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
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2024-07-19 08:08:28
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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
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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
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2023-06-26 15:27:46
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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去写入到redis,因为数据存放在Hive表。
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2023-05-25 11:41:19
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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
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2023-07-08 18:27:44
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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
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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
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2024-04-24 14:11:08
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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
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2023-10-07 18:36:53
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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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# 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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# Spark 写入 Redis WrappedArray 的方法探讨
在大数据处理的领域,Spark 与 NoSQL 数据库的结合应用得到了越来越多的关注。在这篇文章中,我们将探讨如何使用 Apache Spark 将 WrappedArray 类型的数据写入 Redis 数据库,帮助开发者更好地理解这一过程的细节和实现方法。
## 什么是 WrappedArray?
在 Spark 中,
个性化的需求随着互联网知识信息指数级膨胀,个性化的需求对于用户来说越来越重要,通过推荐算法和用户点击行为的流式计算可以很简单的做出一个商用的推荐系统。流程javaspark streamingkafkaredismysqlspark streaming从kafka读取用户行为数据,过滤数据后从redis中拉取物品相似度矩阵,从db或缓存中获取用户历史行为,通过协同过滤进行兴趣/ctr候选集计
# 使用 Spark 消费 Kafka 数据并写入 Redis 的实现指南
随着大数据的迅猛发展,Apache Spark 和 Kafka 的组合被广泛应用于流处理系统中。本文将详细介绍如何使用 Spark 消费 Kafka 数据并将其写入 Redis,帮助初学者理解具体的实现步骤和代码示例。
## 整体流程
以下是实现“使用 Spark 消费 Kafka 数据并写入 Redis”的整体流程
在处理大数据时,有时候我们需要将处理后的结果写入到不同的数据存储服务中。Redis 是一个流行的内存数据库,适合用作短时缓存或存储数据。在本文中,我们将讨论如何使用 Apache Spark 将数据写入 Redis 的字符串类型。这个过程并不复杂,只是在配置和调用时需要一些注意事项。下面,我们将通过一个全面的流程来探讨这个主题。
## 环境准备
在开始之前,确保我们有一个适合的环境。在此过程中
# 使用Spark Dataset写入Redis的完整指南
将Spark Dataset写入Redis是数据处理和存储中一种高效的方式,能够帮助你利用Redis的快速数据访问特性。本文将带你一步一步实现这一过程。
## 整体流程
下面是将Spark Dataset写入Redis的步骤汇总:
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-10-11 09:18:56
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# Spark Dataset 写入 Redis 的方法
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架,广泛应用于大数据处理和分析。而 Redis 是一个高性能的键值存储数据库,常用于缓存、会话存储及实时分析等场景。有时,我们需要将 Spark Dataset 数据写入 Redis 中以便后续使用。本文将介绍如何使用 Spark 将 Dataset 写入 Redis,并提供
### 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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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
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2024-04-27 17:56:55
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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
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2023-08-17 09:43:41
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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
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2023-11-08 21:40:02
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