redis批量读取数据spark
Spark代表着下一代大数据处理技术，并且，借着开源算法和计算节点集群分布式处理，Spark和Hadoop在执行的方式和速度已经远远的超过传统单节点的技术架构。
spark往redis刷入数据foreachpartitio。上面的代码中，一次性批量插入了整个partition的数据，单个partition的数据量太多，会导致Redis内存溢出，导致服务不可用。解决方法是在foreachPartition。
前面应该还有个数据生产者，比如flume.flume负责生产数据，发送至kafka。spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算。计算结果保存至redis，供实时推荐使用。
Spark和Redis结合使用到底有多大的性能提升呢?45倍
Spark和Redis结合使用到底有多大的性能提升呢？结合这两者来处理时序数据时可以提高46倍以上——而不是提高百分之四十五。
使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法。这种方法可以高效地批量读取Redis数据，并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理。
前面应该还有个数据生产者，比如flume.flume负责生产数据，发送至kafka。spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算。计算结果保存至redis，供实时推荐使用。
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