MongoDB Input

Configure Connection Tab Host name(s) or IP address(es):网络名称或者地址.可以输入多个主机名或IP地址,用逗号分隔.还可以通过将主机名和端口号与冒号分隔开,为每个主机名指定不同的端口号,并将主机名和端口号的组合与逗号分隔开.例如,要为两个不同的MongoDB实例包含主机名和端口号,您将输入localhost 1:27017,localhost 2:27018,并使端口字段为空Use all replica set members/mongo…

kettle之mongodb数据同步

需求: 1.源数据库新增一条记录,目标库同时新增一条记录: 2.源数据库修改一条记录,目标库同时修改该条记录: 示例用到三个Kettle组件下面详细说下每个组件的配置 Source: 本示例连接的是Mongodb数据库,四个字段,ID默认为主键,_id会系统自动生成暂时先不管. 本节点的详细说明,可见官网:http://wiki.pentaho.com/display/EAI/MongoDB+Input 值映射: 本步在本示例作用不大,只是为了测试效果.按照截图上进行配置即可 MongoDbO…

Scala spark mongodb

最好的参考是Mongo官网的地址 https://docs.mongodb.com/spark-connector/getting-started/ 需要截图所示的包代码地址 https://github.com/mongodb/mongo-hadoop/wiki/Spark-Usage import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org…

Spark连接MongoDB之Scala

MongoDB Connector for Spark Spark Connector Scala Guide spark-shell --jars "mongo-spark-connector_2.11-2.0.0.jar,mongo-hadoop-core-2.0.2.jar,mongo-java-driver-3.4.2.jar" import org.apache.spark.sql.SparkSession import com.mongodb.spark._ import…

MongoDB With Spark遇到的2个错误，不能初始化和sample重复的key

1.$sample stage could not find a non-duplicate document while using a random cursor 这个问题比较难解决,因为我用mongodb spark connector没用到sample,但是在生成RDD的过程中会进行sample操作,所以没法避免,出现这个问题的原因也不可控,在jira上有这个问题,但并没有一个合理的解决方案,stackoverflow上也没有解决办法,就我个人而言,出现这个问题有几个特征: a) 出现在…

Scala2.11.8 spark2.3.1 mongodb connector 2.3.0

import java.sql.DriverManager import com.mongodb.spark._ import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.SparkSession object mongospark20180830consume_amount { // 关于记录多个相同字段的处理方法 https://blog.csdn.net/qq_14950717/article/details/6242556…

spark读取mongodb数据写入hive表中

一环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{ "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"), "id" : 7, "name" : "7mongoDBi am using mongodb now", "…

MongoDB + Spark: 完整的大数据解决方案

Spark介绍按照官方的定义,Spark 是一个通用,快速,适用于大规模数据的处理引擎. 通用性:我们可以使用Spark SQL来执行常规分析, Spark Streaming 来流数据处理, 以及用Mlib来执行机器学习等.Java,python,scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一. 快速: 这个可能是Spark成功的最初原因之一,主要归功于其基于内存的运算方式.当需要处理的数据需要反复迭代时,Spark可以直接在内存中暂存数据,而无需像Map Reduce一样需要把数据写回磁盘…

pyspark mongodb yarn

from pyspark.sql import SparkSession my_spark = SparkSession \ .builder \ .appName("myApp") \ .config("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://pyspark_admin:admin123@192.168.2.51/pyspark.testpy") \ .config("spark.mongodb.ou…

Mongodb——文档数据库

mongodb是一个文档数据库. mongo操作多个修改操作,但每个修改携带的数据包较小,可操作考虑批量操作.bulkWrite()改善性能. MongoCollection是线程安全的. db.coll.find()(shell.java api)之后接.limit .skip .sort不论编码调用顺序如何,执行时都是.sort -> .skip -> .limit. 如果要定义limit, sort, skip的顺序,应该使用.aggregate管道流. db.createCollec…

Streaming+Sparksql使用sql实时分析 rabbitmq+mongodb+hive

SparkConf sparkConf = new SparkConf()//此处使用一个链接切记使用一个链接否则汇报有多个sparkcontext错误 .setAppName("SparkConsumerRabbit") .setMaster("local[2]") .set("hive.metastore.uris", thrift) .set("spark.sql.warehouse.dir", hdfs) .set(&…

MongoDB Spark Connector 实战指南

Why Spark with MongoDB? 高性能,官方号称 100x faster,因为可以全内存运行,性能提升肯定是很明显的简单易用,支持 Java.Python.Scala.SQL 等多种语言,使得构建分析应用非常简单统一构建 ,支持多种数据源,通过 Spark RDD 屏蔽底层数据差异,同一个分析应用可运行于不同的数据源: 应用场景广泛,能同时支持批处理以及流式处理 MongoDB Spark Connector 为官方推出,用于适配 Spark 操作 MongoDB 数据:本文…

