Spark删除redis千万级别set集合数据实现分析
1.使用pipline的原因 Redis 使用的是客户端-服务器(CS)模型和请求/响应协议的 TCP 服务器。 这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤: 客户端向服务端发送一个查询请求,并监听 Socket 返回,通常是以阻塞模式,等待服务端响应。 服务端处理命令,并将结果返回给客户端。 管道(pipeline)可以一次性发送多条命令并在执行完后一次性将结果返回,pipeline 通过
Redis 2024年02月07日 149
string(5) "Spark"
1.使用pipline的原因 Redis 使用的是客户端-服务器(CS)模型和请求/响应协议的 TCP 服务器。 这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤: 客户端向服务端发送一个查询请求,并监听 Socket 返回,通常是以阻塞模式,等待服务端响应。 服务端处理命令,并将结果返回给客户端。 管道(pipeline)可以一次性发送多条命令并在执行完后一次性将结果返回,pipeline 通过
Redis 2024年02月07日 149
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一、延迟计算 RDD 代表的是分布式数据形态,因此,RDD 到 RDD 之间的转换,本质上是数据形态上的转换(Transformations) 在 RDD 的编程模型中,一共有两种算子,Transformations 类算子和 Actions 类算子。开发者需要使用 Transformations 类算子,定义并描述数据形态的转换过程,然后调用 Actions 类算子,将计算结果收集起来、或是物化
其他编程 2023年07月11日 68