使用Spark Scala在MongoDB中保存流式数据帧

可以通过以下步骤实现：

首先，确保已经安装了MongoDB和Spark，并且Spark与MongoDB的连接器已经配置好。
在Scala中导入所需的库和类：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import com.mongodb.spark.MongoSpark

创建SparkSession对象：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Save Streaming DataFrame to MongoDB")
  .config("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://localhost/test.inputCollection")
  .config("spark.mongodb.output.uri", "mongodb://localhost/test.outputCollection")
  .getOrCreate()

其中，test.inputCollection是输入数据的MongoDB集合，test.outputCollection是保存结果的MongoDB集合。

创建流式数据帧：

val streamingDF: DataFrame = spark.readStream
  .format("socket")
  .option("host", "localhost")
  .option("port", 9999)
  .load()

这里使用socket作为数据源，可以根据实际情况选择其他数据源。

对流式数据帧进行处理：

val processedDF: DataFrame = streamingDF.selectExpr("value as data")

这里将输入数据的列名改为"data"，可以根据实际需求进行其他处理。

将处理后的数据帧保存到MongoDB：

val query = processedDF.writeStream
  .outputMode("append")
  .format("mongo")
  .option("database", "test")
  .option("collection", "outputCollection")
  .start()

这里将处理后的数据帧以追加模式保存到MongoDB的"test"数据库的"outputCollection"集合中。

以上就是使用Spark Scala在MongoDB中保存流式数据帧的步骤。在实际应用中，可以根据具体需求进行参数配置和数据处理操作。腾讯云提供了云原生数据库TencentDB for MongoDB，可以作为MongoDB的替代品使用，具有高可用、高性能、高安全性等优势。更多关于TencentDB for MongoDB的信息，请参考腾讯云官网：TencentDB for MongoDB。