Spark整合Mongodb的方法-创新互联
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100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
$MONGODB_HOME/bin/mongod --fork --dbpath=/root/data/mongodb/ --logpath=/root/data/log/mongodb/mongodb.log
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