Gravar no MongoDB no modo de transmissão

Para escrever dados no MongoDB, chame o método writeStream() em seu objeto Dataset<Row> . Este método retorna um objeto DataStreamWriter , que você pode usar para especificar o formato e outras definições de configuração para sua operação de gravação de streaming.

Você deve especificar as seguintes definições de configuração para gravar no MongoDB:

Contexto	Descrição
`writeStream.format()`	Especifica o formato da fonte de dados de saída subjacente. Use `mongodb` para escrever no MongoDB.
`writeStream.option()`	Especifica as configurações de stream, incluindo astring de conexão do MongoDB deployment, o banco de banco de dados e a collection do MongoDB e o diretório de checkpoint . Para obter uma lista de opções de configuração de fluxo de gravação, consulte o guia Opções de configuração de gravação de streaming .
`writeStream.outputMode()`	Especifica como os dados de um DataFrame de streaming são gravados em um coletor de streaming. Para visualizar uma lista de todos os modos de saída suportados, consulte a documentação Java outputMode.
`writeStream.trigger()`	Especifica com que frequência o Spark Connector grava resultados no coletor de streaming. Chame esse método no objeto `DataStreamWriter` que você cria a partir do `DataStreamReader` que você configura. Para usar o processamento contínuo, passe `Trigger.Continuous(<time value>)` como um argumento, em que `<time value>` é com que frequência você deseja que o Spark Connector faça o checkpoint de forma assíncrona. Se você passar qualquer outro método estático da classe `Trigger` ou se não chamar `writeStream.trigger()`, o Spark Connector usará o processamento de microlote. Para visualizar uma lista de todas as políticas de processamento suportadas, consulte a documentação do Java trigger.

O seguinte trecho de código mostra como usar as definições de configuração anteriores para transmitir dados para o MongoDB:

<streaming DataFrame>.writeStream()
  .format("mongodb")
  .option("spark.mongodb.connection.uri", <mongodb-connection-string>)
  .option("spark.mongodb.database", <database-name>)
  .option("spark.mongodb.collection", <collection-name>)
  .outputMode("append");

Para obter uma lista completa dos métodos, consulte a referência Streaming estruturado Java .

Para escrever dados no MongoDB, chame a função writeStream no seu objeto DataFrame . Essa função retorna um objeto DataStreamWriter , que você pode usar para especificar o formato e outras definições de configuração para sua operação de gravação de streaming.

Você deve especificar as seguintes definições de configuração para gravar no MongoDB:

Contexto	Descrição
`writeStream.format()`	Especifica o formato da fonte de dados de saída subjacente. Use `mongodb` para escrever no MongoDB.
`writeStream.option()`	Especifica as configurações de fluxo, incluindo a string de conexão de implantação do MongoDB , o banco de banco de dados e a coleção do MongoDB e o diretório de checkpoint de verificação. Para obter uma lista de opções de configuração de fluxo de gravação, consulte o guia Opções de configuração de fluxo de gravação .
`writeStream.outputMode()`	Especifica como o Spark Connector grava um DataFrame de streaming em um coletor de streaming. Para exibir uma lista de todos os modos de saída compatíveis, consulte a documentação do pyspark outputMode.
`writeStream.trigger()`	Especifica com que frequência o Spark Connector grava resultados no coletor de streaming. Chame esse método no objeto `DataStreamWriter` que você cria a partir do `DataStreamReader` que você configura. Para utilizar o processamento contínuo, passe à função um valor de tempo utilizando o parâmetro `continuous` . Se você passar qualquer outro parâmetro nomeado ou se não chamar `writeStream.trigger()`, o Spark Connector usará o processamento em microlote. Para ver uma lista de todas as políticas de processamento compatíveis, consulte a documentação do trigger pyspark.

O seguinte trecho de código mostra como usar as definições de configuração anteriores para transmitir dados para o MongoDB:

<streaming DataFrame>.writeStream \
  .format("mongodb") \
  .option("spark.mongodb.connection.uri", <mongodb-connection-string>) \
  .option("spark.mongodb.database", <database-name>) \
  .option("spark.mongodb.collection", <collection-name>) \
  .outputMode("append")

Para obter uma lista completa de funções, consulte a referência de transmissão estruturada do pyspark.

Para escrever dados no MongoDB, chame o método write em seu objeto DataFrame . Este método retorna um objeto DataStreamWriter , que você pode usar para especificar o formato e outras definições de configuração para sua operação de gravação de streaming.

Você deve especificar as seguintes definições de configuração para gravar no MongoDB:

Contexto	Descrição
`writeStream.format()`	Especifica o formato da fonte de dados de saída subjacente. Use `mongodb` para escrever no MongoDB.
`writeStream.option()`	Especifica as configurações de fluxo, incluindo a string de conexão de implantação do MongoDB , o banco de banco de dados e a coleção do MongoDB e o diretório de checkpoint de verificação. Para obter uma lista de opções de configuração de fluxo de gravação, consulte o guia Opções de configuração de fluxo de gravação .
`writeStream.outputMode()`	Especifica como o Spark Connector grava um DataFrame de streaming em um coletor de streaming. Para visualizar uma lista de todos os modos de saída suportados, consulte a documentação do Scala outputMode.
`writeStream.trigger()`	Especifica com que frequência o Spark Connector grava resultados no coletor de streaming. Chame esse método no objeto `DataStreamWriter` que você cria a partir do `DataStreamReader` que você configura. Para usar o processamento contínuo, passe `Trigger.Continuous(<time value>)` como um argumento, em que `<time value>` é com que frequência você deseja que o Spark Connector faça o checkpoint de forma assíncrona. Se você passar qualquer outro método estático da classe `Trigger` ou se não chamar `writeStream.trigger()`, o Spark Connector usará o processamento de microlote. Para visualizar uma lista de todas as políticas de processamento suportadas, consulte a documentação do trigger Scala.

