#_*_coding:utf-8_*_# spark读取csv文件#指定schema：
schema = StructType([
# true代表不为null
StructField("column_1", StringType(), True), # nullable=True, this field can not be null
Struct
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2023-07-04 16:07:51
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实现思路第一步获取StreamingContext对象，因为要使用检查点恢复数据，所以不能使用new StreamingContext的方法获取对象，要使用StreamingContext.getOrCreate建立对象创建StreamingContext对象，使用了贷出模式 ——贷出函数的方式来创建从Kafka的生产者端读取数据进行分析读取数据的方式采用Direct方式读取数据处理读取到的数据，
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2023-10-28 07:48:17
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使用sparksql访问几个hive表join的情况时结果为空，且这个sql在hive里执行是成功的。val sparkSession = SparkSession
.builder()
.config("jars","lib/*")
.appName("Spark Hive Example")
.enableHiveSupport()
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2023-06-01 15:47:54
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spark-shell 读写hdfs 读写hbase 读写redis1.进入spark-shell环境 standalone方式，spark通过
zookeeper做了
HA（Highe Available）,spark master在机器hadoop31和hadoop33上面，登录时候指定每个worker在跑spark-shell任务时候使用内存为4GB
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2024-03-05 22:05:57
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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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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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首先添加依赖<dependency>
<groupId>com.redislabs</groupId>
<artifactId>spark-redis_2.11</artifactId>
<version>2.4.2</version>
</dependency&g
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2023-06-11 15:03:44
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在大数据生态圈中，Spark与Redis的结合为实时数据处理提供了极大的便利，今天将详细介绍如何通过Spark读取Redis集群，从环境预检到最佳实践，全面解析这个过程。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确认我们的系统环境匹配，以确保Spark与Redis的良好兼容性。以下是环境预检的四象限图以及兼容性分析：
```mermaid
quadrantChart
title 兼容性分
Spark-Redis——Redis与Apache Spark的完美融合项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-redis在大数据处理的世界中，Apache Spark以其高效、易用和灵活的数据处理能力而受到广泛的欢迎。然而，数据存储的选择同样关键。Redis作为一个高性能的键值数据库，常用于缓存、实时分析等场景。现在，借助于Spark-Redis
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2024-10-14 11:02:01
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一、概述 上次写这篇文章文章的时候，Spark还是1.x，kafka还是0.8x版本，转眼间spark到了2.x，kafka也到了2.x，存储offset的方式也发生了改变，笔者根据上篇文章和网上文章，将offset存储到Redis，既保证了并发也保证了数据不丢失，经过测试，有效。二、使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候，程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失
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2024-06-24 09:57:25
10阅读
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]")
.setAppName("redis")
.buildRedis()
val sc = new SparkContext(conf)
val inithost = sc.getConf
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2023-07-12 17:11:34
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文章目录1. Master2. Worker3. Master上创建，Worker上遍历4. Worker上按分区遍历5. 使用静态类型，按分区遍历6. 使用单例模式，按分区遍历7. 使用单例模式，Driver上定义，分区上遍历 这几天碰到了类似的问题, 网上查的一些资料, 这里记录一下~1. Master将所有的数据全部回收到master, 然后在master进行集中处理连接池代码:publi
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2024-01-02 12:05:09
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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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在项目实施中我们经常会使用到redis进行存储数据。redis相关的配置信息有写在配置文件中，这样当需要修改参数时不需要重新修改代码，这样比较灵活。redis.properties配置文件中配置了redis相关的参数。读取redis参数的类参考CachePool.java.如下所示CachePool.javapackage cn.com.jtang.
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2023-05-25 17:12:51
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# Spark读取Redis写入MySQL
## 1. 流程概述
在实现“spark读取redis写入mysql”的过程中，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接Redis |
| 2 | 读取Redis数据 |
| 3 | 连接MySQL |
| 4 | 将Redis数据转换成DataFrame |
| 5 | 将DataFrame
原创
2023-08-22 07:17:01
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object PassengerFlowConsumerRedis { private val logger: Logger = Logger.getLogger(this.getClass)
def main(args: Array[String]): Unit = {
val properties = PropertiesScalaUtils.loadProperties(
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2021-03-04 10:55:08
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# 使用Spark根据Key读取Redis的完整指导
在现代数据处理中，结合不同的数据源获取信息是一个常见的需求。今天，我们将探讨如何使用Apache Spark从Redis数据库中根据特定的key读取数据。接下来，我们将分步骤进行讲解，并提供代码示例与详细注释。
## 整体流程
我们将整个任务拆解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
本文是我翻译自redis官方网站文章，英文作者是Itamar Harber。Spark-Redis是用Spark在redis上面进行读写数据操作的包。其支持redis的所有数据结构：String（字符串）, Hash（哈希）, List（列表）, Set and Sorted Set（集合和有序集合）。此模块既可以用于Redis的standalone模式，也可用于集群情况。此外，Spark-Red
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2023-10-24 09:46:35
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实验指导：30.1 实验目的1．会使用MapReduce访问Redis数据；2．会使用Spark访问Redis数据。30.2 实验要求1．在master机上，使用MapReduce代码读取Redis数据；2．在master机上，使用Spark代码读取Redis数据。30.3 实验原理假定现有一个大为1000G的大表big.txt和一个大小为10G的小表small.txt，请基于MapReduce思
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2023-09-15 10:21:04
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1 Spark Streaming读取Kafka的两种模式Spark Streaming消费Kafka的数据有两种模式：Receiver和Direct模式，学习时候重点关注下Direct即可，因为在最新读取方式中已经不支持Receiver。1.1 Receiver模式在Spark 1.3之前，Spark Streaming消费Kafka中的数据采用基于Kafka高级消费API实现的Receiver
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2023-10-23 14:22:31
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