一、基于Redis的setnx的操作我们在使用Redis的分布式锁的时候，大家都知道是依靠了setnx的指令，在CAS（Compare and swap）的操作的时候，同时给指定的key设置了过期时间（expire），我们在限流的主要目的就是为了在单位时间内，有且仅有N数量的请求能够访问我的代码程序。所以依靠setnx可以很轻松的做到这方面的功能。 比如我们需要在10秒内限定20个请求，那么我们在
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2024-02-26 19:13:07
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## Ignite 加速 Spark 写 MySQL
作为一位经验丰富的开发者，我将指导你如何使用 Ignite 来加速 Spark 写入 MySQL 数据库的过程。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 在 Spark 中创建一个 DataFrame |
| 步骤2 | 将 DataFrame 缓存在 Ignite 中 |
| 步骤3 |
原创
2023-12-16 11:58:59
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# 使用 Spark 操作 Redis 的方式
在大数据处理与存储的快速发展中，Apache Spark 和 Redis 是两个备受欢迎的技术栈。Spark 是一个强大的开源集群计算框架，用于大规模数据处理，而 Redis 是一个高性能的内存数据库，广泛用于缓存和数据存储。本文将探讨如何通过 Spark 作为计算引擎，与 Redis 进行数据交互，并提供相应的代码示例。
## Spark 和
原创
2024-09-27 07:41:11
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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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# Spark数据写入Redis的科普文章
在数据处理的领域，Apache Spark和Redis是两个非常流行的技术。Spark是一种快速、通用的数据处理引擎，而Redis则是一个高性能的键值存储数据库。本文将介绍如何使用Spark将数据写入Redis，并提供代码示例和序列图、甘特图进行详细说明。
## Spark与Redis的结合
使用Spark处理大规模数据时，能够将处理后的结果快速存
原创
2024-09-06 06:25:09
77阅读
# 使用 Spark 写 Redis 限速
在实际的应用中，我们常常需要对访问进行限速，以避免服务器过载或者保护数据的安全性。而 Redis 作为一个高效的内存数据库，可以很好地支持限速功能。本文将介绍如何使用 Spark 编写一个简单的 Redis 限速功能。
## Redis 限速原理
Redis 提供了“令牌桶”算法来实现限速。令牌桶算法的基本原理是在一个固定的时间间隔内生成一定数量的
原创
2024-03-25 06:31:34
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# 如何实现Spark加速
在大数据处理领域，Apache Spark是一个非常流行的分布式计算框架。随着数据集的不断增长，如何高效地处理这些数据变得尤为重要。“Spark加速”是指通过一系列技术手段来优化Spark作业的执行速度。本篇文章将为刚入行的小白详细讲解如何实现Spark加速，并提供相关的代码示例和详细解释。
## 1. 整体流程
在实现Spark加速的过程中，通常需要经过以下几个
Spark基础：（五）Spark编程进阶 共享变量（1）累加器：是用来对信息进行聚合的，同时也是Spark中提供的一种分布式的变量机制，其原理类似于mapreduce，即分布式的改变，然后聚合这些改变。累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数。 Spark内置的提供了Long和Double类型的累加器object AccumulatorDemo {
d
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2023-10-18 18:22:31
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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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Scala 语言衍生自 Funnel 语言。Funnel 语言尝试将函数式编程和 Petri 网结合起来，而 Scala 的预期目标是将面向对象、函数式编程和强大的类型系统结合起来，同时让人要能写出优雅、简洁的代码。本文希望通过一系列 Java 与 Scala 语言编写的相同程序代码的对比，让读者能够尽快地熟悉 Scala 语言。安装 Scala 并调试首先，我们需要从官方网站下载最新的 Scal
# 使用 Spark 消费 Kafka 数据并写入 Redis
在大数据处理领域，Apache Spark 和 Apache Kafka 是两个非常重要的技术，它们在实时数据流处理和批处理任务中发挥着核心作用。本教程将向你介绍如何使用 Spark 消费 Kafka 消息并将这些数据存储到 Redis 中。我们将通过代码示例，详细讲解每个步骤的实现。
