在Spark生态系统中，HDFS作为存储可以使用MongoDB来替代，构建成Spark+MongoDB生态系统。MongoDB作为文档存储型数据库，支持HDFS没有的索引概念，响应时间为毫秒级别，同时可以利用强大的aggregate函数做数据的筛选和预处理。

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1、Spark和MongoDB集成

MongoDB是一种文档型数据库，作为一个适用于敏捷开发的数据库，MongoDB的数据模式可以随着应用程序的发展而灵活地更新。但是MongoDB适合一次查询的需求，对于统计、分析（尤其是在需要跨表、跨库的情况下）并不是太方便，我们可以用spark来处理MongoDB数据。Spark和MongoDB部署的一个典型架构如下：

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Spark任务一般由Spark的driver节点发起，经过Spark Master进行资源调度分发。比如这里我们有4个Spark worker节点，这些节点上的几个executor 计算进程就会同时开始工作。一般一个core就对应一个executor。每个executor会独立的去MongoDB取来原始数据，直接套用Spark提供的分析算法或者使用自定义流程来处理数据，计算完后把相应结果写回到MongoDB。在这里，所有和MongoDB的交互都是通过一个叫做Mongo-Spark的连接器来完成的，Mongo-Spark连接器有官方版本和第三方开发的版本，本次主要使用官方的版本。

1.1 MongoDB-Spark-Connector选择

在这里插入图片描述

在获取数据时，官方连接器的性能似乎比第三方连接器的好一点，官方连接器有一个条件下推的原则。我们知道spark的算子分为两种：Transformation和Action，只有遇到Action算子才会触发作业的提交。比如在后续的一些Transformation算子中对数据有一定的数据过滤条件，官方连接器会把过滤条件下推到MongoDB去执行，这样可以保证从MongoDB取出来、经过网络传输到Spark计算节点的数据确实都是用得着的。在写数据到mongodb时，第三方连接器的功能比官方连接器要优，支持在原有表的基础上做更新。

  • 官方connector的github地址：https://github.com/mongodb/mongo-spark
  • 第三方connector的github地址：https://github.com/Stratio/Spark-MongoDB
1.2 MongoDB-Spark-Connector配置

MongoDB-Spark-Connector的配置可以通过使用SparkConf使用–conf或者$SPARK_HOME/conf/spark-default.conf文件进行指定。

1.2.1 Input Configuration

如果这些input configuration通过SparkConf设置，需加上spark.mongodb.input前缀

参数名 描述
uri 连接MongoDB的uri地址IP或hostname， mongodb://host:port/
database 从MongoDB中读取数据的database名称
collection 从MongoDB中读取数据的collection名称

示例如下：

a）uri为：

spark.mongodb.input.uri=mongodb://127.0.0.1/databaseName.collectionName?readPreference=primaryPreferred

b）对应的configuration file如下：

spark.mongodb.input.uri=mongodb://127.0.0.1/
spark.mongodb.input.database=databaseName
spark.mongodb.input.collection=collectionName
spark.mongodb.input.readPreference.name=primaryPreferred

如果同时设置了uri和单独配置文件，uri设置会将单独设置覆盖掉。

1.2.2 Output Configuration

如果这些output configuration通过SparkConf设置，需加上spark.mongodb.output前缀

参数名 描述
uri 连接MongoDB的uri地址IP或hostname， mongodb://host:port/
database 数据写入MongoDB的database名称
collection 数据写入MongoDB的collection名称

a) uri为：

spark.mongodb.output.uri=mongodb://127.0.0.1/test.myCollection

b）对应的configuration file如下

spark.mongodb.output.uri=mongodb://127.0.0.1/
spark.mongodb.output.database=test
spark.mongodb.output.collection=myCollection

如果同时设置了uri和单独配置文件，uri设置会将单独设置覆盖掉。

1.2.3 Cache Configuration
参数名 描述 默认值
spark.mongodb.keep_alive_ms The length of time to keep a MongoClient available for sharing. 5000
1.3 MongoDB连接器使用
1.3.1 spark-submit提交可执行程序

首先要安装spark（如果不需要把数据保存到hdfs、不需要使用yarn，可以不安装hadoop），在spark目录下的bin目录下会有一个spark-submit可执行文件。
例如把代码保存在test.py中，如果使用官方连接器，运行以下命令，在联网环境下如果没有找到连接会从官网自动下载并保存在路径/root/.ivy2/jars中。
注：在内网环境下将cache、jar目录拷贝到~/.ivy2目录下即可

[root@tango-spark01 spark-2.3.0]# spark-submit --packages org.mongodb.spark:mongo-spark-connector_2.11:2.2.2 test-rdd/test-conn.py

test-conn.py程序如下：

from pyspark import SparkConf, SparkContext  
from pyspark.sql import SQLContext  
from pyspark.sql.types import *  

sc = SparkContext()  
ctx = SQLContext(sc)  
test_collection = ctx.read.format("com.mongodb.spark.sql").options(uri="mongodb://192.168.112.102:27017", database="syslogdb", collection="syslog_tango_01").load()

test_collection.printSchema() 
print(test_collection.first())
print("helloworld!!")
1.3.2 spark shell方式操作

如果通过pyspark连接MongoDB，运行：

./bin/pyspark 
--conf "spark.mongodb.input.uri=mongodb://192.168.112.102/testdb.myCollection?readPreference=primaryPreferred" 
--conf "spark.mongodb.output.uri=mongodb://192.168.112.102/testdb.myCollection" 
--packages org.mongodb.spark:mongo-spark-connector_2.11:2.2.2

