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Spark介绍

按照官方的定义,Spark 是一个通用,快速,适用于大规模数据的处理引擎。

通用性:我们可以使用Spark SQL来执行常规分析, Spark Streaming 来流数据处理, 以及用Mlib来执行机器学习等。Java,python,scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一。

快速: 这个可能是Spark成功的最初原因之一,主要归功于其基于内存的运算方式。当需要处理的数据需要反复迭代时,Spark可以直接在内存中暂存数据,而无需像Map Reduce一样需要把数据写回磁盘。官方的数据表明:它可以比传统的Map Reduce快上100倍。

大规模:原生支持HDFS,并且其计算节点支持弹性扩展,利用大量廉价计算资源并发的特点来支持大规模数据处理。

环境准备

mongodb下载

解压安装

启动mongodb服务

$MONGODB_HOME/bin/mongod --fork --dbpath=/root/data/mongodb/ --logpath=/root/data/log/mongodb/mongodb.log

pom依赖

<dependency> 
<groupId>org.mongodb.spark</groupId> 
<artifactId>mongo-spark-connector_2.11</artifactId> 
<version>${spark.version}</version> 
</dependency>

实例代码

object ConnAppTest { 
def main(args: Array[String]): Unit = { 
val spark = 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", "mongodb://192.168.31.136/testDB.testCollection") // 指定mongodb输出 
.getOrCreate() 
// 生成测试数据 
val documents = spark.sparkContext.parallelize((1 to 10).map(i => Document.parse(s"{test: $i}"))) 
// 存储数据到mongodb 
MongoSpark.save(documents) 
// 加载数据 
val rdd = MongoSpark.load(spark) 
// 打印输出 
rdd.show 
} 
}

总结

以上所述是小编给大家介绍的Spark整合Mongodb的方法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。