# Spark-Redis使用 ## 简介 Spark-Redis是一个用于将Apache SparkRedis数据库集成的库。它提供了一种简单的方式来读取和写入Redis中的数据,使得Spark可以更容易地处理和分析存储在Redis中的数据。 在本文中,我们将介绍如何使用Spark-Redis库,并提供一些代码示例来说明其用法。 ## 安装 首先,我们需要在Spark环境中安装Spa
原创 2023-09-07 09:00:56
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redis-shake是阿里开源的redis数据工具 , 可以导出、导入数据。我主要是用来把老数据(单机版)的rdb文件导入新的redis集群中 一 . 下载包并解压https://github.com/alibaba/RedisShake/releases注 : 本文使用的是 release-v2.0.2-20200506 版本直接下载本人百度云也有共享.可直接下载链接:https:/
转载 2023-06-30 13:03:33
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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
转载 2021-07-27 16:23:36
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由于redis是基于内存的数据库,稳定性并不是很高,尤其是standalone模式下的redis。于是工作中在使用Spark-Redis时也会碰到很多问题,尤其是执行海量数据插入与查询的场景中。 海量数据查询 Redis是基于内存读取的数据库,相比其它的数据库,Redis的读取速度会更快。但是
转载 2020-11-28 14:31:00
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摘要:由于redis是基于内存的数据库,稳定性并不是很高,尤其是standalone模式下的redis。于是工作中在使用Spark-Redis时也会碰到很多问题,尤其是执行海量数据插入与查询的场景中。海量数据查询Redis是基于内存读取的数据库,相比其它的数据库,Redis的读取速度会更快。但是当我们要查询上千万条的海量数据时,即使是Redis也需要花费较长时间。这时候如果我们想要终止select作业的执行,我们希望的是所有的running task立即killed。Spark是有作业调度机..
原创 2021-05-25 10:53:25
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在《深入理解Spark 2.1 Core (九):迭代计算和Shuffle的原理与源码分析 》我们讲解了,以传统Hadoop MapReduce类似的从HDFS中读取数据,再到rdd.HadoopRDD.compute便可以调用函数f,即map中的函数的过程。在《深入理解Spark 2.1 Core (十):Shuffle map端的原理与源码分析》 我们深入讲解了sorter.insertA
## 实现Spark map中使用redis ### 一、整体流程 首先我们需要确保已安装好 SparkRedis,然后按照以下步骤来实现 Spark map 中使用 Redis: ```mermaid classDiagram class Spark { + map() } class Redis { + get() }
原创 2024-07-12 05:10:27
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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
转载 2023-08-15 16:14:25
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RDD持久化1. RDD Cache 缓存说明 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。// cache 操作会增加血缘关系,不改变原有的血缘关系 println(wordToOneRdd.t
sparkredis用法 spark redis
转载 2023-05-30 23:40:55
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在处理大数据时,使用 Apache Spark 作为数据处理框架,Redis 作为高速缓存和去重的工具,往往能提升处理效率。然而,在此过程中可能会面临各种挑战。本文将深入探讨如何在 Spark使用 Redis 去重数据的过程,包含从问题背景到根因分析和解决方案的全方位分析。 ## 问题背景 在大数据处理中,我们需要频繁去除重复数据,以确保分析结果的准确性。在使用 Spark 进行大规模数据处
原创 5月前
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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
 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
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)
转载 2023-08-15 17:14:08
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Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,起源于UC Berkeley AMP lab的一个研究项目。相比传统的Hadoop(MapReduce) ,Spark的性能快了将近100x倍。Spark在计算中用到的数据可能会存在DWS、HBase或者HDFS上,其读写速度都和Spark计算的速度相差甚远。而Redis基于内存的读写可以成功解决这个问题,于是诞生了Spark-Redis
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")
转载 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
转载 2023-06-11 15:03:44
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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
转载 2024-01-15 00:34:56
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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
转载 2023-06-13 10:52:16
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