## 1. 环境准备
在开始之前，确保你已
大数据技术之SparkCore（一）一：RDD概述RDD定义：RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集。是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，代表一个不可变、可分区、其中的元素可并行计算的集合。RDD的属性partition：一组分区（partition），即数据集的基本组成单位。Function：每个分区的函数dependencies
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2024-09-10 18:54:44
33阅读
我们之前使用spark streaming做过基于mysql的历史state统计，但是当时的方法很笨，因为写到mysql中第一是性能不好，第二是编码麻烦，所以一般不会有人那么做。而且当时的数据来源是socket。所以现在我们的业务就是：通过一个客户端工具实时的写数据到kafka中，然后通过spark streaming实时的监控并消费出来。写入到redis中进行实时的统计。首先我们需要写一个客户端
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2023-12-01 08:47:48
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本文主要讨论Spark Streaming保存计算结果数据到HBase的实现方案，包括Kerberos认证。Spark版本：2.11-2.4.0-cdh6.3.2。HBase版本：2.1.0-cdh6.3.2。Spark保存数据到HBase，有两种方案：方案一：使用HBase Client。方案二：使用Spark API。每个方案有两种写法，一共四种写法，下面以一个示例进行说明，然后对主要部分进行
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2023-09-16 00:16:48
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0、背景上周四接到反馈，集群部分 spark 任务执行很慢，且经常出错，参数改来改去怎么都无法优化其性能和解决频繁随机报错的问题。看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶尔还会报错：1、优化思路任务的运行时间跟什么有关？（1）数据源大小差异在有限的计算下，job的运行时长和数据量大小正相关，在本例中，数据量大小基本稳定，可以排除是日志量级波动导致的问题：（2）代码本身逻辑
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2023-10-01 17:19:19
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# Spark加速比解析及代码示例
在大数据处理的领域，Apache Spark因其高效的计算能力和便捷的使用而广受欢迎。了解其加速比（speedup）是评估Spark性能的一个重要指标。本文将深入介绍Spark加速比的概念，并提供代码示例，以便于读者能够更好地理解其在实际应用中的意义。
## 什么是加速比？
加速比是并行计算中一个重要的性能指标，它通常定义为串行执行时间与并行执行时间之比。
原创
2024-10-25 04:38:10
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# Spark Insert 加速：提升数据插入性能的有效方法
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它广泛用于大数据处理和数据分析。因其并行处理的特性，Spark 使得在海量数据集上执行操作变得更为高效。然而，在某些情况下，数据插入（Insert）操作可能成为性能瓶颈，因而需要一些优化手段来加速这一过程。本文将探讨Spark 中数据插入加速的实用技巧，并通过代码示例展示如何实现
# 加速下载 Spark 的方法与实践
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。在实际应用中，由于大数据集的不断增长，下载和安装 Spark 的过程可能会变得相对缓慢。因此，了解如何加速下载 Spark 是一个重要的课题。在这篇文章中，我们将介绍几种加速 Spark 下载的方法，同时提供代码示例和相关的类图与状态图。
## 加速下载 Spark 的方
# Spark Repartition 加速：提升大数据处理效率的有效手段
在大数据处理的世界中，Apache Spark以其高效的分布式计算能力而闻名。在数据处理的过程中，合理的分区策略对性能优化至关重要。本文将重点介绍`repartition`的使用，并通过具体的代码示例来展示如何利用`repartition`来加速数据处理。
## 什么是 Repartition？
在Spark中，`r
Apache Spark已逐渐俨然成为下一代大数据处理工具的典范。通过借鉴开源算法，并将处理任务分布到计算节点集群上，无论在它们在单一平台上所能执行的数据分析类型方面，还是在执行这些任务的速度方面，Spark和Hadoop这一代框架都轻松胜过传统框架。Spark利用内存来处理数据，因而速度比基于磁盘的Hadoop大幅加快(快100倍)。但是如果得到一点帮助，Spark可以运行得还要快。如果结合Sp