O seguinte trecho de código mostra como usar as definições de configuração anteriores para transmitir dados para o MongoDB:

<streaming DataFrame>.writeStream
  .format("mongodb")
  .option("spark.mongodb.connection.uri", <mongodb-connection-string>)
  .option("spark.mongodb.database", <database-name>)
  .option("spark.mongodb.collection", <collection-name>)
  .outputMode("append")

Para obter uma lista completa dos métodos, consulte a referência de transmissão estruturada do Scala.

Exemplo

O exemplo a seguir mostra como transmitir dados de um arquivoCSV do para MongoDB:

Crie um objeto DataStreamReader que leia a partir do arquivo CSV.
Para criar um objeto DataStreamWriter , chame o método writeStream() na transmissão Dataset<Row> que você criou com o DataStreamReader. Utilize o método format() para especificar mongodb como o formato de dados subjacente.
Ligue para o método start() no objeto DataStreamWriter para iniciar o stream.

Conforme o conector lê dados do arquivo CSV, ele adiciona esses dados ao MongoDB de acordo com o outputMode que você especificar.

// create a local SparkSession
SparkSession spark = SparkSession.builder()
  .appName("writeExample")
  .master("spark://spark-master:<port>")
  .config("spark.jars", "<mongo-spark-connector-JAR-file-name>")
  .getOrCreate();
// define a streaming query
DataStreamWriter<Row> dataStreamWriter = spark.readStream()
  .format("csv")
  .option("header", "true")
  .schema("<csv-schema>")
  .load("<csv-file-name>")
  // manipulate your streaming data
  .writeStream()
  .format("mongodb")
  .option("checkpointLocation", "/tmp/")
  .option("forceDeleteTempCheckpointLocation", "true")
  .option("spark.mongodb.connection.uri", "<mongodb-connection-string>")
  .option("spark.mongodb.database", "<database-name>")
  .option("spark.mongodb.collection", "<collection-name>")
  .outputMode("append");
// run the query
StreamingQuery query = dataStreamWriter.start();

Crie um objeto DataStreamReader que leia a partir do arquivo CSV.
Para criar um objeto DataStreamWriter , chame a função writeStream no streaming DataFrame que você criou com o DataStreamReader. Utilize a função format() para especificar mongodb como o formato de dados subjacente.
Ligue para a função start() na instância DataStreamWriter para iniciar o fluxo.

Conforme o conector lê dados do arquivo CSV, ele adiciona esses dados ao MongoDB de acordo com o outputMode que você especificar.

# create a local SparkSession
spark = SparkSession.builder \
  .appName("writeExample") \
  .master("spark://spark-master:<port>") \
  .config("spark.jars", "<mongo-spark-connector-JAR-file-name>") \
  .getOrCreate()
# define a streaming query
dataStreamWriter = (spark.readStream
  .format("csv")
  .option("header", "true")
  .schema(<csv-schema>)
  .load(<csv-file-name>)
  # manipulate your streaming data
  .writeStream
  .format("mongodb")
  .option("checkpointLocation", "/tmp/pyspark/")
  .option("forceDeleteTempCheckpointLocation", "true")
  .option("spark.mongodb.connection.uri", <mongodb-connection-string>)
  .option("spark.mongodb.database", <database-name>)
  .option("spark.mongodb.collection", <collection-name>)
  .outputMode("append")
)
# run the query
query = dataStreamWriter.start()

Crie um objeto DataStreamReader que leia a partir do arquivo CSV.
Para criar um objeto DataStreamWriter , chame o método writeStream na transmissão DataFrame que você criou com o DataStreamReader. Utilize o método format() para especificar mongodb como o formato de dados subjacente.
Chame o método start() na instância DataStreamWriter para iniciar o stream.

Conforme o conector lê dados do arquivo CSV, ele adiciona esses dados ao MongoDB de acordo com o outputMode que você especificar.

// create a local SparkSession
val spark = SparkSession.builder
  .appName("writeExample")
  .master("spark://spark-master:<port>")
  .config("spark.jars", "<mongo-spark-connector-JAR-file-name>")
  .getOrCreate()
// define a streaming query
val dataStreamWriter = spark.readStream
  .format("csv")
  .option("header", "true")
  .schema(<csv-schema>)
  .load(<csv-file-name>)
  // manipulate your streaming data
  .writeStream
  .format("mongodb")
  .option("checkpointLocation", "/tmp/")
  .option("forceDeleteTempCheckpointLocation", "true")
  .option("spark.mongodb.connection.uri", <mongodb-connection-string>)
  .option("spark.mongodb.database", <database-name>)
  .option("spark.mongodb.collection", <collection-name>)
  .outputMode("append")
// run the query
val query = dataStreamWriter.start()

Documentação da API

Para saber mais sobre os tipos usados nestes exemplos, consulte a seguinte documentação do Apache Spark API:

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Configuração