1.使用pipline的原因
Redis 使用的是客户端-服务器（CS）模型和请求/响应协议的 TCP 服务器。
这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤：
- 客户端向服务端发送一个查询请求，并监听 Socket 返回，通常是以阻塞模式，等待服务端响应。
- 服务端处理命令，并将结果返回给客户端。
- 管道（pipeline）可以一次性发送多条命令并在执行完后一次性将结果返回，pipeline 通过减少客户端与 redis 的通信次数来实现降低往返延时时间，而且 Pipeline 实现的原理是队列，而队列的原理是时先进先出，这样就保证数据的顺序性。
通俗点：
- pipeline就是把一组命令进行打包，然后一次性通过网络发送到Redis。同时将执行的结果批量的返回回来
- pipelined.sync()表示我一次性的异步发送到redis，不关注执行结果。
- pipeline.syncAndReturnAll ();将返回执行过的命令结果返回到List列表中
2.方法
2.1写入redis的方法
2.1.1参数说明
sc：SparkContext Spark上下文
spark：SparkSession 使用Dataset和DataFrame API编程Spark的入口点
1 2 3 4 5 6 7 8 | def writeRedis(sc: SparkContext,spark: SparkSession): Unit ={ // spark读取数据集 val df: DataFrame = spark.read.parquet("file:///F://delRedisData//1//delData.snappy.parquet") df.show(1,false) val rdd: RDD[String] = df.rdd.map(x=>x.getAs[String]("r")) // 这个集合写的是2000多万的数据 sc.toRedisSET(rdd,"test:task:deplicate") } |
2.2读取本地待删除数据的方法
2.2.1参数说明
sc：SparkContext Spark上下文
spark：SparkSession 使用Dataset和DataFrame API编程Spark的入口点
1 2 3 4 5 6 | def readParquet(spark: SparkSession,path:String): RDD[String] ={ val df: DataFrame = spark.read.parquet(path) val strRDD: RDD[String] = df.rdd.map(_.getAs[String]("r")) // 返回String类型的RDD strRDD } |
2.3调用pipline删除的方法
2.3.1参数说明
collectionName 其中redis set集合的名称
num是要删除的数据量是多少
arr是要删除的数据存放的是set集合的key
jedis是redis的客户端
1 2 3 4 5 6 7 8 | def delPipleine(collectionName:String,num:Int,arr:Array[String],jedis:Jedis):Unit = { try{ val pipeline: Pipeline = jedis.pipelined() // 选择数据库 默认为 0 pipeline.select(1) for(i e.printStackTrace() }finally if(jedis !=null) jedis.close() } |
3.完整代码
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4.总结
经检测：redis 的 pipeline（管道）方法 ，经单机版的redis测试 ，百万级别数据删除仅需要1分钟左右与硬件有关，还包括读取数据的时长等方面原因
以上就是Spark删除redis千万级别set集合数据实现分析的详细内容，更多关于Spark删除redis set集合的资料请关注IT俱乐部其它相关文章！
