spark通过pipline方式批量插入redis集群网上资料比较少,但是有一大堆都是单机的方式,spring倒是也有写入redis集群的实现代码,以下整理了spark通过pipline批量写入的方式,速度确实快,不然一条条set进去,真的是天都要黑了。依赖到的maven有以下(spark忽略):<dependency> <groupId>org.m
转载 2023-06-13 10:52:16
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SparkSQL(Spark用于处理结构化数据的模块)通过SparkSQL导入的数据可以来自MySQL数据库、Json数据、Csv数据等,通过load这些数据可以对其做一系列计算下面通过程序代码来详细查看SparkSQL导入数据并写入到ES中:数据集:北京市PM2.5数据Spark版本:2.3.2Python版本:3.5.2mysql-connector-java-8.0.11 下载Elastic
转载 2023-06-26 15:27:46
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Spark 整合ElasticSearch因为做资料搜索用到了ElasticSearch,最近又了解一下 Spark ML,先来演示一个Spark 读取/写入 ElasticSearch 简单示例。(spark 读取ElasticSearch中数据)环境:IDEA2016,JDK8,windows10,安装的 ElasticSearch6.3.2 和 spark-2.3.1-bin-hadoop2
转载 2023-07-08 18:27:44
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最近工作中,在融合数据的时候,需要将10亿+的记录push到redis中,运维的同学帮忙搭建好redis集群,100主 + 100 从 (单节点8G),最开始打算第一次批量写入使用spark写入redis,因为数据存放在Hive表。
转载 2023-05-25 11:41:19
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Spark批量读写Redis需要新加入Redis的依赖<dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>3.0.1</versi
转载 2023-05-26 17:37:02
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Spark 整合ElasticSearch因为做资料搜索用到了ElasticSearch,最近又了解一下 Spark ML,先来演示一个Spark 读取/写入 ElasticSearch 简单示例。(spark 读取ElasticSearch中数据)环境:IDEA2016,JDK8,windows10,安装的 ElasticSearch6.3.2 和 spark-2.3.1-bin-hadoop2
 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
在工作中,需要将用户离线的推荐商品打分批量存储到redis上,其数据量达到50亿(粒度为用户-商品),数据存储于hive或者来源于spark的DataFrame。本文将介绍如何用pyspark将数据存到redis,并优化缩短其运行时间。1、开始的地方在推荐场景中,通常需要取的是用户最喜欢的TOP-N个商品,首先想到的redis数据结构就是有序集合,通常使用zadd函数来添加元素。表tmp_user
一、 RDD Cache缓存  RDD通过Cache或者Persist方法将前面的计算结果缓存,默认情况下会把数据以序列化的形式缓存在JVM的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action算子时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面重用。1)RDD Cache缓存代码实现public class CacheDemo { public static vo
# Spark写入Redis数据的实现流程 作为一名经验丰富的开发者,我将向你介绍如何使用Spark将数据写入Redis数据库。下面是整个实现的流程: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 连接到Spark集群 | | 2 | 加载数据 | | 3 | 定义写入Redis的函数 | | 4 | 将数据映射为适当的格式 | | 5 | 使用foreachPartitio
原创 2023-07-29 13:11:00
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### 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 7月前
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之前遇到一个需求,使用spark计算完成之后,df有将近百万数据需要写入到MySQL中日方写法:mysql_driver = "com.mysql.jdbc.Driver" mysql_url = "jdbc:mysql://localhost:3306/my_test_db" dataframe.write.mode('append').format("jdbc").options(url=my
转载 2023-08-17 09:43:41
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一、前言MapReduce早已经对接了HBase,以HBase作为数据源,完成批量数据的读写。如今继MapReduce之后的Spark在大数据领域有着举足轻重的地位,无论跑批,流处理,甚至图计算等都有它的用武之地。Spark对接HBase成为不少用户的需求。二、Spark On HBASE1.可以解决的问题Spark和HBASE无缝对接意味着我们不再需要关心安全和RDD与HBase交互的细节。更方
Hive自身和Spark都提供了对Hive的SQL支持,用SQL的交互方式操作Hive底层的HDFS文件,两种方式在写文件的时候有一些区别:1. Hive1.1 without shuffleHive在通过SQL写文件是通过MapReduce任务完成的,如下面这个例子:hive> insert into table temp.czc_hive_test_write values ('col1
转载 10月前
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1.前言DataSet是Spark重要的数据结构之一拥有比RDD更高的性能,比DataFrame更灵活的操作方式,是Spark SQL的扩展,提供了额外的编译时类型检查。本文将深入介绍DataSet的使用。从Spark2.0开始,DataFrame成为了DataSet的特例,即DataFrame是DataSet的特殊情况。DataFrame是操作Row对象的DataSet。当数据集可以被编码成Sp
使用 Jedis Pipline1、JedisClusterPipelinepackage com.xiaomi.jedisClient; /** */ import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import redis.clients.jedis.*; import redis.clients.jedis.excepti
转载 2023-08-16 13:52:29
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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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## Spark将JSON写入Redis 作为一名经验丰富的开发者,我将指导你如何使用Spark将JSON数据写入Redis。在开始之前,让我们先了解整个过程的步骤。 ### 流程图 ```mermaid pie title Spark将JSON写入Redis步骤 "读取JSON数据" : 40 "转换为RDD" : 20 "连接Redis" : 20
原创 9月前
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object PassengerFlowConsumerRedis {  private val logger: Logger = Logger.getLogger(this.getClass)   def main(args: Array[String]): Unit = {     val properties = PropertiesScalaUtils.loadProperties(
转载 2021-03-04 10:55:08
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Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理。所谓流式处理其实指的就是实时数据,之前的spark都是处理离线数据的,就是直接处理数据文件,而streaming是一直检测数据,数据出来一条,处理一条。根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka、Flume、Tw
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