spark整合mongodb的方法是什么？一些朋友对于怎么实现spark整合mongodb不是和清楚，下面就给大家简单的介绍一下Spark 和spark整合mongodb的方法步骤。
 
        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
}
}