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我是 Apache spark 以及 Scala 编程语言的新手。

我想要实现的是从我的本地 mongoDB 数据库中提取数据，然后使用带有 hadoop-connector 的 Apache Spark将其保存为镶木地板格式

到目前为止，这是我的代码： 

package com.examples 
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} 
import org.apache.spark.rdd.RDD 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration 
import org.bson.BSONObject 
import com.mongodb.hadoop.{MongoInputFormat, BSONFileInputFormat} 
import org.apache.spark.sql 
import org.apache.spark.sql.SQLContext 

object DataMigrator { 

    def main(args: Array[String])
    { 
        val conf = new SparkConf().setAppName("Migration    App").setMaster("local") 
        val sc = new SparkContext(conf) 
        val sqlContext = new SQLContext(sc) 

        // Import statement to implicitly convert an RDD to a DataFrame 
        import sqlContext.implicits._ 

        val mongoConfig = new Configuration() 
        mongoConfig.set("mongo.input.uri",   "mongodb://localhost:27017/mongosails4.case") 

        val mongoRDD = sc.newAPIHadoopRDD(mongoConfig, classOf[MongoInputFormat], classOf[Object], classOf[BSONObject]);     

        val count = countsRDD.count()

        // the count value is aprox 100,000 
        println("================ PRINTING =====================") 
        println(s"ROW COUNT IS $count") 
        println("================ PRINTING =====================") 
    } 
}

问题是，为了将数据保存为 parquet 文件格式，首先需要将 mongoRDD 变量转换为 Spark DataFrame。我尝试过这样的事情：

// convert RDD to DataFrame
val myDf = mongoRDD.toDF()  // this lines throws an error
myDF.write.save("my/path/myData.parquet")

我得到的错误是： Exception in thread "main" scala.MatchError: java.lang.Object (of class scala.reflect.internal.Types.$TypeRef$$anon$6)

你们还有其他想法吗？如何将 RDD 转换为 DataFrame，以便我可以以镶木地板格式保存数据？

这是 mongoDB 集合中一个 Document 的结构：https ://gist.github.com/kingtroco/83a94238304c2d654fe4

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创建一个表示存储在 DBObject 中的数据的 Case 类。
case class Data(x: Int, s: String)

然后，将您的 rdd 的值映射到您的案例类的实例。 val dataRDD = mongoRDD.values.map { obj => Data(obj.get("x"), obj.get("s")) }

现在使用您的 RDD[Data]，您可以使用 sqlContext 创建一个 DataFrame

val myDF = sqlContext.createDataFrame(dataRDD)

那应该让你继续前进。如果需要，我可以稍后再解释。

于 2015-10-31T01:48:30.377 回答