pyspark读写mongo的技巧和坑

技巧

每次把数据写入mongo，mongo都会自动创建_id字段，mongo中_id字段是唯一的，mongo会为这个字段自动建立索引。
写mongo之前可以指定_id的值，这样当你的写入mode是Append的时候，你的记录写入mongo，如果不存在该_id，那么就添加改记录，如果存在该_id，那就覆盖原来_id对应记录的值。
这样，比如你要往mongo里加4条记录，在你调试你的代码的时候，可以写这4条记录无数次，反正每次这4条记录都会被覆盖。

假设user表里有字段ID(唯一),name,income，要把该表写入mongo

mongo_url = "mongodb://username:password@hostIP:port/dbname"

spark.sql("select ID as _id,* from user").format("com.mongodb.spark.sql").option("spark.mongodb.output.uri", mongo_url).option("collection", "user_table").mode("Append").save()

mongo的坑：（decimal数据类型）

源于工作中的一次生产事故。
当mongo数据库里存着bigDecimal数据类型，pyspark读取大于等于100000的数值，有时候能读到，有时候读不到。而且是要不所有大于100000的值都读到，要不所有大于100000的值都读不到（读成null），读到读不到的比率大约为1:3。
所以写mongo时，数据类型尽量不要用decimal，用int或者string保险

开发pyspark脚本时，如果可以，先把计算结果写入hdfs，再写入mongo。直接写入mongo可能有丢数据的情况。综合来讲，我就是觉得mongo不太靠谱