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如何使用spark/scala将json字符串格式化为MongoDB文档样式？

使用Spark/Scala将JSON字符串格式化为MongoDB文档样式的方法如下：

导入相关依赖：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, SaveMode}
import org.apache.spark.sql.functions._

创建SparkSession：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("JSON to MongoDB")
  .config("spark.mongodb.output.uri", "mongodb://localhost/mydb.collection")
  .getOrCreate()

其中，mongodb://localhost/mydb.collection是MongoDB的连接URI，mydb.collection是要写入的数据库和集合名称。

定义JSON字符串：

val jsonString = """{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}"""

将JSON字符串转换为DataFrame：

val jsonDF = spark.read.json(Seq(jsonString).toDS())

格式化DataFrame为MongoDB文档样式：

val formattedDF = jsonDF.withColumn("_id", monotonically_increasing_id())

这里使用monotonically_increasing_id()函数为每个文档生成唯一的_id字段。

将DataFrame写入MongoDB：

formattedDF.write
  .format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource")
  .mode(SaveMode.Append)
  .save()

完整的代码示例：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, SaveMode}
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("JSON to MongoDB")
  .config("spark.mongodb.output.uri", "mongodb://localhost/mydb.collection")
  .getOrCreate()

val jsonString = """{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}"""

val jsonDF = spark.read.json(Seq(jsonString).toDS())

val formattedDF = jsonDF.withColumn("_id", monotonically_increasing_id())

formattedDF.write
  .format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource")
  .mode(SaveMode.Append)
  .save()

注意：在运行代码之前，需要确保已经正确配置了Spark和MongoDB的环境，并且已经添加了相关的依赖。

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