使用Spark进行Redis数据读取(spark 读redis)
2023-06-13 09:11:22 时间
Redis作为一个非常出色、快速的内存型 key-value 数据库,很多应用项目都在使用它作为数据库,其中要求由 Apache Spark 来读取 Redis 数据的场景也不乏其例。本文将详细介绍如何使用 Spark 读取 Redis 数据。
1、介绍 Redis 以及 Spark
Redis 是一款开源、内存数据存储,广泛用于数据存储、缓存、消息队列等场景,它拥有多种数据结构支持,如String、List、Set、Sorted Set、Hash等,借助这些结构,可以让Redis担当更多的角色,为用户提供更好的性能、复杂度和功能。
Apache Spark是一个易于使用、高性能的大数据分析引擎,它是把大数据分析与处理结合在一起的开放源码分布式计算系统,Spark的灵活的编程模型使用户可以直接将批量处理、机器学习和流分析等功能组件连接起来,在大数据分析中兼备高性能和易用性。
2、将 Redis 数据用 Spark 来读取
要将 Redis 数据用 Spark 来读取,可以使用 Java API。需要引入 Jar 包:
redis.clients
jedis 3.2.0
紧接着,声明一个 Jedis 对象:
Jedis jedis = null;
try{ jedis = new Jedis(host, port) ;
}catch(Exception e){...}
可以使用 Spark 的 JavaPrRDD 类将 Redis 的值读取出来:
JavaPrRDD valuesRDD = jsc.parallelize(keys).mapToPr(new PrFunction() {
@Override public Tuple2 call(String key) throws Exception {
return new Tuple2(key, jedis.get(key));
}});
该类实现 map 操作,将传入的各个 key 对应的value 读取出来后,存入 JavaPrRDD 中供使用。
3、结论
使用 Spark 进行 Redis 数据读取并不难,通过以上步骤,可以很方便的将 Redis 中的数据利用 Spark 的分布式计算,从而提高统计数据的性能和效率。
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