使用logstash同步MongoDB数据到es

input{ mongodb{ codec => "json" uri => 'mongodb://127.0.0.1:27017/kuaibao' placeholder_db_dir => '/usr/local/etc/logstash-5.6.0/dbdir' placeholder_db_name =>'user.db' collection => 'user' generateId => 'true' parse_method =>…

MongoDB + Spark结合使用方案

MongoDB上海的活动已经结束快1个月了,我们再来回顾一下TJ在大会上进行的精彩分享吧~ MongoDB + Spark: 完整的大数据计算解决方案. Spark介绍按照官方的定义,Spark 是一个通用,快速,适用于大规模数据的处理引擎. 通用性:我们可以使用Spark SQL来执行常规分析, Spark Streaming 来流数据处理, 以及用Mlib来执行机器学习等.Java,python,scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一. 快速: 这个可能是Spark成功的最初原因之…

【实战】使用 Kettle 工具将 mysql 数据增量导入到 MongoDB 中

最近有一个将 mysql 数据导入到 MongoDB 中的需求,打算使用 Kettle 工具实现.本文章记录了数据导入从0到1的过程,最终实现了每秒钟快速导入约 1200 条数据.一起来看吧~ 一.Kettle 连接图简单说下该转换流程,增量导入数据: 1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值. 2)设置 mysql 语句 3)对查询的字段进行改名 4)过滤数据:只往 MongoDB 里面导入 person_id,address,…

spark2.2 DataFrame的一些算子操作

Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-2.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据…

MongoSpark 28799错误

Exception : . The full response is { , "codeName" : "Location28799" } at com.mongodb.connection.ProtocolHelper.getCommandFailureException(ProtocolHelper.java:) at com.mongodb.connection.CommandProtocol.execute(CommandProtocol.java:) at…

kettle用mysql创建资源库执行sql代码报错

一.原因: sql语句里边使用 'Y' 'N' 给boolean类型的赋值产生sql失败二.解决方法:将insert语句中‘Y’或‘N’ 改成TRUE或FALSE即可,共两张表3个地方本人是改成TRUE或FALSE之后不行,改成了0(假)或1(真)才成功的 (1)INSERT INTO R_VERSION(ID_VERSION, MAJOR_VERSION, MINOR_VERSION, UPGRADE_DATE, IS_UPGRADE) VALUES (1,5,0,'20…

java及spark2.X连接mongodb3.X单机或集群的方法（带认证及不带认证）

首先,我们明确的是访问Mongos和访问单机Mongod并没有什么区别.接下来的方法都是既可以访问mongod又可以访问Mongos的. 另外,读作java写作scala,反正大家都看得懂......大概? 1.不带认证集群的连接方法(JAVAscala): 首先是创建连接的方法,我们先声明一个client,然后指定访问的DB和collection: private lazy val mongo = new MongoClient("192.168.2.51", 27017) priv…

KETTLE：mongdb与mysql互传数据

注:部分内容引用了 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ac9f56e0101g881.html 1.mongodb传数据到mysql 1)在kettle中,mongodb input组件. 2)编辑组件输入连接信息选择数据库写查询语句选择字段.上面的复选框选择是否输入json格式,这时不选. 点击get fileds,获取字段对应关系. $代表根目录 .代表子目录 []代表数组中的值,例如: {"data" :{ "museum"…

Spark 2.2 DataFrame的一些算子操作

Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现. 可以参考,Scala提供的DataFrame API.本文中的代码基于Spark-2.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据…

spark 33G表

http://192.168.2.51:4041 http://hadoop1:8088/proxy/application_1512362707596_0006/executors/ Executors Show Additional Metrics Summary RDD Blocks Storage Memory Disk Used Cores Active Tasks Failed Tasks Complete Tasks Total Tasks Task Time (GC T…

Apache Kyuubi 在 T3 出行的深度实践

支撑了80%的离线作业,日作业量在1W+ 大多数场景比 Hive 性能提升了3-6倍多租户.并发的场景更加高效稳定 T3出行是一家基于车联网驱动的智慧出行平台,拥有海量且丰富的数据源.因为车联网数据的多样性,T3出行构建了以 Apache Hudi 为基础的企业级数据湖,提供强有力的业务支撑.而对于负责数据价值挖掘的终端用户而言,平台的技术门槛是另一种挑战.如果能将平台的能力统合,并不断地优化和迭代,让用户能够通过 JDBC 和 SQL 这种最普遍最通用的技术来使用,数据生产力将可以得到进一步…

【翻译】MongoDB指南/CRUD操作（四）

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作(四) 1 查询方案(Query Plans) MongoDB 查询优化程序处理查询并且针对给定可利用的索引选择最有效的查询方案.然后每次执行查询时,查询系统使用此查询方案. 查询优化程序仅缓存可能有多种切实可行的方案的查询计划. 对于每一个查询,查询规划者在查询方案高速缓存中搜索适合查询形式的查询方案.如果没有匹配的查询方案,查询规划者生成几个备选方案并在一个实验周期内做出评估.查询规划者选择获胜的方案,…

【MongoDB Input】的更多相关文章