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Lectura de la enorme colección MongoDB de Spark con ayuda de Worker

Hay dos formas de obtener los datos de MongoDB a Apache Spark.

Método 1:uso de Casbah (capa en el controlador MongDB Java)

val uriRemote = MongoClientURI("mongodb://RemoteURL:27017/")
val mongoClientRemote =  MongoClient(uriRemote)
val dbRemote = mongoClientRemote("dbName")
val collectionRemote = dbRemote("collectionName")
val ipMongo = collectionRemote.find
val ipRDD = sc.makeRDD(ipMongo.toList)
ipRDD.saveAsTextFile("hdfs://path/to/hdfs")

Aquí estamos usando Scala y Casbah para obtener los datos primero y luego guardarlos en HDFS.

Método 2:Spark Worker en nuestro uso

Mejor versión del código:Uso de Spark Worker y múltiples núcleos para obtener los datos en poco tiempo.

val config = new Configuration()
config.set("mongo.job.input.format","com.mongodb.hadoop.MongoInputFormat")
config.set("mongo.input.uri", "mongodb://RemoteURL:27017/dbName.collectionName")
val keyClassName = classOf[Object]
val valueClassName = classOf[BSONObject]
val inputFormatClassName = classOf[com.mongodb.hadoop.MongoInputFormat]
val ipRDD = sc.newAPIHadoopRDD(config,inputFormatClassName,keyClassName,valueClassName)
ipRDD.saveAsTextFile("hdfs://path/to/hdfs")