## 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 Spark 和 Redis，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()
}
一、sparkContext与sparkSession区别任何Spark程序都是SparkContext开始的，SparkContext的初始化需要一个SparkConf对象，SparkConf包含了Spark集群配置的各种参数,sparkContext只能在driver机器上面启动;SparkSession： SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合，S
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2023-07-15 12:20:37
46阅读
# 使用GeoTools进行空间数据处理
GeoTools是一个开源的Java库，用于处理和分析地理空间数据。它提供了大量的功能和工具，可以帮助开发者进行空间数据的读取、处理、分析和可视化。本文将介绍如何在Spark中使用GeoTools进行空间数据处理，并提供一些代码示例。
## 1. 准备工作
在开始使用GeoTools之前，我们需要先安装GeoTools库。可以通过Maven来添加Ge
# Spark中使用Aggregator
## 介绍
在Spark中使用Aggregator可以用于对数据进行分组和聚合操作。本文将介绍使用Aggregator的流程，并提供代码示例和注释。
## 流程
使用Aggregator的流程如下：
```mermaid
journey
title 使用Aggregator的流程
section 准备数据
开发者->数据源
原创
2023-08-22 07:23:02
335阅读
package com.immooc.sparkimport org.apache.spark.{SparkConf, rdd}imp
原创
2022-08-01 20:30:12
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Spark 2.x管理与开发-Spark RDD的高级算子（二）aggregate*聚合操作，类似于分组Group By（１）先对局部进行聚合操作，再对全局进行聚合操作（２）举例：将每一个分区中的最大值加在一起分成两步操作：１）先在分区内部进行最大值操作２）面对全局进行操作－求和：２＋５＝７zeroValue: U：初始值，需要赋值 后面是两个函数参数，第一个函
摘要：在Spark开发中，由于需要用Python实现，发现API与Scala的略有不同，而Python API的中文资料相对很少。每次去查英文版API的说明相对比较慢，还是中文版比较容易get到所需，所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版，并亲测Demo的代码。在此记录一下，希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料，对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助。官网地
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2023-07-17 11:43:14
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Spark&MapReduce的区别、多线程&多进程的区别1.spark与hadoop区别：2.Spark多线程运行， MR多进程运行3.MR存在的问题：4.线程和进程的区别： 1.spark与hadoop区别：本质:主要看是否进行磁盘的转换 hadoop:因为需要partition所以需要进行磁盘的转换存储 spark:则不需要这个2.Spark多线程运行， MR多进程运行多线
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2023-09-17 12:10:30
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Hive概述、内部表、外部表、分区表的操作一、Hive概述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取、转化、加载（ETL Extract-Transform-Loa
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2023-07-14 12:36:35
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Join是SQL语句中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散在不同的表中，使其符合某种范式，减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。 SparkSQL作为大数据领域的SQL实现，自然也对Join操作做了不少优化，今天主要看一下在SparkSQL中对于Join，常见的3种实现。 SparkSQL的3种Join实现大家知道，在数据库的常见模型中（比如星型模型或者雪花
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2023-08-11 13:40:30
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方式1:1. 明确 Spark中Job 与 Streaming中 Job 的区别1.1 Spark Core一个 RDD DAG Graph 可以生成一个或多个 Job(Action操作)一个Job可以认为就是会最终输出一个结果RDD的一条由RDD组织而成的计算Job在spark里应用里是一个被调度的单位1.2 Streaming一个 batch 的数据对应一个 DStreamGraph而一个 D
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2023-09-14 16:34:53
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一、序列化我们这里不讨论什么是序列化以及序列化有什么作用、序列化方式等问题。此处我们只讨论spark程序开发中序列化的一些问题 我们都知道spark程序实际计算时是在Executor上执行，因此Driver端的对象如果Executor要使用的话需要通过网络传输，因此对象一定要实现序列化接口，否则单机测试可能没问题，但是放到集群上就报序列化错误。 无论是直接使用，或通过广播发送，对象都要序列化。二、
1 NoSQL的概念(理解)(1)nosql是什么NoSQL(不仅仅是SQL not only SQL)，泛指==非关系型的数据库==。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了
# **Spark中使用MD5加密算法**
## 1. 介绍
MD5是一种常用的哈希算法，可以将任意长度的数据转换为固定长度的哈希值。在Spark中，我们可以使用MD5算法对数据进行加密和校验。本文将介绍如何在Spark中使用MD5算法，并提供相应的代码示例。
## 2. MD5算法介绍
MD5（Message Digest Algorithm 5）是一种广泛使用的哈希算法，能够将任意长度
用户自定义函数（UDF）是大多数SQL环境的一个关键特性，其主要用于扩展系统的内置功能。UDF允许开发人员通过抽象其低级语言实现在更高级语言（如SQL）中应用的新函数。ApacheSpark也不例外，其为UDF与SparkSQL工作流集成提供了各种选项。在本篇博文中，我们将回顾Python、Java和Scala上的ApacheSparkUDF和UDAF（用户自定义的聚合函数）实现的简单示例。我们还
原创
2019-06-14 10:46:42
2502阅读
用户自定义函数（UDF）是大多数SQL环境的一个关键特性，其主要用于扩展系统的内置功能。UDF允许开发人员通过抽象其低级语言实现在更高级语言（如SQL）中应用的新函数。ApacheSpark也不例外，其为UDF与SparkSQL工作流集成提供了各种选项。在本篇博文中，我们将回顾Python、Java和Scala上的ApacheSparkUDF和UDAF（用户自定义的聚合函数）实现的简单示例。我们还
原创
2019-06-14 10:46:45
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WebSocket 是 HTML5 开始提供的一种在单个 TCP 连接上进行全双工通讯的协议。WebSocket 使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在 WebSocket API 中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就直接可以创建持久性的连接，并进行双向数据传输。springboot提供了相关整合starter<!--websocket-
SparkStreaming简介Spark Streaming 是 Spark 的一个子模块，用于快速构建可扩展，高吞吐量，高容错的流处理程序。具有以下特点：通过高级 API 构建应用程序，简单易用；支持多种语言，如 Java，Scala 和 Python；良好的容错性，Spark Streaming 支持快速从失败中恢复丢失的操作状态；能够和 Spark 其他模块无缝集成，将流处理与批处理完美结
SparkStreaming简介Spark Streaming 是 Spark 的一个子模块，用于快速构建可扩展，高吞吐量，高容错的流处理程序。具有以下特点：通过高级 API 构建应用程序，简单易用；支持多种语言，如 Java，Scala 和 Python；良好的容错性，Spark Streaming 支持快速从失败中恢复丢失的操作状态；能够和 Spark 其他模块无缝集成，将流处理与批处理完美结
# Redis中使用KeyGenerator
在使用Redis时，我们经常需要为存储在Redis中的数据生成唯一的键（Key），以便能够方便地检索和操作数据。Redis提供了一个KeyGenerator接口，用于生成唯一的键。在本文中，我们将介绍Redis中KeyGenerator的使用方法，并提供一些代码示例。
## KeyGenerator接口简介
KeyGenerator接口是Spri
原创
2023-08-02 11:16:04
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