# Spark数据写入Redis的科普文章
在数据处理的领域，Apache Spark和Redis是两个非常流行的技术。Spark是一种快速、通用的数据处理引擎，而Redis则是一个高性能的键值存储数据库。本文将介绍如何使用Spark将数据写入Redis，并提供代码示例和序列图、甘特图进行详细说明。
## Spark与Redis的结合
使用Spark处理大规模数据时，能够将处理后的结果快速存
原创
2024-09-06 06:25:09
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做一个实时系统，用到了kafka，redis，sparkStream，很经典的一个架构。kafka的生产者就不写了，这边只涉及sparksteam写消费者代码，存到redis。KafkaToRedis kafkaToRedis=new KafkaToRedis();
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("kafka_to_redis")
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2023-06-11 15:04:09
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override protected def process(df: DataFrame, param: Map[String, Any]): DataFrame = {
val (redisConfig, keyNameInDF, valueNameInDF, keyPrefix, expiredTime,productName,batchSize) = parseParam(param
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2023-05-29 16:35:39
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本文主要讨论Spark Streaming保存计算结果数据到HBase的实现方案，包括Kerberos认证。Spark版本：2.11-2.4.0-cdh6.3.2。HBase版本：2.1.0-cdh6.3.2。Spark保存数据到HBase，有两种方案：方案一：使用HBase Client。方案二：使用Spark API。每个方案有两种写法，一共四种写法，下面以一个示例进行说明，然后对主要部分进行
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2023-09-16 00:16:48
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# 使用 Spark 操作 Redis 的方式
在大数据处理与存储的快速发展中，Apache Spark 和 Redis 是两个备受欢迎的技术栈。Spark 是一个强大的开源集群计算框架，用于大规模数据处理，而 Redis 是一个高性能的内存数据库，广泛用于缓存和数据存储。本文将探讨如何通过 Spark 作为计算引擎，与 Redis 进行数据交互，并提供相应的代码示例。
## Spark 和
原创
2024-09-27 07:41:11
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Spark Streaming写数据到Redis参考2篇文章：1、Kafka+Spark Streaming+Redis实时系统实践https://www.iteblog.com/archives/1378 2、spark-stream 访问 Redishttp://www.tuicool.com/articles/n6BRzi3
原创
2016-10-06 21:58:51
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# 使用 Spark 写 Redis 限速
在实际的应用中，我们常常需要对访问进行限速，以避免服务器过载或者保护数据的安全性。而 Redis 作为一个高效的内存数据库，可以很好地支持限速功能。本文将介绍如何使用 Spark 编写一个简单的 Redis 限速功能。
## Redis 限速原理
Redis 提供了“令牌桶”算法来实现限速。令牌桶算法的基本原理是在一个固定的时间间隔内生成一定数量的
原创
2024-03-25 06:31:34
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数据源-source1. 加载本地集合，转换为RDDimport org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//parallelize :并行化，平行化
object Parallelize {
def main(args: Array[String]): Unit = {
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2023-12-18 19:18:50
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一、基于Redis的setnx的操作我们在使用Redis的分布式锁的时候，大家都知道是依靠了setnx的指令，在CAS（Compare and swap）的操作的时候，同时给指定的key设置了过期时间（expire），我们在限流的主要目的就是为了在单位时间内，有且仅有N数量的请求能够访问我的代码程序。所以依靠setnx可以很轻松的做到这方面的功能。 比如我们需要在10秒内限定20个请求，那么我们在
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2024-02-26 19:13:07
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问题背景在Java Web项目中，经常需要前端请求数据，后台从数据库中查询并计算最后返回json格式数据给前端。而每次请求都需要计算一次可能比较浪费时间，这时我们可以将计算好的结果保存在redis中，下次请求时先判断redis中是否已经存在，如果是则直接从redis里取出返回，因为是在内存中，所以比较快。而自己在项目中遇到的json格式数据比较复杂，下面记录一下redis存储对象和json格式数据
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2023-08-15 13:36:22
