# 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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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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# 使用Spark SQL写入HDFS教程
## 整体流程
首先，让我们来看一下整体的操作流程，可以通过以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据源创建DataFrame |
| 3 | 执行Spark SQL操作 |
| 4 | 将DataFrame写入HDFS |
## 操作步骤及代码示
原创
2024-03-18 03:46:22
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发家史 熟悉spark sql的都知道，spark sql是从shark发展而来。Shark为了实现Hive兼容，在HQL方面重用了Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业（辅以内存列式存储等各种和Hive关系不大的优化）；同时还依赖Hive Metastore和Hive SerDe（用于兼容现有的各种Hi
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2024-05-28 15:11:31
143阅读
# 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
138阅读
# 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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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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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
64阅读
1.hadoop安装1.修改hadoop配置文件
hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_91
core-site.xml
<!--hdfs namenode的地址+端口-->
<property>
<name>fs.default.name</name>
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2023-07-30 22:37:10
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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
163阅读
在最近项目中，因为由于数据量不是特别大并且内存充足，所以采用了foreachPartition代替了foreach，使用了mapPartition代替了map。下面给大家讲解一下，关于他们之间的区别。map是spark中非常强大的一个算子，可以对RDD中每个元素进行转换，文件中的每行数据都会返回一个数组对象。而mapPartition一下处理的是一个分区中的数据，所以在数据量并不是很大的情况下，采
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2024-02-28 13:26:23
277阅读
一、Spark SQL的基础： 1、Spark SQL的简介 Spark SQL is Apache spark’s module for working with structured data Spark SQL 是apache spark用来出来结构化数据的模块 特点： (1)容易集成成，安装好spark后就带有spark sql了 (2)统一的数据访问接口DataFrame (3)兼容hi
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2023-08-19 20:00:44
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# 解决Spark SQL写Hive乱码问题
在使用Spark SQL时，经常会遇到写入Hive表时出现乱码的情况，这可能是由于数据编码不一致或者环境配置问题导致的。本文将介绍如何解决Spark SQL写Hive乱码问题，并提供代码示例帮助读者更好地理解。
## 问题描述
当使用Spark SQL将数据写入Hive表时，有时会出现乱码情况，导致数据无法正常显示。这可能会给数据分析和处理带来困
原创
2024-04-02 06:10:58
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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
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
### 从Spark SQL写入Redis
在大数据处理领域，Spark是一个非常流行的计算框架，而Redis是一个高性能的内存数据库。将两者结合起来，可以实现从Spark SQL写入Redis的功能，这对于数据处理和实时计算来说非常有用。本文将介绍如何在Spark中使用Spark SQL将数据写入Redis，并提供相应的代码示例。
#### 关系图
```mermaid
erDiagram
原创
2024-02-24 05:38:13
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# 教你实现Spark SQL关联Redis
作为一名刚入行的小白，你可能对如何将Spark SQL与Redis关联起来感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供详细的指导，帮助你轻松实现这一目标。
## 流程步骤
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程的步骤：
| 序号 | 步骤描述 | 操作内容 |
| ---- | ---
原创
2024-07-25 09:59:15
26阅读
# Spark SQL读写Redis
在大数据处理中，Spark SQL是一个非常流行和强大的工具，它提供了一种处理结构化数据的方式。与此同时，Redis作为一种高性能的内存中间件，也被广泛应用于缓存、实时计算和消息队列等场景。本文将介绍如何使用Spark SQL读写Redis，并提供代码示例。
## Redis简介
Redis是一种基于内存的数据结构存储，它支持多种数据类型，如字符串、哈希
原创
2024-02-16 11:15:03
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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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