Spark是最近比較火的數據處理平臺，相對于Hadoop的Mapreduce(MR)，既具有運行速度的優勢，又打破的Hadoop MR交互性差的局限，同時，其機器學習組件MLlib可以極大的滿足數據處理過程中的算法需求。

Spark采用Scala語言編寫，但同時支持Scala，Python與Java做為開發語言，甚至SparkR項目的出現某種程度上支持了R語言。

MongoDB做為NoSQL比較早的實現，其文檔化的存儲方式，更貼切數據的表達，其自身的BSON數據格式跟JSON非常相像，是做為半結構化數據存儲的選擇之一。

但是現有的Spark與MongoDB的集成，大部分都局限在Java和Scala版本上，Python的實現可以參考的文章實在有限，尤其對Spark中的數據存儲到MongoDB方面，也有不少坑。

1、準備工作

首先，你需要準備好Spark跟MongoDB的環境，版本的話，Spark一定要1.3.0+，這個版本推出了Spark SQL集合起來用，可以達到開發效率跟運行效率的雙向提高，選擇1.3以上版本是因為之前的版本有這個Issue：SPARK-5361存在。MongoDB的話，推薦3.0，參考3.0的release note。

然后，你需要準備好相應的Library：1)mongo-java-driver，選擇3.0.1版本，3.1版本沒有試過，理論上應該也可行；2)mongo-hadoop，不要直接去下載1.3.2版本，該版本有BUG，需要編譯。

2、修改mongo-hadoop庫

1)git clone https://github.com/mongodb/mongo-hadoop

2) 修改MongoRecordWriter.java文件

修改的目的是為了可以直接讓dict型的數據直接存在MongoDB中，而不是以{value:dict}的方式存儲，修改參看下圖，實在忍不住吐槽下簡書默認的編輯器, 引用，代碼都沒有辦法高亮 :(

MongoRecordWriter.java

3)編譯

官方默認的編譯命令是： ./gradlew jar，編譯后的文件會放在core/build/libs目錄下

mongo-hadoop-core-1.3.3-SNAPSHOT.jar

3、運行

前期工作準備好之后，使用pyspark --master local[6] --driver-class-path /mongo-java-driver-3.0.1.jar --jars /mongo-hadoop-core-1.3.3-SNAPSHOT.jar,/mongo-java-driver-3.0.1.jar 運行pyspark。注意，目前測試下來，僅支持local方式運行。

運行命令

4、總結

Scala做為Spark的編寫語言，目前來看，對Spark支持的最好的還是Scala，Python在數據類型的轉化上還是有著不少問題，比如：Calendar類型的支持的Issue現在依然是Open的狀態，參考HADOOP-193，這只是眾多問題的一個，花大量的時間去填坑，而不能專注在數據處理的業務流上，也是不得不面對的問題。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的spark mongo java_Spark Mongodb集成 - Python版的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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