Spark构建Redis数据按照高效实时处理（spark连接redis）

Spark作为当前最热门的流处理和计算框架，其用来处理实时和批处理任务的快速模型使它与Hadoop的MapReduce的结合，使得它成为大规模批处理和计算的首选。Redis是一个数据结构服务器，它可以快速存储和查询结构化数据，因此，将Spark与Redis相结合为实时处理量级更大的数据提供了更好的选择。下面将详细介绍Spark如何构建Redis，以实现实时数据处理的高效。

1. 构建Spark/Redis连接

要构建Spark与Redis的连接，需要安装JDBC驱动程序。该驱动程序支持Spark对Redis中的数据进行访问，在Spark程序中可以使用JDBC API进行连接和访问。

2. 定义配置参数

需要定义和配置Spark/Redis连接相关的配置参数。如使用SparkSession来配置Redis数据库：

// 使用SparkSession 构建 Redis链接信息
val conf = new SparkConf()
  .set("spark.redis.host", "aa.bb.cc.dd")
  .set("spark.redis.port", 6379)
  .set("spark.redis.password", "account")
val spark = SparkSession.builder.config(conf).getOrCreate()

// 构建 Redis 连接器
val redis = spark.sqlContext.read.format("org.apache.spark.sql.redis")
  .option("table", "table")
  .option("key.column", "key")
  .load

3. 查询和处理Redis数据

就可以正式开始Spark查询和处理Redis中的数据。可以使用Spark SQL和DataSet API来实现前面定义的参数。

例如：可以使用Spark SQL来筛选出Redis中以某关键字开头的数据：

// 使用Spark SQL 进行 Redis数据查询
val df = spark.sql("select * from redis where key like 'foo_%'")

或者使用DataSet API来实现批量插入功能：

// 使用DataSet API 对 Redis进行批量插入
val rdd = sc.parallelize(List(....))

val df = spark.createDataFrame(rdd)

df.write
  .format("org.apache.spark.sql.redis")
  .option("table", tableName)
  .option("key.column", "key")
  .save()

因此，使用Spark构建Redis可以实现对Redis中数据进行高效实时处理，它可以更有效地支持大规模数据查询和分析。