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使用spark-redis组件访问云数据库Redis

本文演示了在Spark Shell中通过spark-redis组件读写Redis数据的场景。所有场景在阿里云E-MapReduce集群内完成,Redis使用阿里云数据库Redis。 创建服务 我们以EMR-3.21.0版本和Redis 4.0为例。EMR集群安装的Spark版本是2.4.3,我们需要使用对应的Spark-Redis 2.4版本,该组件可以支持Redis 2.9.0以上版本。 EMR和Redis需要在同一个VPC网络中创建,同时,在云数据库Redis实例启动之后,需要在“白名单设置”中添加EMR集群IP地址(参考Redis快速入门文档)。 启动Spark Shell 接下去,我们登录EMR Master节点启动Spark Shell。如果Master节点可以连接外网,可以使用package方式加载spark-redis相关ja

Flink/Spark 如何实现动态更新作业配置

该文章已经加入 2019年大数据文章精选 由于实时场景对可用性十分敏感,实时作业通常需要避免频繁重启,因此动态加载作业配置(变量)是实时计算里十分常见的需求,比如通常复杂事件处理 (CEP) 的规则或者在线机器学习的模型。尽管常见,实现起来却并没有那么简单,其中最难点在于如何确保节点状态在变更期间的一致性。目前来说一般有两种实现方式: 轮询拉取方式,即作业算子定时检测在外部系统的配置是否有变更,若有则同步配置。 控制流方式,即作业除了用于计算的一个或多个普通数据流以外,还有提供一个用于改变作业算子状态的元数据流,也就是控制流。 轮询拉取方式基于 pull 模式,一般实现是用户在 Stateful 算子(比如 RichMap)里实现后台线程定时从外部系统同步变量。这种方式对于一般作业或许足够,但存在两个缺点分别限制了作业的实时性和准确性的进一步提高:首先,轮询总是有一定的延迟,因此变量的变更不能第一时间生效;其次,这种方式依赖于节点本地时间来进行校准。如果在同一时间有的节点已经检测到变更并更新状态,而有的节点还没有检测到或者还未更新,就会造成短时间内的不一致。 控制流方式基于 push ...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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