如何使用spark-redis组件访问云数据库Redis

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创建服务

我们以EMR-3.21.0版本和Redis 4.0为例。EMR集群安装的Spark版本是2.4.3，我们需要使用对应的Spark-Redis 2.4版本，该组件可以支持Redis 2.9.0以上版本。

EMR和Redis需要在同一个VPC网络中创建，同时，在云数据库Redis实例启动之后，需要在“白名单设置”中添加EMR集群IP地址（参考Redis快速入门文档，https://help.aliyun.com/document_detail/107043.html）。

启动Spark Shell

接下去，我们登录EMR Master节点启动Spark Shell。如果Master节点可以连接外网，可以使用package方式加载spark-redis相关jar包：

spark-shell --packages com.redislabs:spark-redis:2.4.0 \ --conf spark.redis.host=hostname \ --conf spark.redis.port=6379 \ --conf spark.redis.auth=password

spark.redis.host等参数可以在命令行指定，也可以配置在 spark-defaults.conf 中，也可以在代码中指定。其中：

spark.redis.host：Redis内网连接地址
spark.redis.port：Redis服务端口号
spark.redis.auth：创建Redis实例时指定的密码

也可以通过--jars的方式指定依赖的jar包：

spark-shell --jars spark-redis-2.4.0.jar,jedis-3.1.0-m1.jar,commons-pool2-2.0.jar \ --conf spark.redis.host=hostname \ --conf spark.redis.port=6379 \ --conf spark.redis.auth=password

通过Spark写入数据到Redis（RDD）

scala> import com.redislabs.provider.redis._    import com.redislabs.provider.redis._
scala> val data = Array(("key1", "v1"), ("key2", "world"), ("key3", "hello"), ("key4", "Hong"), ("key5", "Kong"))    data: Array[(String, String)] = Array((key1,v1), (key2,world), (key3,hello), (key4,Hong), (key5,Kong))
scala> val distData = sc.parallelize(data)    distData: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :29
scala> sc.toRedisKV(distData)

读取Redis（RDD）

scala> val stringRDD = sc.fromRedisKV("key*").map{ kv => kv._2 }stringRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[3] at map at :27
scala> val values = stringRDD.collect()values: Array[String] = Array(world, hello, v1, Kong, Hong)
scala> println(values.mkString(","))world,hello,v1,Kong,Hong

Spark DataFrame写入Redis

scala> case class Person(name: String, age: Int)defined class Person
scala> val personSeq = Seq(Person("John", 30), Person("Peter", 45))personSeq: Seq[Person] = List(Person(John,30), Person(Peter,45))
scala> val df = spark.createDataFrame(personSeq)df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]
scala> df.write.format("org.apache.spark.sql.redis").option("table", "person").save()

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