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，