Azure DevOps - сбой установки npm и понижение версии Python

Обновления:

2016-07-04

Поскольку последнее обновление MongoDB Spark Connector созрело довольно много. Он предоставляет обновленные бинарные файлы и API на основе источника данных, но использует конфигурацию SparkConf, поэтому он субъективно менее гибкий, чем Stratio / Spark-MongoDB.

2016-03-30

После первоначального ответа я нашел два разных способа подключения к MongoDB от Spark:

• mongodb / mongo -spark
• Stratio / Spark-MongoDB

В то время как первый кажется относительно незрелым, последний выглядит гораздо лучше, чем разъем Mongo-Hadoop, и предоставляет API-интерфейс Spark SQL.

# Adjust Scala and package version according to your setup
# although officially 0.11 supports only Spark 1.5
# I haven't encountered any issues on 1.6.1
bin/pyspark --packages com.stratio.datasource:spark-mongodb_2.11:0.11.0

df = (sqlContext.read
  .format("com.stratio.datasource.mongodb")
  .options(host="mongo:27017", database="foo", collection="bar")
  .load())

df.show()

## +---+----+--------------------+
## |  x|   y|                 _id|
## +---+----+--------------------+
## |1.0|-1.0|56fbe6f6e4120712c...|
## |0.0| 4.0|56fbe701e4120712c...|
## +---+----+--------------------+

Кажется, он намного более стабилен, чем mongo-hadoop-spark, поддерживает предикат pushdown без статической конфигурации и просто

Оригинальный ответ:

Действительно, здесь есть немало движущихся частей. Я попытался сделать это немного более управляемым, построив простое изображение Docker, которое примерно соответствует описанной конфигурации (хотя для краткости я опутал библиотеки Hadoop). Вы можете найти полный источник на GitHub ( DOI 10.5281 / zenodo.47882 ) и построить его с нуля:

git clone https://github.com/zero323/docker-mongo-spark.git
cd docker-mongo-spark
docker build -t zero323/mongo-spark .

или загрузить image Я нажал на Docker Hub , чтобы вы могли просто docker pull zero323/mongo-spark):

Запустить изображения:

docker run -d --name mongo mongo:2.6
docker run -i -t --link mongo:mongo zero323/mongo-spark /bin/bash

Запустить прохождение оболочки PySpark --jars и --driver-class-path:

pyspark --jars ${JARS} --driver-class-path ${SPARK_DRIVER_EXTRA_CLASSPATH}

И, наконец, посмотрите, как это работает:

import pymongo
import pymongo_spark

mongo_url = 'mongodb://mongo:27017/'

client = pymongo.MongoClient(mongo_url)
client.foo.bar.insert_many([
    {"x": 1.0, "y": -1.0}, {"x": 0.0, "y": 4.0}])
client.close()

pymongo_spark.activate()
rdd = (sc.mongoRDD('{0}foo.bar'.format(mongo_url))
    .map(lambda doc: (doc.get('x'), doc.get('y'))))
rdd.collect()

## [(1.0, -1.0), (0.0, 4.0)]

Обратите внимание, что mongo-hadoop, похоже, закрывает соединение после первого действия. Итак, вызов, например, rdd.count() после того, как сбор будет вызывать исключение.

Исходя из различных проблем, с которыми я столкнулся при создании этого изображения, я склонен полагать, что передача mongo-hadoop-1.5.0-SNAPSHOT.jar и mongo-hadoop-spark-1.5.0-SNAPSHOT.jar в оба --jars и --driver-class-path является единственным жестким требованием.

Примечания:

• Это изображение свободно основано на jaceklaskowski / docker-spark , поэтому, пожалуйста, не забудьте отправить какую-то хорошую карму в @ jacek-laskowski , если это поможет.
• Если вам не нужна версия для разработки, включая новый API , то использование --packages, скорее всего, лучший вариант.