問題タブ [pymongo-3.x]

の許可を確認しました/etc/mongod.conf：

次に、対応するコンテンツを確認しました。

次に、mongodb ユーザーを追加し、 を調整してmongod.conf、mongod プロセスを再起動しました。

これで、docker コンテナーから pymongo コネクターを実装する準備が整いました。

で拒否されましたAuthentication failed。ディレクティブ/etc/mongod.confに関して、構成ファイルが正しく調整されていることを確認しました。authorization

ログと対応するプロセスのステータスを確認するとともに、次のことを行います。

上記の手順に基づいてユーザーを作成したと思いました。代わりに、ローカル データベースにユーザーを作成しましたか? authenticated特定のデータベースではなく、ユーザーで正常にログインできます。

注:この質問の進行状況を追跡するために、対応する github issueがあります。

おそらく、上記から抜粋した次のサブスニペットに特に注意する必要があります/var/log/mongodb/mongod.log。

同じログ ファイルから、次のスニペットに関連するものがある可能性があります。

pymongoを使用して同時に実行されている異なるpythonスクリプトから同じMongoDbコレクションに挿入する方法を知りたい

pymongoまたはmongdbで明確なドキュメントをまだ見つけることができなかったため、ガイダンスをリダイレクトするためのヘルプは非常に高く評価されます

少し早いですがお礼を

私は Python 3.6、Pymongo 3.3.0、および MongoDB バージョン 2.6.12 を使用しています。私は Python と MongoDB の両方の初心者です。答えが明らかな場合は申し訳ありません。

MongoDB コレクションを pymongo で変換するためのある種のデータ処理パイプラインを構築するという一般的な概念が欠けています。次のような約 800000 のドキュメントを含むコレクションがあります。

今、nltkモジュールのいくつかのツール（ストップワードの削除、ステミングなど）を使用して、すべてのドキュメントのフィールド「項目」の文字列のみを処理し、これらの処理されたドキュメントを新しいコレクションに書き込むパイプラインを構築したいと考えています。私が間違っていなければ、MongoDB 内の集約フレームワークは事前定義されたコマンドの使用しかサポートしていないので、それを使用することはできませんか?

実際にどこから始めればいいのかわからないので、助けていただければ幸いです。(Python 内で変数として格納された単一の文字列に nltk メソッドを適用する方法は知っていますが、これをコレクション全体に適用する方法はわかりません。) よろしくお願いします。

私は pyspark Dataframe を持っていますが、今では各行を反復処理し、mongoDB コレクションに挿入/更新したいと考えています。

名前が mongoDB コレクション 'mycollection' に存在する場合、その行/レコードを更新する必要があり、そうでない場合はその新しいレコードを挿入します。

この関数をspark-dataframeにマップしようとすると、次のエラーが発生します

誰かが「ここの関数および/または他の場所で何が間違っているか」を理解してください。または、このタイプのタスクに他の代替手段があるかどうかを提案してください。

基本的に各行を繰り返します（収集呼び出しなしでも可能ですか??）

そして、各行に関数を適用して、外部スパーク作業を実行します。

提案してください、前もって感謝します..:)

mongoDB の私のデータ