利用Spark加速访问Redis(spark访问redis)
随着计算和存储廉价化,数据量与复杂度迅速增长,无论对于处理海量数据,还是把复杂数据推演成相关指标,都要求数据获取与运算的速度要更快。在实际的大数据项目中,大量使用Redis作为数据存储,但 Redis数据库实际是建立在一台物理机上,传统单机的Redis无法解决数据处理极端场景的问题,如果吞吐量高的情况下访问Redis,将会导致Redis拥塞甚至数据不一致的问题。
为解决上述问题,采用分布式系统Spark进行数据加速访问,能够有效利用更多服务器节点,及它们之间的 CPU 和内存性能,实现更快速地访问Redis。
使用Spark来加速访问Redis,通常是创建一个或多个Spark程序(一般通过Spark Streaming实现)来异步加载,保存和更新Redis库中的数据。Spark将向Redis发起RPC请求,获取需要的数据,并将数据流入Spark程序内部以转换为更快的数据访问速度,最终进行分析、模型计算,完成数据分析的最终目的。
下面是一个简单的利用Spark加速访问Redis的示例:
`java
public void SparkBoostRedis(){
// Start RedisCluster
String redisClusterIp = 127.0.0.1
int redisClusterPort = 6379;
// Create Spark Session.
SparkSession spark = SparkSession
.builder()
.appName( SparkBoostRedis )
.getOrCreate();
// Create redis Config
Config redisConfig = new Config();
redisConfig.useSingleServer().setAddress(redisClusterIp+ : +redisClusterPort);
// Create Redis DataSet
RedisDataset redisDataSet = Redisson.createDataset(spark, redisConfig, RType.STRING);
//Do Computation
redisDataSet.collect()
.filter(a - Objects.equals(a._2, someValue))
.foreach(a - redisDataSet.putAsync(a._1, someValue2));
// End
spark.stop();
}
以上代码已经完成向Redis加速访问的初始操作,实际的数据处理就可以根据需求进行调整。当Spark消费者从Redis获取到信息后,在submit任务时将该数据当做参数传入,利用DataFrame重新封装并执行Spark任务。
总结:
采用分布式系统Spark进行数据加速访问,能够有效利用更多服务器节点解决数据处理极端场景的问题,同时将数据加载、存储、更新、获取及处理的速度提升到一个新的水平。由此,
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服务范围:MySQL、ORACLE、SQLSERVER、MongoDB、PostgreSQL 、程序问题
服务方式:远程服务、电话支持、现场服务,沟通指定方式服务
技术标签:数据恢复、安装配置、数据迁移、集群容灾、异常处理、其它问题
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