我是apachespark和scala编程语言的新手。
我试图实现的是从本地mongodb数据库中提取数据,然后使用apachespark和hadoop连接器将其保存为Parquet格式
这是我目前的代码:
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 $count")
println("================ PRINTING =====================")
}
}
问题是,为了将数据保存为Parquet文件格式,首先需要将mongordd变量转换为spark dataframe。我试过这样的方法:
// convert RDD to DataFrame
val myDf = mongoRDD.toDF() // this lines throws an error
myDF.write.save("my/path/myData.parquet")
我得到的错误是: Exception in thread "main" scala.MatchError: java.lang.Object (of class scala.reflect.internal.Types.$TypeRef$$anon$6)
你们还有其他想法吗?我怎样才能把rdd转换成Dataframe,这样我就可以用Parquet格式保存数据了?
以下是mongodb集合中一个文档的结构:https://gist.github.com/kingtrocko/83a94238304c2d654fe4
1条答案
按热度按时间7fyelxc51#
创建一个case类,表示存储在dbobject中的数据。
case class Data(x: Int, s: String)
然后,将rdd的值Map到case类的示例。val dataRDD = mongoRDD.values.map { obj => Data(obj.get("x"), obj.get("s")) }
现在使用rdd[data],您可以使用sqlcontext创建一个dataframeval myDF = sqlContext.createDataFrame(dataRDD)
那会让你走的。如果需要的话,我可以稍后再解释。