spark sql 处理mongodb 数据库中的数据
时间: 2023-04-21 11:04:27 浏览: 91
Spark SQL可以通过MongoDB Connector for Spark来处理MongoDB数据库中的数据。具体步骤如下:
1. 在Spark应用程序中添加MongoDB Connector for Spark的依赖。
2. 创建SparkSession对象,并使用MongoDB Connector for Spark的API连接MongoDB数据库。
3. 使用Spark SQL的API读取MongoDB数据库中的数据,并将其转换为DataFrame。
4. 对DataFrame进行数据处理和分析。
5. 将处理后的数据写回MongoDB数据库中。
需要注意的是,MongoDB Connector for Spark支持的MongoDB版本为3.2及以上。同时,需要在Spark应用程序中配置MongoDB数据库的连接信息,包括主机名、端口号、数据库名称、用户名和密码等。
相关问题
spark 读取mongodb中的数据
可以使用以下代码读取 MongoDB 中的数据:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ReadMongoDB").getOrCreate()
# 读取 MongoDB 中的数据
df = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource") \
.option("uri", "mongodb://localhost:27017/mydb.collection") \
.load()
# 显示数据
df.show()
# 关闭 SparkSession
spark.stop()
```
其中,`mydb.collection` 是 MongoDB 中的数据库和集合名称,需要根据实际情况进行修改。
spark怎么读取mongodb 中 ISODate类型的时间
在 Spark 中读取 MongoDB 中的 ISODate 类型的时间,需要使用 MongoDB Connector for Spark,该连接器提供了对 MongoDB 的完全支持,包括对 ISODate 类型的时间的支持。
以下是使用 Scala 代码读取 MongoDB 中 ISODate 类型的时间的示例:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import com.mongodb.spark._
object ReadMongoDB {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("ReadMongoDB")
.master("local[*]")
.config("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://localhost/test.coll")
.getOrCreate()
val df = MongoSpark.load(spark)
df.printSchema()
df.show()
}
}
```
在这个示例中,我们首先创建了一个 SparkSession 对象,然后使用 `config` 方法指定连接 MongoDB 的信息。其中,`spark.mongodb.input.uri` 参数指定了 MongoDB 的连接字符串,`test` 是数据库名称,`coll` 是集合名称。
然后,我们使用 `MongoSpark` 对象的 `load` 方法加载数据,并将结果保存在一个 DataFrame 中。最后,我们使用 `printSchema` 方法打印 DataFrame 的结构,并使用 `show` 方法显示 DataFrame 的内容。
这样,我们就可以读取 MongoDB 中的 ISODate 类型的时间了。