spark-redis是基于jedis实现的redis rdd，可对redis的String, Hash, List, Set and Sorted Set，XStream数据结构进行转换读写，支持将redis数据转换成DataFrames的方式，以Spark SQL进行统计运算，支持官方Redis cluster的集群读取模型，可自动感知Redis分区，亦可根据配置调整分区数。

支持版本：

使用方式，如使用2.4.x版本可引用Maven库：

<dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.redislabs</groupId>
      <artifactId>spark-redis_2.11</artifactId>
      <version>2.4.2</version>
    </dependency>
  </dependencies>

or

<dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.redislabs</groupId>
      <artifactId>spark-redis_2.12</artifactId>
      <version>2.4.2</version>
    </dependency>
  </dependencies>

使用2.3.x版本需要下载源代码：

git clone https://github.com/RedisLabs/spark-redis.git

更改Spark版本号

然后进入到相应的目录进行编译：

cd spark-redis
mvn clean package -DskipTests

编译后，将编译好的包install到本地的maven库

mvn install:install-file -DgroupId=com.redislabs -DartifactId=spark-redis_2.11 -Dversion=3.0.0-SNAPSHOT -Dpackaging=jar -Dfile=.\spark-redis_2.11-3.0.0-SNAPSHOT.jar

在对应的POM中加载对应包：

<dependency>
    <groupId>com.redislabs</groupId>
    <artifactId>spark-redis_2.11</artifactId>
    <version>3.0.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.73</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.4.1</version>
    <type>jar</type>
    <scope>compile</scope>
</dependency>

编写测试代码：

SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName(appName).set("spark.redis.host", "127.0.0.1")
        .set("spark.redis.port", "6000")
        .set("spark.redis.auth","123456"); /*初始化sparkconf，设置redis集群的IP、端口及密码，集群模式可使用任一节点的IP与端口*/
SparkSession spark = SparkSession
                    .builder().master("local[4]")
                    .config(sparkConf)
                    .getOrCreate();

Dataset<Row> df = spark.createDataFrame(Arrays.asList(
  new Person("John", 35),
  new Person("Peter", 40)), Person.class);
df.write()
  .format("org.apache.spark.sql.redis")
  .option("table", "person2")
  .option("key.column", "name")
  .mode(SaveMode.Overwrite)
  .save(); //对redis进行写入操作
//结果:
/*127.0.0.1:6000> keys *
1) "person2:Peter"
127.0.0.1:6001> keys *
1) "person2:John"
127.0.0.1:6002> keys *
1) "_spark:person2:schema" 存储元数据信息
*/

//redis手动初始化数据 hset person:1 name mike age 30
// hset person:2 name ken age 40
List<StructField> schemaFields = new ArrayList<StructField>();
schemaFields.add(new StructField("_id",StringType,false,Metadata.empty())); //其 hash key值默认为_id
schemaFields.add(new StructField("name",StringType,true,Metadata.empty()));
schemaFields.add(new StructField("age",IntegerType,true,Metadata.empty()));
StructType structType=DataTypes.createStructType(schemaFields);
Dataset<Row> ds=spark.read()
                    .format("org.apache.spark.sql.redis")
                    .option("keys.pattern", "person:*")
                    .schema(structType).load();
/*另其自动识别字段模式，默认所有字段为String类型
Dataset<Row> ds=spark.read()
                    .format("org.apache.spark.sql.redis")
                    .option("infer.schema", true)
                    .option("table", "person")
                    .schema(structType).load();
*/
ds.show();
ds.createOrReplaceTempView("persontbl");
Dataset<Row> ds2=spark.sql("select * from persontbl");
ds2.show();
/*结果
+---+----+---+
|_id|name|age|
+---+----+---+
|  1|mike| 30|
|  2| ken| 40|
+---+----+---+
*/
//年龄汇总
Dataset<Row> ds3=spark.sql("select sum(age) from persontbl");
ds3.show();
/*
+--------+
|sum(age)|
+--------+
|      70|
+--------+*/

探其代码实现，通过redis的scan方法获取到key值后，通过单节点的连接器，一条条的对key的value进行遍历，该操作在大数据量时，可能导致性能问题，需在网络上进行相应的优化。

同样，其String,List, Set and Sorted Set的实现方式亦是如此。