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spark读取hdfs文件 spark读取redis

生活百科spark

导读：Redis是一种高性能的内存数据库，具有快速读写和高并发的特点 。Spark是一款分布式计算框架 ， 可以快速处理大规模数据 。本文将介绍如何使用Spark读取Redis中的数据 。
1. 安装Redis
首先需要在本地安装Redis，并启动Redis服务 。
2. 引入Redis依赖
在Spark项目中的pom.xml文件中添加Redis的依赖：
```
com.redislabsjedis3.6.03. 读取Redis中的数据
使用Jedis连接Redis，然后通过Jedis提供的API读取Redis中的数据 。以下是一个简单的示例代码：
```java
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisReader {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
String value = http://data.evianbaike.com/Redis/jedis.get("key");
System.out.println(value);
jedis.close();
}
【spark读取hdfs文件 spark读取redis】}
4. Spark中读取Redis数据
在Spark中读取Redis数据需要使用Spark的RDD API，通过调用mapPartitions方法将每个分区的数据映射为一个RDD 。以下是一个简单的示例代码：
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import java.util.Iterator;
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("RedisReader").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
JavaRDD rdd = sc.parallelizePartitions(new RedisPartition());
rdd.foreach(System.out::println);
sc.close();
static class RedisPartition implements Iterator {
private Jedis jedis;
RedisPartition() {
jedis = new Jedis("localhost", 6379);
}
@Override
public boolean hasNext() {
return false;
public String next() {
return jedis.get("key");
总结：本文介绍了如何使用Spark读取Redis中的数据 。通过Jedis连接Redis，并调用Jedis提供的API读取数据，然后通过Spark的RDD API将数据映射为一个RDD 。这种方式可以快速处理大规模的数据，适用于需要实时处理数据的场景 。

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