跟对老板，待在你喜欢的气场里是非常重要的。对于一个陌生的客户来讲，销售人员要做的就是吸引客户的注意。客户不把你放在心上，你能卖出东西吗？
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！
到此这篇关于Spark整合Mongodb的方法就介绍到这了。和阳光的人在一起，心里才不会变得晦暗；和快乐的人在一起，脸上就会常带面带微笑；和进取的人在一起，行动就不会变得落后；借人之智，要尽自己最大的努力去完善自己；学最好的别人，做最好的我们。更多相关Spark整合Mongodb的方法内容请查看相关栏目，小编编辑不易，再次感谢大家的支持！
