简介

云数据库 MongoDB 版（ApsaraDB for MongoDB）基于飞天分布式系统和高可靠存储引擎，完全兼容MongoDB协议，提供稳定可靠、弹性伸缩的数据库服务。云Spark分析引擎已支持对接云数据库 MongoDB 版，提供分析MongoDB数据库的能力。这里主要介绍通过“数据工作台”使用Spark对接MongoDB数据的使用方法。

前置条件

1. Spark集群和MongoDB在同一个VPC下。
   进入Spark分析集群页面，选择“数据库连接”>“连接信息”，查看Spark集群的VPC ID信息。如下图：
   
2. Spark集群关联MongoDB。
   进入Spark分析集群页面，选择“关联数据库”>“关联MongoDB”页面中，支持关联以及取消关联。如下图：
   
   
   
3. 创建mongo的collection准备数据。参考文档连接到mongo实例,然后执行下面命令在config这个database下面创建test_collection，然后插入测试数据：

   use config;
   db.createCollection("test_collection");
   show collections;
   db.test_collection.insert( {"id":"id01","name":"name02"});
   db.test_collection.insert( {"id":"id02","name":"name02"});
   db.test_collection.insert( {"id":"id03","name":"name03"});
   db.test_collection.find().pretty()

   test_collection，内容结构如下：

   [{"id":"id01",
   "name":"name02"
   },
   {"id":"id02",
   "name":"name02"
   },
   {"id":"id03",
   "name":"name03"
   }]

使用“数据工作台”>“作业管理”运行样例

步骤 1：通过“资源管理”上传样例代码Jar包

下载样例代码jar包“spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar”以及MongoDB依赖的jar包“alimongo-spark-2.4.0_2.3.2-1.0.jar”和“mongo-java-driver-3.8.2.jar”到本地目录。

wget https://spark-home.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/spark_example/spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar
wget https://spark-home.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/spark_connectors/alimongo-spark-2.4.0_2.3.2-1.0.jar
wget https://spark-home.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/spark_connectors/mongo-java-driver-3.8.2.jar

在“数据工作台”>“资源管理”中添加文件夹“spark_on_mongodb”。上传下载的三个jar包到此文件夹。如下图：

步骤 2：通过“作业管理”创建并编辑作业内容

在“数据工作台”>“作业管理”中创建Spark作业，作业内容如下：

--class com.aliyun.spark.mongodb.SparkOnMongoDBSparkSession
--jars /spark_on_mongodb/alimongo-spark-2.4.0_2.3.2-1.0.jar,/spark_on_mongodb/mongo-java-driver-3.8.2.jar
--driver-memory 1G 
--driver-cores 1
--executor-cores 1
--executor-memory 2G
--num-executors 1
--name spark_on_mongodb
 /spark_on_mongodb/spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar
mongodb://root:passwordxxx@xxx1:3717,xxx2:3717/xxx3
 config test_collection spark_on_mongodb

作业内容参数说明：

作业内容如下图：

步骤 3：通过“作业管理”运行作业并查看结果

作业编辑完成后点击“运行”，选择Spark集群。运行状态会在下侧显示，如图：

运行成功后点击“YarnUI”，翻到最后看到如下结果表明Spark读取MongoDB成功。如下：

+--------------------+----+------+
|                 _id|  id|  name|
+--------------------+----+------+
|[5ca5d1ed130f717a...|id01|name01|
+--------------------+----+------+
only showing top 1 row
+----+------+
|  id|  name|
+----+------+
|id01|name01|
+----+------+
+--------------------+----+------+
|                 _id|  id|  name|
+--------------------+----+------+
|[5ca5d1ed130f717a...|id01|name01|
+--------------------+----+------+

使用“交互式查询”运行样例

步骤 1：通过“会话管理”创建会话

在“数据工作台”>“会话管理”中点击“创建会话”。填写“会话名称”：spark_on_mongodb, 选择需要执行的Spark集群。
点击“确认”后，编辑“会话内容”，内容如下：

--driver-memory 1G 
--driver-cores 1
--executor-cores 1
--executor-memory 2G
--num-executors 1
--jars /spark_on_mongodb/alimongo-spark-2.4.0_2.3.2-1.0.jar,/spark_on_mongodb/mongo-java-driver-3.8.2.jar
--name spark_on_mongodb

其中，/spark_on_mongodb/alimongo-spark-2.4.0_2.3.2-1.0.jar,/spark_on_mongodb/mongo-java-driver-3.8.2.jar为：使用“作业管理”运行样例中步骤1上传的jar包。
内容编辑完成后，点击“运行”（此处点击运行是为了下一步骤中可以选择会话“spark_on_mongodb”）。如下图：

步骤 2：通过“交互式查询”创建查询

进入“数据工作台”>“交互式查询”，在“会话列表”下拉框中选择“spark_on_mongodb”，然后点击“新建查询”。填写“查询名称”：spark_on_mongodb，“查询类型”选择“sql”。如下图：

步骤 3：通过“交互式查询”编辑查询

打开上步骤创建的“spark_on_mongodb”，输入如下内容：

create table spark_on_mongodb01(
    id string,
    name string
)using com.mongodb.spark.sql
options (
uri 'mongodb://root:passwordxxx@xxx1:3717,xxx2:3717/xxx3',
database 'config',
collection 'test_collection'
)

如下图：

建表语句关键字说明：

步骤 4：通过“交互式查询”运行查询

编辑查询“spark_on_mongodb”完成后，点击“运行”；运行成功后，在“查询内容”中输入“select * from spark_on_mongodb01”，然后点击“运行”验证结果，出现如下图结果表示运行成功。如下图：

小结

• 本例代码可参考：SparkOnMongoDBSparkSession.scala
• 更多样例代码可参考：Spark样例代码
• 更多社区资料参考：社区指导。