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。
利用管道插入catdata.txt|redis-cli--pipeShellVSRedispipe下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redispipe之间的效率。测试思路：分别通过shell脚本和Redispipe向数据库中插入10万相同数据，查看各自所花费的时间。
频繁读取redis性能会有影响。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能。
首先双击打开电脑桌面上的Redis Desktop Manager应用程序的快捷方式。打开软件之后，并点击左上角的【连接到Redis服务器】。打开新增服务器窗口，输入名称、地址、密码（如果Redis服务器需要密码）后测试连接并保存。
redis里面的数据怎么查看?
在 Redis 中查看数据可以使用以下命令：keys pattern 命令可以列出匹配给定模式的所有键名。例如，执行 keys * 可以列出所有的键名。type key 命令可以查看指定键的数据类型。
首先双击打开电脑桌面上的Redis Desktop Manager应用程序的快捷方式。打开软件之后，并点击左上角的【连接到Redis服务器】。打开新增服务器窗口，输入名称、地址、密码（如果Redis服务器需要密码）后测试连接并保存。
其中users：1 users：2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users：location：shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现。这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。
打开reidis，选择第三个数据库。rpush listInfo aa，向listInfo添加数据，向后加，r代表右。push listInfo bb，向listInfo添加数据，向前加。lrange listInfo 0-1，代表查询所有添加的数据。
到远程的仓库进行搜索。点击查看详情，查看tag。找到我们想要的0.0，最新的tag可以用latest标识。执行命令：docker pull redis：0。通过docker images查看镜像。
面试官:Redis中的缓冲区了解吗-
对于同一缓冲系 ，当缓冲比一定时，总浓度越大，抗酸成分和抗碱成分越多，外加同量酸碱后，缓冲比变化越 小，缓冲容最大 ，缓冲能力就越强；反之 ，总浓度越小，缓冲容量越小 ，缓冲能力就越弱。
缓存就是数据交换的缓冲区（cache），当浏览器执行请求时，首先会对在缓存中进行查找，如果存在，就获取；否则就访问数据库。
输入缓冲区大小限制Redis 对输入缓冲区大小的限制比较暴力，当客户端传输的请求大小超过1G时，服务端会直接关闭连接。这种方式可以有效防止一些客户端或服务端 bug 导致的输入缓冲区过大的问题。
上一篇文章Redis主从复制原理中简要地说明了主从复制的一个基本原理，包含全量复制、复制积压缓冲区与增量复制等内容，有兴趣的同学可以先看下。利用主从复制，可以实现读写分离、数据备份等功能。
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