Spark开发之利用Redis提升性能（spark使用redis）

随着大数据的应用越来越普及，对对数据处理的性能要求也越来越高。针对Apache Spark这类高性能的分布式数据处理引擎，一句话来概括其功能：把大量存储集中处理后，以高效的方式运行大规模数据分析程序。为了提升Spark处理数据性能，有很多方法可供使用。本文就以利用Redis提升Spark性能为例，看看什么样的方法可以有效地提升Spark处理数据性能。

先来看看Redis性能提升用于Spark的具体方法。Redis缓存是一种高性能的存储 —— 内存中的key/value数据结构，用于提升Spark计算性能的关键词。当一条数据在Spark作业中需要使用多次或者多个进程多次访问时，可以使用Redis缓存机制来替换它，从而提升计算性能和降低硬盘I/O性能。

下面是一个简单的Redis缓存使用代码示例：

“`java

Object jedisInst = SparkUtils.getJedisInstance(rdd.context);

rdd.foreachPartition(partition => {

Jedis jedis = (Jedis) jedisInst;

while (partition.hasNext()) {

String key = partition.next();

String value = jedis.get(key);

//……

}

});

在这个示例中，利用获取的Jedis实例，为每个RDD分片调用Redis作为中间缓存，从而提高处理数据的性能。 
另外一种提升Spark性能的方式就是将RDD拆分为多个小RDD，以减少延时并减少数据量，从而提高处理分析的性能。下面是一个使用此方法的示例：
```java
JavaPrRDD prRDD = lines.flatMapToPr(new PrFlatMapFunction() { 
  public Iterable> call(String t) throws Exception { 
    //......
    List> result = new ArrayList>(); 
    linesArr.forEach(str -> { 
      result.add(new Tuple2(str, Integer.parseInt(str)); 
    } 
    return result; 
  } 
}); 

本文介绍了两种利用Redis提升Spark性能的方法，即将RDD存储在内存中的Redis中，以及将RDD拆分为多个小RDD，以减少数据量。在应用中，可以考虑定制Spark性能优化框架，利用Redis的优势，充分挖掘技术性能的潜力。

参考资料：

1.https://linuxism.org/use-redis-cache-data-improve-spark-calculate-performance/

2.https://www.jianshu.com/p/46df609e4cc4

3.https://www.iteblog.com/archives/15665.html