我正在构建一个应用程序,它使用MongoDB作为跨DB集合的database.One,有大量的数据,即8GB数据。我对存储在集合中的数据执行聚合操作,并相应地生成统计信息。但是处理海量数据需要很长的duration.Hence时间,我选择了来处理存储在MongDB集合中的数据,我配置了,并在python中执行了一个演示脚本,以便通过spark从mongo集合中获取数据。
下面是python代码片段
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext
conf=SparkConf()
con
我正在尝试用这个(运行在Databricks上)将pyspark连接到MongoDB:
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.mllib.recommendation import ALS
from pyspark.sql import SQLContext
df = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").load()
但我知道这个错误
java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spa
我想将数据保存到MongoDB中,同时从推特上流式传输数据。DStream中的每个RDD都包含带有值的ArrayString,所以我为这些值设置了键,并将它们包装到org.bson.document中。当我尝试将一系列文档写入MongoDB时,我得到了这样一个异常:
ERROR Executor: Exception in task 1.0 in stage 8.0 (TID 9)
java.lang.IllegalArgumentException: clusterListener can not be null
我使用的是Spark MongoDB连接器,所以下面是我的build.sbt文
我有一个想要查询的mongoDB。我知道如何在sql中这样做,但不确定如何在MongoDB中这样做。
select distinct value, type, array_agg(distribution) as distributions
from t
group by value, param_type;
我正在尝试,但不断地出错:
db.getCollection('test').aggregate([
{
$group: {
_id: {
"type": "$type",
"
这是一个一般性的问题,但我希望有人能回答。我正在比较MongoDB和Spark之间的查询执行时间。具体来说,我从一个MongoDB文件中创建了一个由100万条条目组成的.csv集合,并使用Compass中的mongosh运行了一些查询。然后,使用Spark和Spark连接器,我将这个数据库从MongoDB插入到Spark中,作为一个RDD。之后,我将RDD转换为Dataframe,并开始在其上运行Spark查询。我在Spark上运行与MongoDB中相同的查询,同时在这两个实例中计算查询执行时间。结果是,在相当简单的查询中,例如
SELECT ... FROM ... WHERE ... OR
在气流中写入DAG来提取平衡之和但得到误差
import logging
import json
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow import AirflowException
# Connection
from airflow.pro
目前,我正在将Cassandrarow RDD转换为dataframe:
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(15))
val dstream = new ConstantInputDStream(ssc, ssc.cassandraTable("db", "table").select("createdon"))
import sqlContext.implicits._
dstream.foreachRDD{ rdd =>
val dataframeJobs = rdd.m