MongoDB Spark Connector 实战指南-低调大师

MongoDB Spark Connector 实战指南

2019-09-28 680

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；本文以 Python 为例，介绍 MongoDB Spark Connector 的使用，帮助你基于 MongoDB 构建第一个分析应用。

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2019-09-29

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0x1 摘要 Hive离线数仓中为了查询分析方便，几乎所有表都会划分分区，最为常见的是按天分区，Flink通过以下配置把数据写入HDFS， BucketingSink<Object> sink = new BucketingSink<>(path); //通过这样的方式来实现数据跨天分区 sink.setBucketer(new DateTimeBucketer<>("yyyy/MM/dd")); sink.setWriter(new StringWriter<>()); sink.setBatchSize(1024 * 1024 * 256L); sink.setBatchRolloverInterval(30 * 60 * 1000L); sink.setInactiveBucketThreshold(3 * 60 * 1000L); sink.setInactiveBucketCheckInterval(30 * 1000L); sink.setInProgressSuffix(".in-progress"); sink.setPe...

2019-09-29

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