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Spark與Redis是當下最受歡迎的數(shù)據(jù)處理技術，因其強大的功能和易用性，它們之間的結合受到了廣泛的好評。它們的結合可以為企業(yè)提供更加高效和高可用性的應用程序。
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Spark是一款基于內存的分布式數(shù)據(jù)處理框架，可以用來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并且可以運行在一組互聯(lián)節(jié)點上。它可以在一個本地機器中縮短運行時間，也可以在集群上正常運行。同時，Spark還支持多種編程語言，如Java，Python，Scala和R等。
然而，Spark的性能的受限在于他的結果不會被持久化，也就是說任務完成后，結果會丟失。因此，在進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時，需要一種持久化的緩存技術，以便隨時獲取查詢結果，這就是Redis的功能。
Redis是一款高性能的內存數(shù)據(jù)庫，它通過關聯(lián)緩存功能來存儲實時數(shù)據(jù)，以便隨時調用最新的結果，而無需重復計算。它使用Key-value結構，并且支持各種數(shù)據(jù)結構，如列表、集合、有序集合等，這使得它更容易分布在內存中。同時，Redis也具有非常出色的數(shù)據(jù)持久化能力，可以永久存儲數(shù)據(jù)。
因此，Spark與Redis完美結合，可以幫助企業(yè)處理海量數(shù)據(jù)，同時提供良好的性能和節(jié)省成本的優(yōu)勢。例如，可以使用Spark從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，并將結果存儲在Redis中，以便隨時調用。下面是一個實現(xiàn)Spark與Redis結合的示例：
“`scala
val conf = new SparkConf().setMaster(“l(fā)ocal[2]”).setAppName(“Spark-Redis”)
val sc = new SparkContext(conf)
val dataRDD = sc.textFile(“some-big-datafile.txt”)
val pairsRDD = dataRDD.map{ line =>
val pair = line.split(“,”)
(pair(0), pair(1))
}
pairsRDD.foreachPartition {
partitionOfRecords =>
val jedis = new Jedis(“l(fā)ocalhost”)
partitionOfRecords.foreach {
record =>
jedis.set(record._1, record._2)
}
jedis.close()
}
總的來說，Spark和Redis的結合能夠滿足企業(yè)的快速數(shù)據(jù)處理和節(jié)省緩存的便捷性，幫助企業(yè)在大數(shù)據(jù)計算方面提供更具競爭力的差異性。
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文章名稱：Spark與Redis：數(shù)據(jù)處理和緩存的完美結合（redisspark）
文章源于：http://www.dlmjj.cn/article/dhggooo.html