1）写入MongoDB

people = spark.createDataFrame([("Bilbo Baggins",  50), ("Gandalf", 1000), ("Thorin", 195), ("Balin", 178), ("Kili", 77), ("Dwalin", 169), ("Oin", 167), ("Gloin", 158), ("Fili", 82), ("Bombur", None)], ["name", "age"])
people.write.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").mode("append").save()
people.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fJTNLllT-1619583783215)(https://note.youdao.com/favicon.ico)]

People DataFrame写入到MongoDB输出参数的database和collections中，如下：

在这里插入图片描述

2）读MongoDB

df = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").load()
df.printSchema()

输出如下：

输出如下：
>>> df.printSchema()
root
 |-- _id: struct (nullable = true)
 |    |-- oid: string (nullable = true)
 |-- age: long (nullable = true)
 |-- name: string (nullable = true)
1.4 PySpark-MongoDB数据加载
1.4.1 环境准备

1）Spark集群环境准备

参考“大数据系统之Spark集群环境部署”

2）MongoDB集群环境准备

参考“数据库系列之MongoDB集群环境搭建”

1.4.2 PySpark操作MongoDB

1）启动MongoDB集群环境

[root@tango-centos01 mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.6.3]./bin/mongod -f ./config/master.conf
[root@tango-centos02 mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.6.3]# ./bin/mongod -f ./config/slave.conf
[root@tango-centos03 mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.6.3]# ./bin/mongod -f ./config/slave.conf

2）指定connector package执行代码

[root@tango-spark01 spark-2.3.0]# spark-submit --packages org.mongodb.spark:mongo-spark-connector_2.11:2.2.2 /usr/local/spark/ipynotebook/01-mongodb-01.py

3）建立MongoDB的连接

test_collection = ctx.read.format("com.mongodb.spark.sql").\
options(uri=urlAddr, database=dbName, collection=collID).load()
  1. uri：MongoDB的URL地址，“mongodb://192.168.112.102:27017”
  2. database：DB名称
  3. collection：collection名称

4）访问数据Filter过滤

从mongodb中读取数据时指定数据分区字段，分区大小提高读取效率， 当需要过滤部分数据集的情况下使用Dataset/SQL的方式filter，Mongo Connector会创建aggregation pipeline在mongodb端进行过滤，然后再传回给spark进行优化处理。

a）使用Spark SQL中指定谓词filter数据

sqlContext.sql("select * from df_tb1 where timeStart < date_sub(current_date(),1)").show()

b）使用Data Frame对数据进行filter

originDf = df.filter(df["@timestamp"] < currentTimestamp & df["@timestamp"] >= currentTimestamp -1440*60*1000) .select("_id", "host", "message").toDF("id", "hostname", "message")

5）使用SQL时间函数处理时间戳字段

time1 = time()
swimmersJSON.registerTempTable("df_tb2")
df2=sqlContext.sql("select age,name,timeStart,unix_timestamp(timeStart) time_stamp from df_tb2")
df2.show()
df2.registerTempTable("df_tb3")
sqlContext.sql("select * from df_tb3 where time_stamp < "+str(time1)+"-24*3600").show()

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6）完整代码如下：

# -*- coding: UTF-8 -*-
import sys
from time import time
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
import numpy as np
import math

#settings mongodb configuration infomation
urlAddr = "mongodb://192.168.112.102:27017"
dbName = "syslogdb"
collID ="syslog_tango_01"

#Configure Spark AppName and Master
def CreateSparkContext():
    sparkConf = SparkConf().setAppName("PyMongo")                         \
                        .set("spark.ui.showConsoleProgress", "false")  \
                        .setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf = sparkConf)
    print ("master="+sc.master)
    return (sc)

# Connect to mongodb
# URL address and database and collection name
def ConnectMongo(ctx):
    #ctx = SQLContext(sc)
    test_collection = ctx.read.format("com.mongodb.spark.sql").\
    options(uri=urlAddr, database=dbName, collection=collID).load()
    return test_collection

# Connect to MongoDB with filter schema
def ConnectMongoFilter(ctx):
    # ctx = SQLContext(sc)
    fields_list = "@timestamp,@version,_id,host,message"
    fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in fields_list.split(',')]
    schema = StructType(fields)
    test_collection = ctx.read.schema(schema).format("com.mongodb.spark.sql"). \
        options(uri=urlAddr, database=dbName, collection=collID).load()
    return test_collection

if __name__ == "__main__":
    print("PySpark-MongoDB")
    sc=CreateSparkContext()
    ctx = SQLContext(sc)
    retCollid = ConnectMongo(ctx)
    # print schema and content
    retCollid.printSchema()
    retCollid.first()
    #use DataFrames
    currentTimestamp=time()
    print(currentTimestamp)
    df = retCollid
    print("########test information:########")
    print(type(df))
    print(df["@timestamp"])
    df.select("@timestamp").show(5)
    originDf = df.filter(    \
        df["@timestamp"] < currentTimestamp & df["@timestamp"] >= currentTimestamp - 1440*60*1000) \
    .select("_id", "host", "message").toDF("id", "hostname", "message")
    #originDf = df.filter(df["@timestamp"]>1533028658.78).select("_id", "host", "message").toDF("id", "hostname", "message")
    originDf.show()

    #use Filter Schema
    filterColl = ConnectMongoFilter(ctx)
    filterColl.show(5)
    print("######################################")
    #use Spark SQL
    df.registerTempTable("tempSYSLOG")
    sql = "select * from tempSYSLOG where host like 'tango-01%'"
    result = ctx.sql(sql)
    result.show(5)

参考资料

  1. MongoDB Connector for Spark官方文档
  2. http://www.mongoing.com/tj/mongodb_shanghai_spark

转载请注明原文地址：https://blog.csdn.net/solihawk/article/details/116230946
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