jav中spark迁移hive到mongo（更新数据）

业务中的数据库使用的mongo，离线使用spark计算的每天统计指标需要累加到历史指标中，然后将结果写到mongo库中。如果mongo库中已经有这条记录则覆盖，mongo库中没有此记录则为新增。

我们如果根据 MongoSpark.save()，这样的操作无法做到如果mongo库中已经有这条记录则覆盖，mongo库中没有此记录则为新增。

我们需要这样做

1、保证数据形式是Dateset，因为这样的格式才会更新

2、将将结果Dataset<Row>进行Append的形式写入mongo即可，因为mongo的主键是_id，所以要将Row的主键改成_id的列名。

具体操作如下：

Dataset<Row> dataset = sparkSession.sql(sql);
            MongoSpark.save(dataset);
            //因为mongo的主键是_id，所以将mongo的_id的值换成hive的id值
            Dataset<Row>mongoData = dataset.withColumnRenamed("id", "_id");
            Map<String, String> writeOverrides = new HashMap<>();
            writeOverrides.put("collection", targetTable);
            WriteConfig writeConfig =  WriteConfig.create(jc).withOptions(writeOverrides);
            //如果目标位置已经存在数据，那么将数据追加;相同_id的数据会直接覆盖
            MongoSpark.save(mongoData.write().mode(SaveMode.Append), writeConfig);

我们来看看SaveMode.Append这个方法，进入方法内部可以看到这些 

具体的含义分别是这些

 就上就可以实现