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如何导入数据
数据可能有各种格式,虽然常见的是HDFS,但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB,所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。
当然,首先你需要在自己电脑上安装spark环境,简单说下,在这里下载spark,同时需要配置好JAVA,Scala环境。
这里建议使用Jupyter notebook,会比较方便,在环境变量中这样设置
PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS=notebook ./bin/pyspark
如果你的环境中有多个Python版本,同样可以制定你想要使用的解释器,我这里是python36,根据需求修改。
PYSPARK_PYTHON=/usr/bin/python36
pyspark对mongo数据库的基本操作 ("text-align: center">
有几点需要注意的:
- 不要安装最新的pyspark版本,请安装
pip3 install pyspark==2.3.2
-
spark-connector
与平常的MongoDB写法不同,格式是:mongodb://127.0.0.1:database.collection
- 如果计算数据量比较大,你的电脑可能会比较卡,^_^
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ @author: zhangslob @file: spark_count.py @time: 2019/01/03 @desc: 不要安装最新的pyspark版本 `pip3 install pyspark==2.3.2` 更多pyspark操作MongoDB请看https://docs.mongodb.com/spark-connector/master/python-api/ """ import os from pyspark.sql import SparkSession # set PYSPARK_PYTHON to python36 os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/usr/bin/python36' # load mongodb data # 格式是:"mongodb://127.0.0.1:database.collection" input_uri = "mongodb://127.0.0.1:27017/spark.spark_test" output_uri = "mongodb://127.0.0.1:27017/spark.spark_test" # 创建spark,默认使用本地环境,或者"spark://master:7077" spark = SparkSession .builder .master("local") .appName("MyApp") .config("spark.mongodb.input.uri", input_uri) .config("spark.mongodb.output.uri", output_uri) .config('spark.jars.packages', 'org.mongodb.spark:mongo-spark-connector_2.11:2.2.0') .getOrCreate() def except_id(collection_1, collection_2, output_collection, pipeline): """ 计算表1与表2中不同的数据 :param collection_1: 导入表1 :param collection_2: 导入表2 :param output_collection: 保存的表 :param pipeline: MongoDB查询语句 str :return: """ # 可以在这里指定想要导入的数据库,将会覆盖上面配置中的input_uri。下面保存数据也一样 # .option("collection", "mongodb://127.0.0.1:27017/spark.spark_test") # .option("database", "people").option("collection", "contacts") df_1 = spark.read.format('com.mongodb.spark.sql.DefaultSource').option("collection", collection_1) .option("pipeline", pipeline).load() df_2 = spark.read.format('com.mongodb.spark.sql.DefaultSource').option("collection", collection_2) .option("pipeline", pipeline).load() # df_1有但是不在 df_2,同理可以计算df_2有,df_1没有 df = df_1.subtract(df_2) df.show() # mode 参数可选范围 # * `append`: Append contents of this :class:`DataFrame` to existing data. # * `overwrite`: Overwrite existing data. # * `error` or `errorifexists`: Throw an exception if data already exists. # * `ignore`: Silently ignore this operation if data already exists. df.write.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").option("collection", output_collection).mode("append").save() spark.stop() if __name__ == '__main__': # mongodb query, MongoDB查询语句,可以减少导入数据量 pipeline = "[{'$project': {'uid': 1, '_id': 0}}]" collection_1 = "spark_1" collection_2 = "spark_2" output_collection = 'diff_uid' except_id(collection_1, collection_2, output_collection, pipeline) print('success')
完整代码地址: spark_count_diff_uid.py
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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