#_*_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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更新缓存的步骤特别简单，总共就两步：更新数据库和更新缓存。但就这么简单的两步，我们需要考虑好几个问题。先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？假设第一步成功了，第二步失败了怎么办？假设 2 个线程同时更新同一个数据，A 线程先完成第一步，B 线程先完成第二步，此时该怎么办？组合一：先更新缓存，再更新数据库（否）对于这个组合，会遇到这种情况：假设第 2 步数据库更新失败了，要求回滚
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2023-05-30 16:35:26
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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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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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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
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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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在企业级应用中，Redis作为一个高性能的内存数据库被广泛使用。尤其是在需要频繁对数据进行读取和写入的场景中，Redis的存在大大提高了系统的效率。然而，当我们调用Redis更新某个key的value时，很可能会遇到一个问题：即使更新了value，过期时间并没有被重新设置。这不仅影响了数据的有效性，更可能导致业务逻辑出现异常。
## 问题背景
在我们的电子商务平台中，某些商品的信息是会定期更新的
# 如何在Redis中只更新值不更新时间
## 1. 整体流程
下面是在Redis中只更新值不更新时间的具体步骤：
```mermaid
gantt
title Redis更新值不更新时间流程
section 步骤
获取原值 :a1, 2022-01-01, 1d
更新值 :a2, after a1, 1d
存储新值
原创
2024-03-14 04:39:00
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Redis中的几种更新策略 最近项目中用到redis做缓存，翻阅了各种资料，顺便也记录一下。在redis缓存和mysql数据库跟新的策略中，它们都存在一定的缺点，由于操作缓存和操作数据库不是一个原子操作，在一个线程进行操作缓存或操作数据库的过程中，它们之间的时间节点可能会穿插其他线程发起的数据库和缓存操作，这会导致数据一致性的问题，即缓存和数据库中的内容不一致，主要有以下几种策略：1.删除缓存再
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2023-05-25 13:15:55
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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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# Redis 更新数据不更新过期时间的实现方法
## 1. 概述
在使用 Redis 进行数据缓存时，有时候需要对数据进行更新操作，但是不希望更新数据的过期时间。本文将介绍如何在 Redis 中实现“更新数据不更新过期时间”的功能。首先，我们会通过一个表格来展示整个流程，然后逐步介绍每个步骤需要做的事情，并给出相应的代码示例。
### 表格：Redis 更新数据不更新过期时间流程
| 步骤
原创
2023-12-29 06:19:29
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如何实现"redis不更新过期时间更新值"
## 1. 概述
在使用Redis时，经常会遇到需要更新缓存数据，但不希望更新缓存的过期时间的场景。一种常见的需求是：当缓存的过期时间到期时，自动将缓存中的数据更新为最新值，但不改变缓存的过期时间。本文将介绍如何使用Redis实现这一需求。
## 2. 实现步骤
以下是实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|----|---------
原创
2023-12-13 13:18:32
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redis和数据库一致性问题1.保证redis和数据库数据一致性，一般采取最终一致性做法。如果要强一致性，这个性能基本就不行了。redis 没有缓存更新命令，倒是可以用添加命令对value进行覆盖。不过我们一般不这样做。因为比如一个缓存1分钟跟新100次，这个时候redis也会更新100次，可是我这1分钟的读请求可能就1次，更新100次显然损耗过多的性能。所以我们采用删除缓存的做法，读数据的时候，
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2024-01-03 22:46:00
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