Existem duas maneiras de obter os dados do MongoDB para o Apache Spark.
Método 1:usando Casbah (camada no driver Java MongDB)
val uriRemote = MongoClientURI("mongodb://RemoteURL:27017/")
val mongoClientRemote = MongoClient(uriRemote)
val dbRemote = mongoClientRemote("dbName")
val collectionRemote = dbRemote("collectionName")
val ipMongo = collectionRemote.find
val ipRDD = sc.makeRDD(ipMongo.toList)
ipRDD.saveAsTextFile("hdfs://path/to/hdfs")
Aqui estamos usando Scala e Casbah para obter os dados primeiro e depois salvá-los no HDFS.
Método 2:Spark Worker em nosso uso
Melhor versão do código:usando o trabalhador Spark e vários núcleos para usar para obter os dados em pouco tempo.
val config = new Configuration()
config.set("mongo.job.input.format","com.mongodb.hadoop.MongoInputFormat")
config.set("mongo.input.uri", "mongodb://RemoteURL:27017/dbName.collectionName")
val keyClassName = classOf[Object]
val valueClassName = classOf[BSONObject]
val inputFormatClassName = classOf[com.mongodb.hadoop.MongoInputFormat]
val ipRDD = sc.newAPIHadoopRDD(config,inputFormatClassName,keyClassName,valueClassName)
ipRDD.saveAsTextFile("hdfs://path/to/hdfs")
