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spark读取redis数据 spark与redis交互

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Spark和Redis结合使用到底有多大的性能提升呢?45倍使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法 。这种方法可以高效地批量读取Redis数据，并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理 。
前面应该还有个数据生产者 ， 比如flume.flume负责生产数据，发送至kafka 。spark streaming作为消费者 ， 实时的从kafka中获取数据进行计算 。计算结果保存至redis ， 供实时推荐使用 。
通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis ， 帮助提升架构的整体性能，减少Mysql（或其他数据库）的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL 。
“大数据架构”用哪种框架更为合适?Apache Flink Apache Flink是一个开源框架，同样适用于批处理和流数据处理 。它最适合于集群环境 。该框架基于转换–流概念 。它也是大数据的4G 。它比Hadoop – Map Reduce快100倍 。
【spark读取redis数据 spark与redis交互】Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce 。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算 。
远程通讯： 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装 ， 包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式 。
主流的大数据分析平台构架：Hadoop Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统 。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准 。
Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情 。
大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架 。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析 。
redis批量读取数据sparkspark往redis刷入数据foreachpartitio 。上面的代码中，一次性批量插入了整个partition的数据，单个partition的数据量太多，会导致Redis内存溢出，导致服务不可用 。解决方法是在foreachPartition 。
前面应该还有个数据生产者，比如flume.flume负责生产数据，发送至kafka 。spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算 。计算结果保存至redis，供实时推荐使用 。
利用管道插入catdata.txt|redis-cli--pipeShellVSRedispipe下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redispipe之间的效率 。测试思路：分别通过shell脚本和Redispipe向数据库中插入10万相同数据，查看各自所花费的时间 。
频繁读取redis性能会有影响 。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能 。
快速读写：内存是计算机系统中最快的存储器之一，数据在内存中的读写速度比磁盘或网络块的速度快得多 。
首先双击打开电脑桌面上的Redis Desktop Manager应用程序的快捷方式 。打开软件之后，并点击左上角的【连接到Redis服务器】 。打开新增服务器窗口，输入名称、地址、密码（如果Redis服务器需要密码）后测试连接并保存 。
sparksql为什么不支持offset同时在该组件中，SparkSQL不支持注释是由于系统设置所导致的 。同时该组价凭借其强悍的性能 ， 齐全的功能受到很多用户的青睐 。
可以 。sparksql是Spark用来处理结构化数据的一个模块 ， 它提供了2个编程抽象 。在该模块中，为保证使用者的使用方法更加方便，所以在该模块中是可以吧删除临时语句写在前面的 。
sparksql支持按条件删除分区 。使用spark-sql，或者spark-beeline等方式执行会报错，应该是sparksql不支持按条件删除 。
正常情况 。sparksql和oracle对应的版本不同，不支持是正常情况 。读写是将存储在硬盘中的数据调入系统，写入是将系统中的数据保存在硬盘中 。
Spark SQL参数设为永久生效的原因是为了确保在整个Spark应用程序的执行过程中，参数的取值保持一致，以便保持一致的行为和结果 。
不支持 。SparkSQL也不支持Hive中的索引 。

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