Spark高效消费Redis中数据（spark消费redis）

随着大数据生态圈的显著发展，Apache Spark作为一个开源大数据处理框架极大地方便了我们对大数据进行分析和处理。而Redis为了解决高性能及灵活的缓存数据需求，也有非常广泛的应用场景，但是在消费Redis数据时，传统的做法往往使用一些繁琐的api获取Redis里的数据，不仅过程繁琐，而且性能可能无法得到有效保障。因此本文将介绍Spark如何快速消费Redis中数据。

为了实现这一功能，需要引入Redis的Java客户端jedis。jedis允许程序以java语言连接到redis服务器，并且可以让调用者操作 redis服务器上的key-value 数据。然后通过自定义或spark原生的JavaRDD构建Redis数据源，并在分布式环境下读取所有Redis节点的数据。

具体步骤如下：

### 1. 创建Jedis和JedisPool

首先利用 JedisPool 来连接 Redis 服务器，其中也可以指定Redis服务器的地址和端口号。

`java

// 地址和端口号

String host = localhost

int port = 6379;

//创建JedisPool的参数

JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();

//设置jedispool的配置

JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig,host,port);

//从jedispool中获取jedis

Jedis jedis = jedisPool.getResource();

### 2.构建RDD
然后使用spark原生的 JavaRDD 读取服务器里的数据，只需调用spark Context的 parallelize 方法，将Jedis对象作为参数传入并构建RDD即可，Redis数据源构建完毕。
```java // 传递Jedis实例
 JavaRDD rdd = sc.parallelize(Collections.singletonList(jedis));

### 3.实现功能

利用 map函数读取RDD中的Redis节点的数据即可实现消费Redis中的数据的功能。

`java

// 使用map函数获取Redis中的数据

rdd.map( new Function(){

/**

*

*/

private static final long serialVersionUID = 1L;

@Override

public String call(Jedis jedis) throws Exception {

return jedis.hget( USERDATA , USERID );

}

});

以上便是实现Spark高效消费Redis中数据的全部过程，使得在分布式环境下，能够在更加高效的方式处理Redis里的数据，减少存取Redis的延时，降低发生的错误率，加快应用程序的运行效率，也为用户带来更好的体验。

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