一，准备阶段 MongoDB Connector for spark是的spark操作mongodb数据很简单，这样方便使用spark去分析mongodb数据，sql分析，流式处理，机器学习，图计算。...要求： 1),要有mongodb和spark的基础 2),mongodb要求是2.6以上 3),Spark 1.6.x 4),Scala 2.10.x 使用mongo-spark-connector_2.10...三，SparkSql操纵mongodb 1，引入依赖 与RDD操纵mongodb不同的是，以SparkSql的形式操纵mongodb还需要引入SqlContext相关的特定的方法和隐式转换。...spark.mongodb.output.uri=mongodb://127.0.0.1/ spark.mongodb.output.database=test spark.mongodb.output.collection...: 5000 六，总结 通过连接器，使用Spark库可以访问所有MongoDB数据集：使用通过Dataset使用sql分析数据，这点收益与自动schema推断；Streaming；机器学习；图计算。
=/root/data/log/mongodb/mongodb.log pom依赖 org.mongodb.spark mongo-spark-connector_2.11 ${spark.version}...= 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...) // 存储数据到mongodb MongoSpark.save(documents) // 加载数据 val rdd = MongoSpark.load(spark)
对于历史数据的计算，其实我是有两个选择的，一个是基于HBase的已经存储好的行为数据进行计算，或者基于Hive的原始数据进行计算，最终选择了前者，这就涉及到Spark(StreamingPro) 对HBase...整合过程 和Spark 整合，意味着最好能有Schema(Mapping),因为Dataframe 以及SQL API 都要求你有Schema。...通常SparkOnHBase的库都要求你定义一个Mapping(Schema),比如hortonworks的 SHC(https://github.com/hortonworks-spark/shc)...对HBase的一个列族和列取一个名字，这样就可以在Spark的DataSource API使用了，关于如何开发Spark DataSource API可以参考我的这篇文章利用 Spark DataSource...我们也可以先将我们的数据转化为JSON格式，然后就可以利用Spark已经支持的JSON格式来自动推倒Schema的能力了。
Kafka与Spark Streaming整合 概述 Spark Streaming是一个可扩展，高吞吐，容错能力强的实时流式处理处理系统。...Kafka与Spark Streaming整合 整合方式 Kafka与Spark Streaming整合，首先需要从Kafka读取数据过来，读取数据有两种方式 方法一：Receiver-based...可以通过开启Write Ahead Logs来保证数据的可靠性（Spark 1.2后开始支持），这种方式和大多数存储系统的Write Ahead Logs类似，Spark会把接收到的消息及kafka消息偏移存放到分布式文件系统中...方法二：Direc 这种方式是Spark 1.3引入的，Spark会创建和Kafka partition一一对应的的RDD分区，然后周期性的去轮询获取分区信息，这种方式和Receier-based不一样的是...整合示例 下面使用一个示例，展示如何整合Kafka和Spark Streaming，这个例子中，使用一个生产者不断往Kafka随机发送数字，然后通过Spark Streaming统计时间片段内数字之和。
与所有接收方一样，通过 Receiver 从 Kafka 接收的数据存储在 Spark executors 中，然后由 Spark Streaming 启动的作业处理数据。...请记住: Kafka 中的 topic partition 区与 Spark Streaming 中生成的 RDD partition 没有相关性。...1.3 部署 与任何 Spark 应用程序一样，spark-submit 用于启动你的应用程序。但是，Scala/Java 应用程序和 Python 应用程序的细节略有不同。...使用 directStream ， Spark Streaming 将创建与可以消费的 Kafka partition 一样多的 RDD partition，这些 partition 将全部从 Kafka...发生这种情况是因为 Spark Streaming 可靠接收的数据与 Zookeeper 跟踪的偏移之间不一致。因此，在第二种方法中，我们使用不使用 Zookeeper 的简单 Kafka API。
SparkStreaming与kafka010整合 读本文之前，请先阅读之前文章： 必读：再讲Spark与kafka 0.8.2.1+整合 Spark Streaming与kafka 0.10的整合，...Kafka的分区和spark的分区是一一对应的，可以获取offsets和元数据。API使用起来没有显著的区别。这个整合版本标记为experimental，所以API有可能改变。...注意，跟0.8整合不同的是，使用subscribe或者subscribepattern在运行stream期间应对应到添加分区。其实，Assign运行你指定固定分区的集合。...Streaming与kafka整合是运行你获取其消费的偏移的，具体方法如下： stream.foreachRDD { rdd => val offsetRanges = rdd.asInstanceOf...注意，这仅仅应用与Spark和kafkabroker之间的通讯；仍然负责分别确保节点间通信的安全。
Hudi与Spark整合一、向Hudi插入数据默认Spark操作Hudi使用表类型为Copy On Write模式。...Hudi与Spark整合时有很多参数配置，可以参照https://hudi.apache.org/docs/configurations.html配置项来查询，此外，整合时有几个需要注意的点，如下:Hudi...maven导入包中需要保证httpclient、httpcore版本与集群中的Hadoop使用的版本一致，不然会导致通信有问题。...向Hudi中更新数据时，与向Hudi中插入数据一样，但是写入的模式需要指定成“Append”，如果指定成“overwrite”，那么就是全覆盖了。建议使用时一直使用“Append”模式即可。...","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") .getOrCreate()//读取需要删除的数据，只需要准备对应的主键及分区即可，字段保持与Hudi中需要删除的字段名称一致即可
