## 实现Spark Redis集群的流程
要实现Spark Redis集群，需要完成以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 安装和配置Redis集群 |
| 步骤 2 | 配置Spark环境 |
| 步骤 3 | 使用Spark连接Redis集群 |
现在让我们一步一步地完成这些步骤。
### 步骤 1: 安装和配置Redis集群
在这一步中，
原创
2023-07-31 07:44:23
209阅读
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
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2023-08-16 13:52:29
113阅读
1、集群启动的时候，从节点的datanode没有启动 问题原因：从节点的tmp/data下的配置文件中的clusterID与主节点的tmp/data下的配置文件中的clusterID不一致，导致集群启动时，hadoop会杀死从节点的datanode进程。 解决方案： a) 将集群关闭;每一个节点都要做这个操作） c) 重新格式化一次hdfs d) 重启集群，
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2023-06-11 15:04:37
219阅读
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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前言Redis 是我们目前大规模使用的缓存中间件，由于他强调高效而又便捷的功能，得到了广泛的使用。单节点的Redis已经达到了很高的性能，为了提高可用性我们可以使用Redis 集群。本文参考了Rdis的官方文档和使用Redis官方提供的Redis Cluster工具搭建Rdis集群。Redis 集群的概念介绍Redis 集群是一个可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享的设施（installa
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2024-01-15 00:34:56
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1、需要修改的配置文件项 redis.conf(1、端口prot:6380 2、pid:pidfile /var/run/redis_6380.pid 3、logfile "6380.log" 4、dbfilename dump6380.rdb)2、启动 redis-server 配置文件 info replication3、命令 人老大 从机中配置 slaveof hos
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2023-06-06 09:42:35
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# Spark数据批量写入Redis集群实现指南
## 简介
在本文中，我们将讨论如何使用Spark将数据批量写入Redis集群。首先，我们将介绍整个过程的步骤，然后详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 流程图
下面是整个流程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
subgraph Spark批量写入Redis集群
A[准备数据
原创
2023-12-14 08:19:49
78阅读
集群模式概述该文档给出了 Spark 如何在集群上运行、使之更容易来理解所涉及到的组件的简短概述。通过阅读 应用提交指南 来学习关于在集群上启动应用。
组件Spark 应用在集群上作为独立的进程组来运行，在您的 main 程序中通过 SparkContext 来协调（称之为 driver 程序）。具体的说，为了运行在集群上，SparkContext 可以连接至几
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2024-02-26 20:34:45
30阅读
本文简短概述下spark如何在集群上运行，使得更简单地理解涉及到的组件。可以通过读”应用提交指南”来学习在一个集群上加载应用。 组件 spark应用作为独立的进程集运行在集群上，在主应用（称为驱动程序）中通过SparkContext来协调调度。 特别地，运行在集群上，SparkContext能够连接多种类型的集群管理者（spark自己的集群管理，Mesos或YARN）,实现跨应用分配资源。一旦
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2024-06-28 14:45:03
27阅读
文章目录Spark集群安装部署上传并解压修改配置文件启动集群提交应用配置历史服务器配置高可用（HA）Yarn 模式 Spark集群安装部署集群规划：三台主机的名称为：hadoop102, hadoop103, hadoop104。集群规划如下：hadoop102hadoop103hadoop104Master+WorkerWorkerWorker上传并解压Spark下载地址：https://sp
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2023-11-16 21:39:38
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集群模式概述简单介绍spark如何运行在集群上，以便更容易理解所涉及的组件。通读应用程序提交，了解如何在集群上启动应用程序。组件Spark 应用程序作为集群上的独立进程集运行，由主程序（称为driver）中的 SparkContext 对象协调。具体来说，要在集群上运行，SparkContext 可以连接到多种类型的集群管理器（Spark 自己的独立集群管理器 Mesos 或 YARN）跨应用程序
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2023-12-21 13:27:53
56阅读
前言Spark 提供的 webui 已经提供了很多信息，用户可以从上面了解到任务的 shuffle，任务运行等信息，但是运行时 Executor JVM 的状态对用户来说是个黑盒，在应用内存不足报错时，初级用户可能不了解程序究竟是 Driver 还是 Executor 内存不足，从而也无法正确的去调整参数。Spark 的度量系统提供了相关数据，我们需要做的只是将其采集并展示。 
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2023-07-12 22:41:26
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一、
redis在工作是一个常见的工具，这里对
redis和springboot形成
集群做一个简单示例。 （1）引入对应
redis集群所需要maven文件<dependency>
<groupId>
redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactI
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2023-08-15 16:14:25
44阅读
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
115阅读
Spark集群启动流程-Master启动-源码分析总结：1.初始化一些用于启动Master的参数 2.创建ActorSystem对象，并启动Actor 3.调用工具类AkkaUtils工具类来创建actorSystem（用来创建Actor的对象） 4.创建属于Master的actor，在创建actor的同时，会初始化Master 5.生命周期方法（preStart）是在构造器之后，receive方
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2023-08-08 19:48:38
288阅读
第二天 – Spark集群启动流程 – 任务提交流程 – RDD依赖关系 – RDD缓存 – 两个案例 文章目录第二天 -- Spark集群启动流程 -- 任务提交流程 -- RDD依赖关系 -- RDD缓存 -- 两个案例一、Spark集群启动流程二、Spark任务提交流程：三、RDD的依赖关系窄依赖宽依赖Lineage四、RDD的缓存RDD缓存方式、级别五、案例一：基站信号范围六、案例二：学科
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2024-01-10 13:19:52
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03 在集群上运行Spark3.1 Spark运行架构3.1.1 驱动器节点3.1.2 执行器节点3.1.3 集群管理器3.1.4 启动Spark程序3.1.5 小结3.2 使用spark-submit部署应用3.3 打包代码与依赖3.3.1 使用Maven构建的用JAVA编写的Spark应用3.3.2 使用sbt构建的用Scala编写的Spark应用3.3.2 依赖冲突3.4 Spark应用内
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2024-05-15 08:41:26
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文章目录Cluster Mode OverviewComponentsCluster Manager TypesSubmitting ApplicationsMonitoringJob SchedulingGlossary Cluster Mode Overview本文档简要概述了 Spark 如何在集群上运行，以便更容易地理解所涉及的组件。 通读 应用程序提交指南 以了解如何在集群上启动应用程
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2023-10-17 20:26:35
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重要参考文献：http://wuchong.me/blog/2015/04/04/spark-on-yarn-cluster-deploy/准备工作操作系统：Ubuntu-14.04.1-desktop-amd64Hadoop 版本：hadoop-2.7.2：包含文件管理系统 HDFS 和任务调度系统 YARNSpark 版本：spark-1.6.1-bin-without-hadoop存放路径说
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2023-07-27 08:45:51
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