<dependency>
    <groupId>org.mongodb.spark</groupId>
    <artifactId>mongo-spark-connector_2.11</artifactId>
    <version>2.3.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
    <version>2.3.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
    <version>2.3.1</version>
</dependency>
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1.2 读取mongodb数据

1.2.1 编写代码

package com.mongodb.spark

import org.apache.spark.sql.SparkSession


object ReadMongo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .master("local")
      .appName("MyApp")
      .config("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://127.0.0.1/test.user")
      .getOrCreate()

    // 设置log级别
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

    val df = MongoSpark.load(spark)
    df.show()

    df.createOrReplaceTempView("user")

    val resDf = spark.sql("select name,age,sex from user")
    resDf.show()

    spark.stop()
    System.exit(0)
  }
}

运行结果：



1.3 读取mongo数据，使用Schema约束

编写代码：

package com.mongodb.spark

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}


object ReadMongoSchema {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .master("local")
      .appName("MyApp")
      .config("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://127.0.0.1/test.user")
      .getOrCreate()

    // 设置log级别
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

    val schema = StructType(
      List(
        StructField("name", StringType),
        StructField("age", IntegerType),
        StructField("sex", StringType)
      )
    )

    // 通过schema约束，直接获取需要的字段
    val df = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql").schema(schema).load()
    df.show()

    df.createOrReplaceTempView("user")

    val resDf = spark.sql("select * from user")
    resDf.show()

    spark.stop()
    System.exit(0)
  }
}
输出结果：



1.4 写入mongodb数据

编写代码：

package com.mongodb.spark

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.bson.Document

object WriteMongo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .master("local")
      .appName("MyApp")
      .config("spark.mongodb.output.uri", "mongodb://127.0.0.1/test.user")
      .getOrCreate()

    // 设置log级别
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

    val document1 = new Document()
    document1.append("name", "sunshangxiang").append("age", 18).append("sex", "female")
    val document2 = new Document()
    document2.append("name", "diaochan").append("age", 24).append("sex", "female")
    val document3 = new Document()
    document3.append("name", "huangyueying").append("age", 23).append("sex", "female")

    val seq = Seq(document1, document2, document3)
    val df = spark.sparkContext.parallelize(seq)

    // 将数据写入mongo
    MongoSpark.save(df)

    spark.stop()
    System.exit(0)
  }
}

输出结果：



具体见博主原博客，项目参见github
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【转载，仅作分享，侵删】
作者：张行之
原文：https://blog.csdn.net/qq_33689414/article/details/83421766
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

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作者: 不二晨    时间: 2019-3-11 15:26
奈斯，感谢分享

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