我们在 Spark Streaming 中也看到了同样的趋势。因此，在 Apache Spark 1.3 中，我们专注于对 Spark Streaming 与 Kafka 集成进行重大改进。...Direct API Spark Streaming 自成立以来一直支持 Kafka，Spark Streaming 与 Kafka 在生产环境中的很多地方一起使用。...从高层次的角度看，之前的 Kafka 集成与 Write Ahead Logs（WAL）一起工作如下： (1) 运行在 Spark workers/executors 上的 Kafka Receivers...之后，在执行每个批次的作业时，将从 Kafka 中读取与偏移量范围对应的数据进行处理（与读取HDFS文件的方式类似）。这些偏移量也能可靠地保存（）并用于重新计算数据以从故障中恢复。 ?...这允许我们用端到端的 exactly-once 语义将 Spark Streaming 与 Kafka 进行整合。总的来说，它使得这样的流处理流水线更加容错，高效并且更易于使用。 3.
--Mongodb的驱动包--> org.springframework.boot...spring-boot-starter-data-mongodb 配置 数据源 yml spring:...application: name: comment #数据源配置 data: mongodb: # 主机地址 host: 127.0.0.1...的对应集合的字段名 注意 ：实体类名，在插入对象的时候，不指定文档名，就会默认以实体类名为文档名，与@Document 指定的集合名无关 实体类示例： /** * @author : zanglikun...; // 设置查询条件 query.addCriteria(Criteria.where("字段名").is(字段值)); // 设置分页(使用skip与limit
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。...这一片文章介绍一个springboot整合mongodb，如果你了解整合mysql之类的数据库，可以一带而过。 还是同样的套路，pom文件中加入mongodb依赖，完整pom文件如下： 4.0.0 com.dalaoyang springboot_mongodb...spring.data.mongodb.port=27017 spring.data.mongodb.database=test 也是一样的创建一个实体类，如下： package com.dalaoyang.entity...这里做一个简单的总结，通过整合几种数据库，包含关系型数据mysql，文件式数据库mongodb，甚至说elasticsearch等等其实步骤都大致如下： 1.加入对应依赖 2.配置文件配置对应数据库信息
org.bson.types.ObjectId; import org.springframework.data.annotation.Id; import org.springframework.data.mongodb.core.geo.GeoJsonPoint...; import org.springframework.data.mongodb.core.index.CompoundIndex; import org.springframework.data.mongodb.core.index.Indexed...; import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document; @Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor...create_time; //创建时间 private Long update_time; //更新时间 private Long lastUpdated; //上次更新时间 // MongoDB
Springboot 整合 MongoDB 这节我们将整合 Spring Boot 与 Mongo DB 实现增删改查的功能，并且实现序列递增。...Mongo DB 的基本介绍和增删改查的用法可以参考我之前的文章：MongoDB 的安装和基本操作 新建一个 Spring Boot 项目，版本为 2.3.7.RELEASE，并引入如下依赖： 然后可以通过 Mongo Shell 或者 Navicat 工具创建一个名称为 test 的数据库，并新增 user 文档（文档，类似与关系型数据库里的数据表...）：navicat 破解 在配置文件中配置 mongo 的连接信息： spring: data: mongodb: host: localhost #地址 port:...User> findByAgeBetween(Integer from, Integer to); } 在输入findBy后，IDEA 会根据实体对象的属性和 SQL 的各种关键字自动组合提示： 排序与分页
引言 springboot2.x已经集成了Mongodb了，我们可以很方便的使用mongoTemplate获取MongoDB中的数据，但有时候光是MongoTemplate还不够便捷，我们完全可以根据需要做一些简单的接口来简化日常开发操作...; import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate; import org.springframework.data.mongodb.core.SimpleMongoDbFactory...; /** * @author wangcanfeng * @description 配置mongoDB的属性 * @Date Created in 11:13-2019/3/19 */ @...; import com.mongodb.client.model.IndexOptions; import com.mongodb.client.model.Indexes; import com.wcf.mongo.entity.MongoBaseInfo...; import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria; import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query
