激发火花，Spark整合Redis（spark整合redis）
Spark是目前数据处理和分析的一种优秀模式，也是快速处理海量数据的优势工具，因此，如何利用Spark整合Redis成为值得关注的话题。
Redis是一种基于内存的KV数据库，可以让用户快速地存储、访问大量的数据。与其他NoSQL系统不同，Redis存储的数据不仅可以以KV方式访问，还可以通过丰富的数据结构来访问，比如hash、list、set等类型。由于Redis支持灵活的数据类型，因此很容易和Spark进行整合。通过将Redis存储的数据读取到Spark，分析模型可以被用来处理和分析有效的结果，这样一来，Redis就可以作为Spark的许多功能的后端数据存储工具。
Spark可以使用行动来整合Redis，原理是通过Spark提供的Redis连接池来处理Redis服务器上的数据中间件，并将Redis服务器上的数据映射到RDD（弹性分布式数据集）上，以便Spark能够读取和处理Redis存储的数据。
目前，Spark官方提供两个RedisV7连接库来实现Redis和Spark之间的整合，第一个是Spark-Redis，它支持Spark 1.x和2.x版本；第二个是redislite，它支持Spark 2.x版本。下面的代码段演示如何使用Spark-Redis库将Redis服务器中的数据映射到RDD上：
//导入Spark-redis库
import com.redislabs.provider.redis._
//设置要链接的Redis服务器的地址、端口号
val redisServer = “127.0.0.1”
val redisPort = 6379
//从Redis服务器读取数据，并将其映射到RDD上
val dataRDD = sc.fromRedisKV(Seq(redisServer -> redisPort))
//让Spark处理并分析Redis服务器上的数据
val resultData = dataRDD.map(x => (x._1, x._2.toInt)).reduceByKey(_ + _)
如上所示，Spark和Redis之间的整合可以使用Spark提供的Redis连接库实现，它可以将Redis服务器上的数据映射到RDD上，以便直接使用Spark处理并分析Redis服务器上的数据，从而提高数据处理的效率。我们可以实现更加灵活的数据库，为各种的实时计算和服务提供技术支持，因此把Spark和Redis结合起来是一个不错的选择。
