无法使用spark strucutred将数据发送到MongoDB

Spark Structured Streaming是Apache Spark中用于处理实时数据流的模块。它提供了一种高级API，用于构建实时数据处理应用程序，并支持将数据流发送到各种数据源，包括MongoDB。

然而，目前的Spark版本（截至2021年9月）并不直接支持将数据流发送到MongoDB。相反，Spark Structured Streaming提供了对Kafka、HDFS、文件系统（如本地文件系统、S3等）和一些列关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）的内置支持。

如果您想将数据流发送到MongoDB，可以考虑以下两种方法：

1. 使用Spark的foreachBatch函数：您可以使用Spark的foreachBatch函数将数据流写入MongoDB。该函数允许您在每个微批处理期间将数据流转换为DataFrame，并在DataFrame上执行自定义操作。在这个自定义操作中，您可以使用MongoDB的连接器将数据写入MongoDB。具体的实现步骤如下：
   • 导入MongoDB连接器的依赖：在Spark应用程序中，您需要导入MongoDB连接器的依赖，以便能够使用它来连接和写入MongoDB。您可以在Maven或Gradle中添加相应的依赖。
   • 在foreachBatch函数中编写自定义操作：使用foreachBatch函数，您可以将数据流转换为DataFrame，并在DataFrame上执行自定义操作。在这个自定义操作中，您可以使用MongoDB连接器将数据写入MongoDB。以下是一个示例代码：
   • 在foreachBatch函数中编写自定义操作：使用foreachBatch函数，您可以将数据流转换为DataFrame，并在DataFrame上执行自定义操作。在这个自定义操作中，您可以使用MongoDB连接器将数据写入MongoDB。以下是一个示例代码：
   • 请注意，上述示例代码中的"your-data-source-format"和"your-data-source-path"应替换为您实际使用的数据源格式和路径，"your-collection"应替换为您要写入的MongoDB集合名称。

• 使用自定义连接器：如果您希望更直接地将数据流发送到MongoDB，您可以开发自己的自定义连接器。您可以使用Spark的自定义数据源API来实现自定义连接器，并将其集成到Spark Structured Streaming中。具体的实现步骤超出了本回答的范围，但您可以参考Spark官方文档中关于自定义数据源的指南和示例代码。

总结起来，尽管Spark Structured Streaming当前不直接支持将数据流发送到MongoDB，但您可以使用Spark的foreachBatch函数或开发自己的自定义连接器来实现将数据流写入MongoDB的功能。这样，您就可以利用Spark的强大实时数据处理能力，并将结果存储在MongoDB中。

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