要使用Spark和Java对不同的Mongo集合进行读写,您可以使用MongoDB的Java驱动程序和Spark的MongoDB连接器。以下是一般的步骤:
pom.xml
文件中添加以下依赖:<dependency>
<groupId>org.mongodb</groupId>
<artifactId>mongo-java-driver</artifactId>
<version>3.12.10</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mongodb.spark</groupId>
<artifactId>mongo-spark-connector_2.12</artifactId>
<version>3.0.1</version>
</dependency>
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("MongoDB Example")
.master("local[*]") // 设置Spark的master节点
.config("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://localhost/test.inputCollection") // 设置输入集合的URI
.config("spark.mongodb.output.uri", "mongodb://localhost/test.outputCollection") // 设置输出集合的URI
.getOrCreate();
在上述示例中,我们创建了一个SparkSession对象,并通过.config()
方法设置了输入集合和输出集合的URI。您需要将localhost
替换为您的MongoDB服务器的主机名或IP地址,test.inputCollection
和test.outputCollection
替换为您要读取和写入的实际集合名称。
spark.read()
方法从Mongo集合中读取数据。Dataset<Row> inputDataset = spark.read().format("mongo").load();
在上述示例中,我们使用spark.read().format("mongo").load()
从Mongo集合中读取数据,并将结果存储在一个Dataset<Row>
对象中。
filter()
、groupBy()
、agg()
等方法来进行数据转换和分析。Dataset<Row> processedDataset = inputDataset.filter("age > 30").groupBy("gender").agg(avg("salary"));
在上述示例中,我们对读取的数据进行了过滤和聚合,并将结果存储在一个新的Dataset<Row>
对象中。
write()
方法将数据写入Mongo集合。processedDataset.write().format("mongo").mode("overwrite").save();
在上述示例中,我们使用write().format("mongo").mode("overwrite").save()
将处理后的数据写入Mongo集合。您可以使用不同的模式(如overwrite
、append
、ignore
)来控制写入操作的行为。
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