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在當今應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域，分布式系統(tǒng)非常流行，給應(yīng)用開發(fā)者帶來了更多的格局。在不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)處理技術(shù)中，從Kafka到Redis已經(jīng)成為了一種很常見的組合，它們一起構(gòu)建了一個優(yōu)秀的分布式數(shù)據(jù)處理框架。
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Kafka是一種流式分布式消息中間件，它可以將數(shù)據(jù)以流的形式無縫地從一個地方發(fā)送到另一個地方。Kafka能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)流，并且實時跟蹤所有的數(shù)據(jù)，有效地實現(xiàn)數(shù)據(jù)總線的功能。 Kafka的另一個重要功能是支持實時消息訂閱，使用者可以訂閱Kafka的消息主題，實時收到消息更新。
Redis是一個開源的內(nèi)存對象數(shù)據(jù)庫，以鍵值對形式存儲數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)模型類似于字典和散列表，支持數(shù)據(jù)的持久存儲，可以替代Memcached和NoSQL的作用，兼容多種操作系統(tǒng)和語言，能夠以最快的速度處理數(shù)據(jù)讀寫請求，并且耗費資源最少。
因此，在從Kafka到Redis的架構(gòu)中，Kafka的實時訂閱功能可以通過Redis的數(shù)據(jù)庫模型實現(xiàn)數(shù)據(jù)的持久存儲，如此一來，就可以將實時消息流處理成更友好的格式，供后續(xù)流程使用。
為了演示從Kafka到Redis這種組合方式，我們可以利用第三方組件Apache Spark，它是一種用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的開源框架，可以實現(xiàn)Kafka和Redis的集成功能，下面是一個簡單的示例代碼：
Object example {
def mn(args: Array[String]): Unit = {
// Create a Spark context
val sc = new SparkContext(…)
// Create a StreamingContext
val ssc = new StreamingContext( sc, … )
// Create a direct stream from Kafka
val topicMap = Map(“topic1” -> 5, “topic2” -> 3)
val stream = KafkaStream.createStream(ssc, zkServers, consumerGroup, topicMap)
// Save stream to Redis
stream.forEachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
val connection = RedisClient.connect(…)
partitionOfRecords.foreach (record => connection.set(record.key, record.value))
connection.close()
}
}
ssc.start()
ssc.awtTermination()
}
}
從上面的示例可以看出，利用Kafka和Redis，可以建立一個可以實時解析數(shù)據(jù)流，并將最終數(shù)據(jù)持久化保存到Redis里的應(yīng)用框架，擺脫了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理機制，以達到高可用和實時性的要求。
Kafka和Redis的結(jié)合可以更好地支持分布式應(yīng)用的開發(fā)，可以靈活的應(yīng)對各種數(shù)據(jù)處理的需求，使用Kafka和Redis協(xié)作，能夠?qū)崟r的消息流處理功能發(fā)揮到極致。
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本文標題：從Kafka到Redis構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)處理框架（從kafka與redis）
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