用Spark轻松写入Redis（spark写入redis）

Spark如今，已经是一款应用非常广泛的大数据处理框架，支持运行在Hadoop、Kubernetes上，支持Java、Scala、Python等多种语言。而Redis则是目前最为流行的键值数据存储系统。本文将在Spark基础上，介绍如何轻松实现Spark向Redis写入数据，从而可以将分布式大数据转存到Redis中。

首先，用户需要在本地部署Spark运行环境，下载安装完成后，运行如下代码；

`Java

// 导入java-jedis redis的Java客户端的jar文件

import redis.clients.jedis.Jedis;

// 初始化redis连接，创建jedis对象

Jedis jedis = new Jedis( localhost );

接下来，创建Spark Context，获取分布式大数据，代码如下：
```java// 创建Spark Context
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(new SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("local"));// 读取hdfs数据到RDD
JavaRDD rdd = sc.textFile("hdfs://xxx/xxx.txt").map(
 // 对每一行数据进行处理 line - {
 String[] arr = line.split(","); Long timeStamp = Long.parseLong(arr[0]);
 return timeStamp; });

最后，根据Spark分布式数据，将数据写入Redis，代码如下：

`java

// 通过RDD的foreachPartition方法，将每一个partition的数据写入到redis

rdd.foreachPartition(

iterator - {

// 创建分区的redis连接

Jedis redis = new Jedis( localhost );

// 遍历一个partition的元素，进行写入

iterator.forEachRemaining(timeStamp - {

redis.set(String.valueOf(timeStamp), String.valueOf(timeStamp));

});

// 关闭redis连接

redis.close();

});

通过以上操作，即可实现Spark将分布式大数据写入到Redis中，而且整个过程相当的轻松，无需太多配置、编写复杂的程序。只要能够灵活调用Spark的API，就可以完成Redis的数据读写，从而方便大数据的管理和处理工作。

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