# Spark 连接 Redis 的完整指南
在大数据处理的领域，Apache Spark 和 Redis 都是非常流行的技术。Spark 以其强大的数据处理能力著称，而 Redis 则是一个高性能的内存数据库。将这两者结合能够创造出高效的数据应用。本文将为你详细讲解如何在 Spark 中连接 Redis。
## 流程概览
为了实现 Spark 连接 Redis，我们可以按以下步骤进行：
原创
2024-10-19 04:02:43
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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 计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理，封装了三大数据结构，用于处理不同的应用场景。三大数据结构分别是： ➢ RDD : 弹性分布式数据集 ➢ 累加器：分布式共享只写变量 ➢ 广播变量：分布式共享只读变量RDD的设计模式Java IO操作，体现了装饰者设计模式 RDD的数据处理方式类似于IO流，也有装饰者设计模式 RDD的数据只有在调用collect方法时，才会真正执行业务逻辑操
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2023-09-22 21:37:17
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针对这段时间所学的做了一个简单的综合应用，应用的场景为统计一段时间内各个小区的网络信号覆盖率，计算公式如下所示： 分子：信号强度大于35的采样点个数分母：信号强度为非空的所有采样点个数网络覆盖率=分子/分母 原始数据为xml格式，记录各小区在各时刻的采样点，采样时间精确到ms，我们需要做的是计算单个小区以小时为间隔的信号覆盖率。通过简单的java代码解析xml文件，并将解析后的
Spark-Redis连接池 Spark-Redis连接池 jedispool returnresource 遭废弃 用 什么替代_百度知道spark-stream 访问 Redis数据库示例 - 阿里云【Redis】Java中使用Jedis操作Redis(Maven导入包)、创建Redis连接池
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2021-07-27 16:23:36
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Redis客户端的通信协议Redis客户端与Redis服务器之间的通信协议是在TCP协议之上构建的，Redis制定了RESP（Redis Serialization Protocol，Redis序列化协议）来实现客户端与服务端的正常交互。这种协议简单高效，又容易被人类识别。一、举个例子例如客户端想要发送一条命令：set name jxl给服务端，那么客户端需要将命令封装成如下格式，每行之间使用\r
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2023-07-04 16:32:58
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1，transformation是得到一个新的RDD，方式很多，比如从数据源生成一个新的RDD，从RDD生成一个新的RDD 2，action是得到一个值，或者一个结果（直接将RDD cache到内存中） 所有的transformation都是采用的懒策略，就是如果只是将transformation提交是不会执行计算的，计算只有在action被提交的时候才被触发。下面介绍一下RDD的常见操作：（注意
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2024-07-25 14:45:01
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客户端身份验证客户端状态的authenticated属性用于记录客户端是否通过了身份验证:typedef struct redisClient {
// ...
int authenticated;
// ...
} redisClient;如果authnticated的值为0，那么表示客户端未通过身份验证；如果authenticated的值为1，那么表示客户端已经通过了身份验证例子
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2024-07-03 22:53:38
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首先说下这样做的好处，不用每次都打成jar包在集群测试，直接在本地就可以测试。平台环境：hadoop 2.6.0-CDH5.7 Hive 1.1.0 Spark 1.6.0 Scala 2.11.5项目环境：jdk 1.8 scala2.11.01.创建新工程 1.创建一个maven工程，不做赘述。工程目录结构如下：2.配置环境 1.左上角File ->Project Structure -
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2024-06-20 08:27:22
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Spark 实战, 第 2 部分:使用 Kafka 和 Spark Streaming 构建实时数据处理系统 本文旨在通过具有实际意义的案例向读者介绍如何使用 Kafka 分布式消息框架和 Spark 的 Streaming 模块构建一个实时的数据处理系统。内容将涉及数据产生，数据读取，数据处理，结果存储等数据系统处理的基本环节，也会提出一些开放式的问题，供读者一起讨论。 内容
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2024-08-07 09:21:19
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一.背景介绍许多中小型企业使用Ambari去管理自己的大数据集群，以Spark作为主要的计算框架去实现数据的分析。通用的Spark的开发调试流程是往往需要以下流程：Idea上进行开发，并使用spark local模式进行调试。打包程序放到测试分布式环境上进行spark on yarn client模式进行调试。使用spark on yarn cluster模式进行调试，成功后在正式环境中进行分布式
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2024-05-30 09:54:44
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在使用DSL方式（DataFrame/DataSet）编写时Spark SQL时，会通过SparkSession.read.format(source: String)或SparkSession.write.format(source: String)来指定要读写的数据源，常见的有jdbc、parquet、json、kafka、kudu等，但实际上，这个format(source)
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2023-08-11 19:28:34
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之前提交运行spark程序，都是通过spark-submit提交运行的。 但是能不能再IDEA中就执行submit运行程序呢， 以前用过一种方式，就是通过远程ssh访问(远程ssh可以通过JSch实现)，通过liunx命令去执行，但是这个显然不是我期望的。我的spark程序都是提交给yarn运行的，如果程序直接与yarn通信，按spark-submit源码中的提交方式去做，是不是也能实现呢。修改写
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2023-07-12 23:46:46
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在当今数据驱动的世界中，Apache Spark作为一款高性能的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理。然而，连接Spark与数据源（如Hadoop、SQL数据库等）时，常常会面临各种连接问题。本博文将详细记录如何解决“Spark连接”问题的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化等部分。
### 背景描述
在**2023年8月**，我在项目中使用Apache Spark进行
前面我们已经把大数据平台搭建完成了，接下来是怎么应用大数据这件威力巨大的武器了。因为作者目前在一家传统型制造企业，很多业务和数据都是基于传统关系型数据库展开的，数据源大部分都存在Oracle、Mysql、PostgreSQL等传统关系型数据库，所以如何跟大数据平台建立联系，或者说让大数据技术更接地气，是应用大数据技术最好的实践。本文从一个初学者的角度去实践Spark访问Oracle数据库的过程。1
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2023-09-24 17:13:18
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三。 左外连接 考虑一家公司，比如亚马逊，它拥有超过2亿的用户，每天要完成数亿次交易。假设我们有两类数据，用户和交易： users(user_id,location_id) transactions(transction_id,product_id,user_id,quantity,amout) 所谓左外连接：令T1(左表)和T2(右表)是以下两个关系（其中t1是T1的属性，t
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2023-12-25 20:06:27
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在一般的java 项目 以及 现在特别火的大数据分析项目中 ，用到数据库以及数据库资源池 连接的事情 是在稀松平常不过的了 。今天就简单的梳理下 这是一个怎样的过程：我们按照代码的调度顺序审视下 ：Comment ，我们是从Spark 数据分析做demo 展开的 ：第一，假设读写数据库一定是从业务层面发出的 ，那么就应该有以下代码这是我们众多代码中的最后一步 ，写数据到数据
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2023-09-21 09:49:15
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[comment]: # Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(4) : 开发一个Kafka + Spark的应用前言在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中，我们已经部署好了一个Spark的开发环境。
在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中，我们已
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2024-06-14 08:15:02
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spark中redis用法 spark redis
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2023-05-30 23:40:55
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SparkStreaming集成Kafka sparkStreaming从Kafka读取数据的2种方式 文档：http://spark.apache.org/docs/2.2.0/streaming-kafka-0-8-integration.html方式一：Receiver-bas
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2023-10-14 17:11:15
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