当MongoDB遇见Spark

当MongoDB遇见Spark

 

适宜读者人群

• 正在使用Mongodb的开发者

传统Spark生态系统 和 MongoDB在Spark生态的角色

传统Spark生态系统

Spark生态系统

那么Mongodb作为一个database, 可以担任什么样的角色呢? 就是数据存储这部分, 也就是图中的黑色圈圈HDFS的部分, 如下图

用MongoDB替换HDFS后的Spark生态系统

Spark+Mongodb生态系统

为什么要用MongoDB替换HDFS

2. 存储方式上, HDFS以文件为单位,每个文件64MB~128MB不等, 而MongoDB作为文档数据库则表现得更加细颗粒化
3. MongoDB支持HDFS所没有的索引的概念, 所以在读取上更加快
4. MongoDB支持的增删改功能比HDFS更加易于修改写入后的数据
5. HDFS的响应级别为分钟, 而MongoDB通常是毫秒级别
6. 如果现有数据库已经是MongoDB的话, 那就不用再转存一份到HDFS上了
7. 可以利用MongoDB强大的Aggregate做数据的筛选或预处理

MongoDB Spark Connector介绍

2. 支持读取和写入,即可以将计算后的结果写入MongoDB
3. 将查询拆分为n个子任务, 如Connector会将一次match,拆分为多个子任务交给spark来处理, 减少数据的全量读取

MongoDB Spark 示例代码

计算用类型Type=1的message字符数并按userid进行分组

开发Maven dependency配置

这里用的是mongo-spark-connector_2.11 的2.0.0版本和spark的spark-core_2.11的2.0.2版本

    <dependency>
        <groupId>org.mongodb.spark</groupId>
        <artifactId>mongo-spark-connector_2.11</artifactId>
        <version>2.0.0</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
        <version>2.0.2</version>
    </dependency>

示例代码

    import com.mongodb.spark._
    import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
    import org.bson._


    val conf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName("Mingdao-Score")
      //同时还支持mongo驱动的readPreference配置, 可以只从secondary读取数据
      .set("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://xxx.xxx.xxx.xxx:27017,xxx.xxx.xxx:27017,xxx.xxx.xxx:27017/inputDB.collectionName")
      .set("spark.mongodb.output.uri", "mongodb://xxx.xxx.xxx.xxx:27017,xxx.xxx.xxx:27017,xxx.xxx.xxx:27017/outputDB.collectionName")

    val sc = new SparkContext(conf)
    // 创建rdd
    val originRDD = MongoSpark.load(sc)

    // 构造查询
    val dateQuery = new BsonDocument()
      .append("$gte", new BsonDateTime(start.getTime))
      .append("$lt", new BsonDateTime(end.getTime))
    val matchQuery = new Document("$match", BsonDocument.parse("{\"type\":\"1\"}"))

    // 构造Projection
    val projection1 = new BsonDocument("$project", BsonDocument.parse("{\"userid\":\"$userid\",\"message\":\"$message\"}")

    val aggregatedRDD = originRDD.withPipeline(Seq(matchQuery, projection1))

    //比如计算用户的消息字符数
    val rdd1 = aggregatedRDD.keyBy(x=>{
      Map(
        "userid" -> x.get("userid")
      )
    })

    val rdd2 = rdd1.groupByKey.map(t=>{
      (t._1, t._2.map(x => {
        x.getString("message").length
      }).sum)
    })

    rdd2.collect().foreach(x=>{
        println(x)
    })

    //保持统计结果至MongoDB outputurl 所指定的数据库
    MongoSpark.save(rdd2)

总结