用Spark轻松写入Redis

Spark如今，已是一款利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，从而可以将散布式大数据转存到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，运行以下代码；

“`Java

// 导入java-jedis redis的Java客户真个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，获得散布式大数据，代码以下：

```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散布式数据，将数据写入Redis，代码以下：

“`java

// 通过RDD的foreachPartition方法，将每个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，便可实现Spark将散布式大数据写入到Redis中，而且全部进程相当的轻松，无需太多配置、编写复杂的程序。只要能够灵活调用Spark的API，就能够完成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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