本篇目录：
- 1、通过Redis消息队列实现大文件处理
- 2、聊聊批计算、流计算、Hadoop、Spark、Storm、Flink等等
- 3、关于Redis批量写入的介绍
- 4、Spark和Redis结合使用到底有多大的性能提升呢?45倍
- 5、大数据技术核心内容有哪些?
- 6、spark往redis刷入数据foreachpartitio
通过Redis消息队列实现大文件处理
通过Redis做一个计数器 每读取一行记录数值，即使服务终止后，先从Redis读取这个数值 再通过cat指定行数开始读数据即可。 通过取模拆Key 分片到不同小Key存储 ，降低单个节点存储压力，也充分利用了存储资源。
这可以减轻数据库的负担，提高系统的响应速度和并发能力。Redis提供了多种队列数据结构，如列表（list）和集合（set），可以用来实现任务队列和消息队列等。
通常局限点来说，Redis也以消息队列的形式存在，作为内嵌的List存在，满足实时的高并发需求。
聊聊批计算、流计算、Hadoop、Spark、Storm、Flink等等
1、Spark streaming批量读取数据源中的数据，然后把每个batch转化成内部的RDD。Spark streaming以batch为单位进行计算（默认1s产生一个batch），而不是以Tuple为单位，大大减少了ack所需的开销，显著提高了吞吐。
2、大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式、图处理模式。
3、常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等。 **Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集。
关于Redis批量写入的介绍
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。
AOF命令写入的内容直接是文本协议格式，开启AOF后，所有写入命令都包含追加操作，直接采用文本协议格式，避免了二次处理开销。Redis提供了多种AOF缓冲区同步文件策略，由参数appendfsync控制。
redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。
Spark和Redis结合使用到底有多大的性能提升呢?45倍
redis 做流计算太过勉强，一是根据业务上的需求，需要统计的key 至少有几亿个，最多也有几十亿个，另外redis 中需要存储少量的交易的信息。
与Spark txt在检索上的性能对比测试。注释：备忘。下图的这块，其实没什么特别的，只不过由于YDB本身索引的特性，不想spark那样暴力，才会导致在扫描上的性能远高于spark，性能高百倍不足为奇。
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。flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构。
通常Flume的sink端是Kafka和HDFS这种可用性和扩张性比较好的系统，不用担心数据拥堵问题。 默认的http souce 没有设置线程池，有性能问题，如果有用到，需要自己修改代码。 单sink速度跟不上时，需要多个sink。
近两年，gpdb一直在追赶PostgreSQL的社区版本，预计很快会追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也会得到显著提升。
数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
大数据技术核心内容有哪些?
大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
大数据数据采集阶段需掌握的技术有：Python、Scala。
大数据涵盖的内容主要以数据价值化为核心的一系列操作，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用。
数据存储技术 数据可视化技术是指将数据以图形化的方式展现出来，使人们更容易理解和分析数据。数据可视化技术包括统计图、地图、网络图等。数据可视化技术可以帮助人们更好地理解数据，从而更好地做出决策。
spark往redis刷入数据foreachpartitio
spark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。
实时计算我们选择的Spark Streaming。我们目前只有统计需求，没迭代计算的需求，所以Spark Streaming使用比较保守，从Kakfa读数据统计完落入mongo中，中间状态数据很少。
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
到此，以上就是小编对于spark读取多个topic的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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