Spark MongoDB类转换的流程如下：

graph LR
A(读取MongoDB数据) --> B(转换为DataFrame)
B --> C(将DataFrame转换为RDD)
C --> D(转换为需要的类型)
D --> E(操作数据)

步骤说明：

  1. 读取MongoDB数据：使用spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource")方法读取MongoDB中的数据，并将其转换为DataFrame。

  2. 转换为DataFrame：将读取的数据转换为DataFrame对象，可以使用load()方法加载数据，并使用option("collection", "collectionName")指定要读取的集合名称。

val df = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource")
  .option("collection", "collectionName")
  .load()
  1. 将DataFrame转换为RDD：使用DataFrame的rdd方法将其转换为RDD，方便后续的操作。
val rdd = df.rdd
  1. 转换为需要的类型：根据需求，将RDD中的数据转换为需要的类型，可以使用map方法进行转换。
val result = rdd.map(row => {
  // 转换逻辑
})
  1. 操作数据：对转换后的数据进行操作，可以进行过滤、聚合等操作。

下面是一段完整的示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkMongoDBConversion {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Spark MongoDB Conversion")
      .master("local")
      .config("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://localhost/testDB.collectionName")
      .getOrCreate()

    val df = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource")
      .option("collection", "collectionName")
      .load()

    val rdd = df.rdd

    val result = rdd.map(row => {
      // 转换逻辑
    })

    // 操作数据
    result.filter(...)
      .groupBy(...)
      .collect()
      .foreach(println)

    spark.stop()
  }
}

在上述代码中，需要根据实际情况修改MongoDB的连接信息、集合名称以及转换逻辑。

通过以上的步骤，你就可以实现Spark与MongoDB之间的数据转换了。希望对你有所帮助！