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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。官方的数据表明:它可以比传统的Map Reduce快上倍。
大规模:原生支持HDFS,并且其计算节点支持弹性扩展,利用大量廉价计算资源并发的特点来支持大规模数据处理。
环境准备
mongodb下载
解压安装
启动mongodb服务
pom依赖
实例代码
总结
以上所述是小编给大家介绍的Spark整合Mongodb的方法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对积木网网站的支持!
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