可以通过以下步骤实现:
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import com.mongodb.spark.MongoSpark
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Save Streaming DataFrame to MongoDB")
.config("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://localhost/test.inputCollection")
.config("spark.mongodb.output.uri", "mongodb://localhost/test.outputCollection")
.getOrCreate()
其中,test.inputCollection
是输入数据的MongoDB集合,test.outputCollection
是保存结果的MongoDB集合。
val streamingDF: DataFrame = spark.readStream
.format("socket")
.option("host", "localhost")
.option("port", 9999)
.load()
这里使用socket作为数据源,可以根据实际情况选择其他数据源。
val processedDF: DataFrame = streamingDF.selectExpr("value as data")
这里将输入数据的列名改为"data",可以根据实际需求进行其他处理。
val query = processedDF.writeStream
.outputMode("append")
.format("mongo")
.option("database", "test")
.option("collection", "outputCollection")
.start()
这里将处理后的数据帧以追加模式保存到MongoDB的"test"数据库的"outputCollection"集合中。
以上就是使用Spark Scala在MongoDB中保存流式数据帧的步骤。在实际应用中,可以根据具体需求进行参数配置和数据处理操作。腾讯云提供了云原生数据库TencentDB for MongoDB,可以作为MongoDB的替代品使用,具有高可用、高性能、高安全性等优势。更多关于TencentDB for MongoDB的信息,请参考腾讯云官网:TencentDB for MongoDB。
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