# 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 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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# 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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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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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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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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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
# 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
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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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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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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实验 1 搭建 Spark 实例应用开发环境 程序中会创建 JDBC 连接，并通过 JDBC 在 Spark SQL 中创建 jdbc_sample 集合的映射表，向映射表中插入一条记录后查询 jdbc_sample 记录打印到控制台，最终关闭 JDBC 的连接资源// Call the predefined SdbUtil class to create a collection space a
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2024-09-27 21:05:42
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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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使用org.elasticsearch.spark.rdd.EsSpark的APIEsSpark.saveJsonToEs(mergeData, esIndexName, esConf)将Json数据写入ES集群，报错信息如下：org.elasticsearch.hadoop.rest.EsHadoopInvalidRequest: org.elasticsearch.hadoop.rest.Es
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2023-12-10 11:56:23
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问题： 提交spark任务，hive写ck，部分executor报错 java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.http.impl.conn.PoolingHttpClientConnectionManager.setValidateAfterInactivity 其他不报错的executor均能写入ck 判断为httpclient包冲突，但maven tre
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2024-08-14 19:38:47
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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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# Spark 写入 Redis 操作实践
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，它提供了对各种数据源的读写支持。Redis 是一个高性能的键值存储系统，常用于缓存和消息队列。本文将介绍如何使用 Spark 将数据写入 Redis，并提供一个简单的示例。
## Spark 连接 Redis
首先，我们需要在 Spark 应用程序中引入 Redis 连接库。可以使用 `spar
原创
2024-07-16 03:45:27
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产生背景：由于工作需要，目前现有查询业务，其他厂商数据库无法支持，高效率的查询响应速度，于是和数据总线对接，实现接入数据，自己进行数据结构化处理。技术选型：SparkStreaming和Kafka和ElasticSearch本人集群：SparkStreaming 版本2.3，Kafka的Scala版本2.11-Kafka版本0.10.0.0 （Kafka_2.11-0.10.0.0.jar）&nb
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2023-09-04 10:24:18
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目录实时计算的基础知识一．什么是实时计算二．常用的实时计算框架Spark Streaming的基础知识一．Spark Streaming简介实时计算的基础知识一．什么是实时计算在大数据技术中,有离线计算、批量计算、实时计算以及流式计算，其中，离线计算和实时计算指的是数据处理的延迟;批量计算和流式计算指的是数据处理的方式。二．常用的实时计算框架1. Apache Spark StreamingApa
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2023-10-29 08:53:59
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