如何通过DLAServerlessSpark访问云数据库MongoDB_云原生数据湖分析-阿里云帮助中心

云数据库MongoDB版（ApsaraDB for MongoDB）是基于飞天分布式系统和高可靠存储引擎的在线数据库服务，完全兼容MongoDB协议，提供稳定可靠、弹性伸缩的数据库服务。本文主要介绍如何通过DLA Serverless Spark访问云数据库MongoDB。

前提条件

已经开通对象存储OSS（Object Storage Service）服务。具体操作请参考开通OSS服务。
已经创建云数据库MongoDB实例。具体请参考创建实例。

创建MongoDB的连接准备数据。

通过DMS连接MongoDB分片集群实例，执行以下命令在DMS上创建数据库config，并插入以下测试数据创建连接准备数据。具体示例如下：

db.createCollection("test_collection");
db.test_collection.insert( {"id":"id01","name":"name01"});
db.test_collection.insert( {"id":"id02","name":"name02"});
db.test_collection.insert( {"id":"id03","name":"name03"});
db.test_collection.find().pretty()

准备DLA Spark访问MongoDB实例所需的安全组ID和交换机ID。具体操作请参见配置数据源网络。
DLA Spark访问MongoDB实例所需的安全组ID或交换机ID，已添加到MongoDB实例的白名单中。具体操作请参见设置白名单。

操作步骤

准备以下测试代码和依赖包来访问MongoDB，并将此测试代码和依赖包分别编译打包生成jar包上传至您的OSS。

测试代码示例：

package com.aliyun.spark

import com.mongodb.spark.MongoSpark
import com.mongodb.spark.config.{ReadConfig, WriteConfig}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.bson.Document

object SparkOnMongoDB {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //获取MongoDB的connectionStringURI，database和collection。
    val connectionStringURI = args(0)
    val database = args(1)
    val collection = args(2)
    //Spark侧的表名。
    var sparkTableName = if (args.size > 3) args(3) else "spark_on_mongodb_sparksession_test01"

    val sparkSession = SparkSession
      .builder()
      .appName("scala spark on MongoDB test")
      .getOrCreate()

    //Spark读取MongoDB数据有多种方式。
    //使用Dataset API方式：
    //设置MongoDB的参数。
    val sparkConf = new SparkConf()
      .set("spark.mongodb.input.uri", connectionStringURI)
      .set("spark.mongodb.input.database", database)
      .set("spark.mongodb.input.collection", collection)
      .set("spark.mongodb.output.uri", connectionStringURI)
      .set("spark.mongodb.output.database", database)
      .set("spark.mongodb.output.collection", collection)
    val readConf = ReadConfig(sparkConf)
    //获取Dataframe。
    val df = MongoSpark.load(sparkSession, readConf)
    df.show(1)

    //使用MongoSpark.save入库数据到MongoDB。
    val docs =
      """
        |{"id": "id105", "name": "name105"}
        |{"id": "id106", "name": "name106"}
        |{"id": "id107", "name": "name107"}
        |"""
        .trim.stripMargin.split("[\\r\\n]+").toSeq
    val writeConfig: WriteConfig = WriteConfig(Map(
      "uri" -> connectionStringURI,
      "spark.mongodb.output.database" -> database,
      "spark.mongodb.output.collection"-> collection))
    MongoSpark.save(sparkSession.sparkContext.parallelize(docs.map(Document.parse)), writeConfig)

    //使用Sql的方式，SQL的方式有两种，指定Schema和不指定Schema。
    //指定Schema的创建方式，Schema中的字段必须和MongoDB中Collection的Schema一致。
    var createCmd =
    s"""CREATE TABLE ${sparkTableName} (
       |      id String,
       |      name String
       |    ) USING com.mongodb.spark.sql
       |    options (
       |    uri '$connectionStringURI',
       |    database '$database',
       |    collection '$collection'
       |    )""".stripMargin

    sparkSession.sql(createCmd)
    var querySql = "select * from " + sparkTableName + " limit 1"
    sparkSession.sql(querySql).show

    //不指定Schema的创建方式，不指定Schema，Spark会映射MOngoDB中collection的Schema。
    sparkTableName = sparkTableName + "_noschema"
    createCmd =
      s"""CREATE TABLE ${sparkTableName} USING com.mongodb.spark.sql
         |    options (
         |    uri '$connectionStringURI',
         |    database '$database',
         |    collection '$collection'
         |    )""".stripMargin

    sparkSession.sql(createCmd)
    querySql = "select * from " + sparkTableName + " limit 1"
    sparkSession.sql(querySql).show

    sparkSession.stop()

  }
}

MongoDB依赖的pom文件：

        <dependency>
            <groupId>org.mongodb.spark</groupId>
            <artifactId>mongo-spark-connector_2.11</artifactId>
            <version>2.4.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.mongodb</groupId>
            <artifactId>mongo-java-driver</artifactId>
            <version>3.8.2</version>
        </dependency>

登录Data Lake Analytics管理控制台。
在页面左上角，选择MongoDB实例所在地域。
单击左侧导航栏中的Serverless Spark > 作业管理。
在作业编辑页面，单击创建作业。
在创建作业模板页面，按照页面提示进行参数配置后，单击确定创建Spark作业。

单击Spark作业名，在Spark作业编辑框中输入以下作业内容，并按照以下参数说明进行参数值替换。保存并提交Spark作业。

{
    "args": [
        "mongodb://root:xxx@xxx:3717,xxx:3717/xxx",  #MongoDB集群中的“连接信息 (Connection StringURI)”。
        "config",  #MongoDB集群中的数据库名称。
        "test_collection",  #MongoDB集群中的collection名称。
        "spark_on_mongodb"  #Spark中创建映射MongoDB中collection的表名。
    ],
    "file": "oss://spark_test/jars/mongodb/spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar",  #存放测试软件包的OSS路径。
    "name": "mongodb-test",
    "jars": [
        "oss://spark_test/jars/mongodb/mongo-java-driver-3.8.2.jar",  ##存放测试软件依赖包的OSS路径。
        "oss://spark_test/jars/mongodb/mongo-spark-connector_2.11-2.4.2.jar"  ##存放测试软件依赖包的OSS路径。
    ],
    "className": "com.aliyun.spark.SparkOnMongoDB",
    "conf": {
        "spark.driver.resourceSpec": "small",
        "spark.executor.instances": 2,
        "spark.executor.resourceSpec": "small",
        "spark.dla.eni.enable": "true", 
        "spark.dla.eni.vswitch.id": "vsw-xxx",   #可访问MongoDB的交换机id。
        "spark.dla.eni.security.group.id": "sg-xxx"  #可访问MongoDB的安全组id。
    }
}

执行结果

作业运行成功后，在任务列表中单击操作 > 日志，查看作业日志。出现如下日志说明作业运行成功：日志详情