#_*_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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文章目录0.前言1.BitMaps概述2.基础指令2.1.将某个位的值设置为1/02.2.获取某个位置的数2.3.获取值为1的位的个数3.进阶指令3.1.集合指令bitop4.bitMaps与set的对比 0.前言1.BitMaps概述BitMaps可以实现位操作：BitMaps本身并不是一种数据类型，实际上它就是字符串类型(key-value)，但是它可以对字符串的位进行操作可以将BitMap
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2024-03-03 23:22:19
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# 使用Spark控制Map读取数据的指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的工具。在 Spark 中，读取数据是一项基本而关键的技能，今天我们将讨论如何使用 Spark 中的 Map 来读取数据。本文将为您提供一个详细的步骤指南，适合刚入行的小白。
## 流程概述
首先，让我们简单了解整个流程。下面的表格展示了实现“Spark控制Map读取数据”的关键步骤：
|
四 Redis 解决session共享[刚需]4.1 session共享问题我们之前都是单点项目，对于用户的信息存储都是使用session进行存储。但是在集群环境中，此时session就会有问题：
例如登录成功之后 用户信息存储到session中，但是由于nginx负载均衡，此时有可能轮训到其他服务器 此时另一个服务器的session中没有用户信息 判定没有登录 其实已经登录。核心原因是
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2024-06-18 14:19:12
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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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需求：需要做一个后台上传TXT文件，读取其中的内容，然后导入redis库中。要求速度快，并且支持至少10W以上的数据，而内容也就一个字段存类似openid和QQ
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2023-07-04 19:57:01
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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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# 如何用 Redis 命令读取 Map 数据
Redis 是一种高性能的 NoSQL 数据库，支持多种数据结构，其中之一就是 Hash（即你所说的 Map）。在这篇文章中，我将教你如何使用 Redis 的命令来读取 Hash 数据。我们将分步进行，并通过代码示例来帮助你理解每一步的实现。
## 流程概述
在实现之前，我们先来看看整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-03 06:57:18
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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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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
26阅读
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
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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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## 实现Spark map中使用redis
### 一、整体流程
首先我们需要确保已安装好 Spark 和 Redis，然后按照以下步骤来实现 Spark map 中使用 Redis：
```mermaid
classDiagram
class Spark {
+ map()
}
class Redis {
+ get()
}
原创
2024-07-12 05:10:27
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mapreduce中可以实现map端的join以及reduce端的join，我们看下有什么区别。 mapJoin与reduceJoin数据准备reduce joinmap joinhive的map join测试 数据准备有一张订单表(order)：1001 01 1
1002 02 2
1003 03 3
1004 01 4
1005 02 5
1006 03 6三列对应的字段分别是订单ID，产品
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2023-08-24 20:55:14
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# 从Redis读取Map转实体的步骤
## 步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-----------------------|
| 1 | 从Redis中读取Map数据 |
| 2 | 将Map数据转化为实体对象 |
## 代码示例：
### 步骤1：从Redis中读取Map数据
```java
// 引用形式的
原创
2024-03-18 03:51:47
43阅读
