spark中redis用法 spark redis
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2023-05-30 23:40:55
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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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reduce和reduceByKey的区别reduce和reduceByKey是spark中使用地非常频繁的，在字数统计中，可以看到reduceByKey的经典使用。那么reduce和reduceBykey的区别在哪呢？reduce处理数据时有着一对一的特性，而reduceByKey则有着多对一的特性。比如reduce中会把数据集合中每一个元素都处理一次，并且每一个元素都对应着一个输出。而redu
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2023-07-18 22:22:24
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# 在Shell中调用Spark脚本的实践指南
Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析。在实际操作中，通常需要通过Shell脚本来调度和执行Spark作业。本文将介绍如何在Shell中有效调用Spark脚本，以及一些常见示例。
## 1. Spark的基本调用方式
在Shell中调用Spark脚本，我们通常使用`spark-submit`命令。该命
# Spark MLlib中模型调用的探讨
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，而其内置的机器学习库MLlib提供了丰富的工具和算法，帮助开发人员高效地构建和应用机器学习模型。在本文中，我们将深入探讨如何在Spark MLlib中调用模型，同时通过代码示例和关系图（ER图）来帮助理解。
## 一、Spark MLlib概述
MLlib是Spark的机器学习库，提供了基本的机器
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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Spark python集成1、介绍Spark支持python语言，对于大量的SQL类型的操作，不需要编译，可以直接提交python文件给spark来运行，因此非常简单方便，但是性能要比scala或java慢。对于常规任务，可以使用python来编写，特殊任务还是建议scala编写。2、使用pyspark启动spark shell（centos）2.1 启动pyspark$>spark/bi
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2023-08-08 06:34:22
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4.用法 结构化流使用Datasets和DataFrames.从Spark2.0开始,Spark-SQL中的Datasets和DataFrames,就已经能很好表示静态(有界)数据,动态(无界)数据 4.1 数据源 结构化流提供了四种不中断数据源 file-system,kafka,socket.rate-source 4.1.1 socket 从一个socket连
Spark为什么只有在调用action时才会触发任务执行呢（附算子优化和使用示例）？mp.weixin.qq.com
Spark算子主要划分为两类：transformation和action，并且只有action算子触发的时候才会真正执行任务。还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到，Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作，只有actio
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2024-08-29 13:50:23
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要介绍LauncherBackend，首先介绍下LaucherServer。当Spark应用程序没有在用户应用程序中运行，而是运行在单独的进程中时，用户可以在用户应用程序中使用LauncherServer与Spark应用程序通信。LauncherServer将提供Socket连接的服务端，与Spark应用程序中的Socket连接的客户端通信。LaucherServer的工作原理如下图：TaskSc
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2023-07-04 11:34:33
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## 在Spark中调用ClickHouse的实现流程
在大数据开发中，Spark和ClickHouse都是非常重要的工具。Spark用于大规模数据处理，而ClickHouse则是一个高性能的列式数据库，有时我们需要将Spark的数据查询和处理结果存储到ClickHouse中。下面，我们将逐步解析在Spark中如何调用ClickHouse的过程。
### 整体流程图
```mermaid
f
三者概念RDD(Resilient Distributed DataSet)弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据处理模型。在代码中是抽象类，代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。弹性存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；计算的弹性：计算出错重试机制；分片的弹性：可按需重新分片不可变RDD封装了计算逻辑不可改变，只能通过产生新的RDD并在新
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2024-04-10 17:53:40
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问题在使用Pycharm对pyspark进行本地模式开发调试时,发现对Driver端代码可以进行debug,但是无法对Executor端代码进行debug 知识准备spark:作为大数据分析计算的引擎;在面对大量数据时,自然一台机器无法满足时间和空间的需求,因此spark可以实现在多台机器上进行分布式计算;既然涉及到多机器分布式计算,就需要涉及到任务的生成及分配,计算资源的申请等等问题;
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2024-09-27 15:28:55
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# 如何在MySQL中调用Redis
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[连接MySQL]
C[连接Redis]
D[调用Redis]
E(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| -
原创
2024-03-01 05:19:39
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# Lua 中调用 Redis：一个简单的指南
Redis 是一个流行的内存数据存储解决方案，广泛用于缓存和高性能数据处理。许多开发者选择将 Lua 作为与 Redis 交互的脚本语言，因为它轻量且具有良好的性能。本文将介绍如何在 Lua 中调用 Redis，以及常见的代码示例。
## 为什么使用 Lua 脚本与 Redis
Lua 的优势在于：
1. **原子性**：在 Redis 中，
原创
2024-09-07 05:03:36
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第二章 Spark RDD以及编程接口目录Spark程序"Hello World"Spark RDD创建操作转换操作控制操作行动操作注：学习《Spark大数据处理技术》笔记1. Spark程序"Hello World"1. 概述计算存储在HDFS的Log文件中出现字符串"Hello World"的行数2. 代码实现3. 行解第一行对于所有的Spark程序而言，要进行任何操作，首先要创建一个Spar
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2023-08-21 11:20:39
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在java中调用python脚本有三种方式【方式一】：直接执行Python脚本代码 引用 org.python包 1 PythonInterpreter interpreter = new PythonInterpreter();
2 interpreter.exec("days=('mod','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat',
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2023-07-07 17:30:09
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使用IDEA调用集群中的Spark
最近入行的小白经常遇到一个问题：如何使用IDEA来调用集群中的Spark？在这篇文章中，我将会给你一个完整的解决方案。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Spark项目 |
| 2 | 配置Spark集群 |
| 3 | 编写和运行Spark应用程序 |
下面是每个步骤的详细说明：
步骤1：创建
原创
2024-01-03 12:24:15
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## 在Spark RDD的`foreach`中调用外部DataFrame的实现步骤
在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是一个非常强大的概念，用于处理分布式数据。然而，有时候你需要在RDD的`foreach`操作中去调用一个外部DataFrame。本文将为你详细介绍实现这一功能的整个流程，包括需要的代码实例。
### 流程概览
为了清晰地理解整个流程，我们将其分为几个主
1、使用Sparkconf配置Spark 对Spark进行性能调优，通常就是修改Spark应用的运行时配置选项。 Spark中最主要的配置机制通过SparkConf类对Spark进行配置，当创建出一个SparkContext时，就需要创建出一个SparkConf实例。 Sparkconf实例包含用户要重载的配置选项的键值对。调用set()方法来添加配置项的设置，然后把这个对象传给Spark
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2023-06-11 15:58:37
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