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Scala 语言衍生自 Funnel 语言。Funnel 语言尝试将函数式编程和 Petri 网结合起来，而 Scala 的预期目标是将面向对象、函数式编程和强大的类型系统结合起来，同时让人要能写出优雅、简洁的代码。本文希望通过一系列 Java 与 Scala 语言编写的相同程序代码的对比，让读者能够尽快地熟悉 Scala 语言。安装 Scala 并调试首先，我们需要从官方网站下载最新的 Scal
大数据技术之SparkCore（一）一：RDD概述RDD定义：RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集。是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，代表一个不可变、可分区、其中的元素可并行计算的集合。RDD的属性partition：一组分区（partition），即数据集的基本组成单位。Function：每个分区的函数dependencies
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2024-09-10 18:54:44
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# 使用 Spark 消费 Kafka 数据并写入 Redis
在大数据处理领域，Apache Spark 和 Apache Kafka 是两个非常重要的技术，它们在实时数据流处理和批处理任务中发挥着核心作用。本教程将向你介绍如何使用 Spark 消费 Kafka 消息并将这些数据存储到 Redis 中。我们将通过代码示例，详细讲解每个步骤的实现。
## 1. 环境准备
在开始之前，确保你已
什么是数据倾斜对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。何谓数据倾斜？数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分（如Spark或Kafka的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。如果数据倾斜没有解决，完全没有可能进行性能调优，其他所有的调优手段都是一个笑话。数据倾斜是最能体现一个spark大数据
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2023-10-05 16:28:37
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跳跃表（skiplist）是一种有序数结构，它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。Redis使用跳跃表作为有序集合键的底层实现之一，如果一个有序集合包含的元素数量比较多，又或者有序集合中元素的成员是比较长的字符串时，Redis就会使用跳跃表来为有序集合键的底层实现。和链表、字典等数据结构被广泛的应用在Redis内部不同，Redis只在两个地方用到了跳跃表，一个是
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2023-05-25 17:12:40
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Redis之所以如此出名一大原因就是redis有多种数据结构，可以处理满足复杂的业务逻辑以及适应多种场景需求。接下来就简单介绍下五种常用的数据结构。1、String字符串String 数据结构是简单的 key-value 类型，value 不仅可以是 String，也可以是数字（当数字类型用 Long 可以表示的时候encoding 就是整型，其他都存储在
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2023-07-09 19:42:25
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我们之前使用spark streaming做过基于mysql的历史state统计，但是当时的方法很笨，因为写到mysql中第一是性能不好，第二是编码麻烦，所以一般不会有人那么做。而且当时的数据来源是socket。所以现在我们的业务就是：通过一个客户端工具实时的写数据到kafka中，然后通过spark streaming实时的监控并消费出来。写入到redis中进行实时的统计。首先我们需要写一个客户端
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2023-12-01 08:47:48
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Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可...代码在spark
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2023-08-02 14:29:52
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# Spark 写数据到 ClickHouse 的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark 和 ClickHouse 是两个非常流行的技术。Spark 作为一种大数据处理引擎，能处理海量数据并支持多种方式写入其他数据存储系统。ClickHouse 是一款快速的列式数据库，非常适合分析型查询。本文将详细介绍如何使用 Spark 将数据写入 ClickHouse，并给出具体代码示例。
原创
2024-10-09 03:39:55
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最近在处理数据时，需要将原始数据与Redis的数据进行join，在读取Redis的过程中，碰到了一些问题，顺便做个笔记，希望对其他同学也有所帮助。实验过程中，当数据量还是十万级别的时候，逐个读取Redis并无压力；但当数据量达到千万级别时，问题就油然而生了，即使是使用Spark的mapPartitions也无法解决。因此，就考虑使用Redis的pipeline了（如果你有更好的方法，还请不吝赐教）
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2023-08-15 17:14:08
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