说的体外话有点多，今天是分享的是自己之前也是很久之前用到的mongodb这样的文档型数据库了，至少目前大部分人都称其为非关系型数据库，我们还是看下百度百科对其的介绍好了。...MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。...spring: data: mongodb: database: test uri: mongodb://自己mongodb的服务器地址 port: 27017...package com.wpw.springbootmongo; import com.mongodb.client.result.DeleteResult; import com.mongodb.client.result.UpdateResult...org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria; import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query
文章目录 一、Spring对MongoDB的支持 1、对象/文档映射注解 2、MongoTemplate 3、Repository 二、Spring Boot对MongoDB的支持 三、增删改查 1...5、创建控制层 6、运行 一、Spring对MongoDB的支持 spring对MongoDB的支持主要是通过Spring Data MongoDB实现的，Spring Data MongoDB提供了如下功能...1、对象/文档映射注解 Spring Data MongoDB提供了如下所示的注解： 注解 含义 @Document 映射领域对象与MongoDB的一个文档 @Id 映射当前属性是文档对象ID @DBRef...当前属性将参考其他文档 @Field 为文档的属性定义名称 @Version 将文档属性作为版本 2、MongoTemplate 与JdbcTemplate一样，Spring Data MongoDB...为前缀的属性来配置MongoDB的相关信息。
如何导入数据 数据可能有各种格式，虽然常见的是HDFS，但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB，所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。.../bin/pyspark --conf "spark.mongodb.input.uri=mongodb://127.0.0.1/test.myCollection?...读取数据 df = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").option("uri","mongodb://127.0.0.1/...://127.0.0.1:spark.spark_test" output_uri = "mongodb://127.0.0.1:spark.spark_test" my_spark = SparkSession...("spark.mongodb.output.uri", output_uri)\ .config('spark.jars.packages','org.mongodb.spark:mongo-spark-connector
什么是MongoDB MongoDB是为现代应用程序开发人员和云时代构建的基于文档的通用分布式数据库 MongoDB Windows下的安装 网上安装教程一大堆，不过官方网站的教程最详细：官网windows...下安装MongoDB 安装完毕之后如果不出错的话，就可以在计算机的服务里面找到一个：MongoDB Server 的服务。.../manual/tutorial/insert-documents/ springboot整合MongoDB 第一步 引入JAR 第二步 设置mongodb配置 #按照官网安装的mongodb是默认没有开启用户认证的，是不需要任何账号密码的 spring.data.mongodb.url...---- 标题：springboot整合MongoDB 作者：海加尔金鹰 地址：https://www.hjljy.cn/articles/2019/12/18/1576682699394.htm
SpringBoot整合MongoDB 一、介绍 MongoDB是一个开源的文档数据库，采用分布式文件存储的方法，是NoSQL数据库中的一种。...以下是MongoDB的一些主要特点： 文档导向存储：MongoDB采用文档导向的存储模式，数据以JSON格式存储，这种模式很适合应用程序的数据结构，可以更自然地映射到代码结构。...本文将介绍SpringBoot整合使用MongoDB，其服务的安装就不说了 二、代码 1）配置 spring: data: mongodb: host: 主机地址 port...MemberAccountLogEntity.Fields.totalConsumption).as(MangoAggregationGroupByDTO.Fields.sum); // 整合生成聚合对象...CountOperation countOperation = Aggregation.count().as(MangoAggregationDTO.Fields.count); // 整合生成聚合对象
MongoDb应运而生，MongoDb是典型的文档性的数据库，对于保存多层级的数据比较方便，同时MongoDb更强调用户的访问速度，采用的是若一致性，对于数据请求提供一个“大约”的数字，以求更快处理数据...导入MongoDb的jar依赖 整合MongoDB --> org.springframework.data...BSON文档中表示，允许名称与该类的字段名不同。...3.创建Spring-mongo.xml的配置文件 或者直接再spring配置文件中整合即可 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?
Kafka在0.8和0.10版本引入了新的消费者API，所以spark Streaming与kafka的整合提供了两个包。 请根据你的集群选用正确的包。...注意， 0.8和后期的版本0.9及0.10是兼容的，但是0.10整合是不兼容之前的版本的。 包与版本特性之间的对应关系如下： ?...本文主要讲述spark Streaming与kafka 0.8.2.1+版本整合，要求kafka集群的版本是0.8.2.1或者更高版本。...导包(MVN或者sbt)： groupId = org.apache.spark artifactId = spark-streaming-kafka-0-8_2.11 version = 2.2.1...Direct Approach 在spark 1.3以后引入了一种新的spark Streaming api，新的api回自己在driver内部维护一个偏移，然后自动计算指定的topic+partition
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