spark 基础
import spark.implicits._
implicit val mongoConfig = MongoConfig( config("mongo.uri"), config("mongo.db") )
该函数用于设置MongoDB的连接配置。
- 首先，通过
import spark.implicits._导入了Spark的隐式转换，以便能够在DataFrame和MongoDB之间建立连接。 - 然后，使用
implicit val mongoConfig定义了一个隐式变量mongoConfig，它是一个MongoConfig对象。 MongoConfig是一个自定义的类，它接受两个参数：MongoDB的URI和数据库名称。- 这两个参数分别通过
config("mongo.uri")和config("mongo.db")从配置文件中获取。 - 最终，
mongoConfig被设置为MongoDB的连接配置，以便在后续操作中使用。
def storeDFInMongoDB(df: DataFrame, collection_name: String)(implicit mongoConfig: MongoConfig): Unit ={
df.write
.option("uri", mongoConfig.uri)
.option("collection", collection_name)
.mode("overwrite")
.format("com.mongodb.spark.sql")
.save()
}
这段代码是一个函数，名为storeDFInMongoDB，它的作用是将DataFrame中的数据存储到MongoDB数据库中的指定集合中。函数接受三个参数：df是要存储的DataFrame，collection_name是目标集合的名称，mongoConfig是MongoDB的配置信息。
函数内部使用DataFrame的write方法来将数据写入MongoDB。具体来说，它设置了以下选项：
- uri：指定MongoDB的连接URI，即数据库的地址和认证信息。
- collection：指定要写入的集合名称。
- mode：指定写入模式，这里是"overwrite"，表示如果集合已存在，则覆盖原有数据。
- format：指定写入的数据格式，这里是"com.mongodb.spark.sql"，表示使用MongoDB的Spark SQL Connector。
最后，调用save方法将DataFrame中的数据保存到MongoDB中。
这段代码是在声明一个隐式参数mongoConfig，类型为MongoConfig。隐式参数是一种特殊的参数，它可以被编译器自动推断并传递给函数或方法。在这里，mongoConfig被用于指定MongoDB的配置信息，以便在后续的代码中可以直接使用该配置信息进行数据库操作。
JBLAS矢量和矩阵运算
JBLAS是一个Java库，它提供了矢量和矩阵运算的高效实现，特别针对数值线性代数计算进行了优化。它的主要作用包括：
- 高性能计算：JBLAS利用硬件加速，如Intel MKL（Math Kernel Library）或其他底层库，来执行快速的矩阵和向量运算，这对于机器学习、数据挖掘、统计分析等领域中的算法至关重要。
- 易于使用：它为Java开发者提供了一套简单直观的API，使得即便是没有深入线性代数背景的程序员也能轻松地进行复杂的数学运算。
- 广泛的应用：作为许多Java科学计算和数据分析项目的基础组件，JBLAS支持各种数学密集型任务，比如在机器学习库（如DL4J）中用于实现算法的核心数学运算。
- 兼容性和扩展性：由于是Java库，JBLAS可以在任何支持Java的平台上运行，同时它也可以与其他Java库或框架无缝集成，增加了开发灵活性。
总结来说，JBLAS通过提供高性能的线性代数运算能力，简化了在Java平台上的科学计算和数据处理任务的实现过程。
