scala - 使用 Apache Spark 将 MongoDB 数据保存为 parquet 文件格式

Question

我是 Apache spark 和 Scala 编程语言的新手。

我想要实现的是从我的本地 mongoDB 数据库中提取数据，然后将其保存在 parquet format 中。将 Apache Spark 与 hadoop 连接器结合使用

到目前为止，这是我的代码:

package com.examples 
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} 
import org.apache.spark.rdd.RDD 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration 
import org.bson.BSONObject 
import com.mongodb.hadoop.{MongoInputFormat, BSONFileInputFormat} 
import org.apache.spark.sql 
import org.apache.spark.sql.SQLContext 

object DataMigrator { 

    def main(args: Array[String])
    { 
        val conf = new SparkConf().setAppName("Migration    App").setMaster("local") 
        val sc = new SparkContext(conf) 
        val sqlContext = new SQLContext(sc) 

        // Import statement to implicitly convert an RDD to a DataFrame 
        import sqlContext.implicits._ 

        val mongoConfig = new Configuration() 
        mongoConfig.set("mongo.input.uri",   "mongodb://localhost:27017/mongosails4.case") 

        val mongoRDD = sc.newAPIHadoopRDD(mongoConfig, classOf[MongoInputFormat], classOf[Object], classOf[BSONObject]);     

        val count = countsRDD.count()

        // the count value is aprox 100,000 
        println("================ PRINTING =====================") 
        println(s"ROW COUNT IS $count") 
        println("================ PRINTING =====================") 
    } 
} 

问题是，为了将数据保存为 parquet 文件格式，首先需要将 mongoRDD 变量转换为 Spark DataFrame。我试过这样的事情:

// convert RDD to DataFrame
val myDf = mongoRDD.toDF()  // this lines throws an error
myDF.write.save("my/path/myData.parquet")

我得到的错误是这样的:线程“主”scala.MatchError 中的异常:java.lang.Object(类 scala.reflect.internal.Types.$TypeRef$$anon$6)

你们还有什么其他想法吗？如何将 RDD 转换为 DataFrame，以便我可以将数据保存为 parquet 格式？

这是 mongoDB 集合中一个文档的结构:https://gist.github.com/kingtrocko/83a94238304c2d654fe4

Answer 1

创建一个 Case 类来表示存储在您的 DBObject 中的数据。
案例类 Data(x: Int, s: String)

然后，将 rdd 的值映射到案例类的实例。val dataRDD = mongoRDD.values.map { obj => Data(obj.get("x"), obj.get("s")) }

现在有了你的 RDD[Data]，你可以用 sqlContext 创建一个 DataFrame

val myDF = sqlContext.createDataFrame(dataRDD)

这应该让你继续。如果需要，我可以稍后再解释。