摘要:时常采用内存数据结构会使得程序更加高效，比如，Spark借助Redis可以提速45倍。
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。但Spark利用内存进行数据处理，这让Spark的处理速度超过基于磁盘的Hadoop 100x 倍。
但Spark和内存数据库Redis结合后可显著的提高Spark运行任务的性能，这源于Redis优秀的数据结构和执行过程，从而减小数据处理的复杂性和开销。Spark通过一个Redis连接器可以访问Redis的数据和API，加速Spark处理数据。
Spark和Redis结合使用到底有多大的性能提升呢？结合这两者来处理时序数据时可以提高46倍以上——而不是提高百分之四十五。
为什么这些数据处理速度的提升是很重要的呢？现在，越来越多的公司期望在交易完成的同时完成对应的数据分析。公司的决策也需要自动化，而这些需要数据分析能够实时的进行。Spark是一个用的较多的数据处理框架，但它不能做到百分之百实时，要想做到实时处理Spark还有很大一步工作需要做。
图1
Spark RDD
Spark采用弹性分布式数据集（RDD），可将数据存在易变的内存中或持久化到磁盘上。 RDD具有不可变化性，分布式存储在Spark集群的各节点，RDD经过tansform操作后创建出一个新的RDD。RDD是Spark中数据集的一种重要抽象，具有良好的容错性、高效的迭代处理。
Redis
Redis天生为高性能设计，通过良好的数据存储结构能达到亚毫秒级的延迟。Redis的数据存储结构不仅仅提高内存的利用和减小应用的复杂性，也降低了网络负载、带宽消耗和处理时间。Redis数据结构包括字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets）， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial）索引半径查询。
下面来展示Redis的数据结构如何来简化应用的处理时间和复杂度。这里用有序集合来举例，一个以评分（score）大小排序的元素集合。
图2
Redis能存储多种数据类型，并自动的以评分（score）排序。常见的例子有，按价格排序的商品，以阅读数排序的文章名，股票价格时序数据，带时间戳的传感器读数。
有序集合依赖Redis优秀的内建操作可以实现范围查询、求交集，可以非常快地（O(log(N))）完成添加，删除和更新元素的操作。Redis内建函数不仅减少代码开发，在内存中执行也减小了网络延时和带宽消耗，可达到亚毫秒级的吞吐延迟。特别地，对时序数据集合来讲，有序集合数据结构比使用内存键值对或使用磁盘的数据库，能给数据分析带来数量级上的性能提升。
Spark-Redis connector
为了提高Spark数据分析的能力，Redis团队开发了一个Spark-Redis connector，它使得Spark可以直接使用Redis作为数据源，顺理成章的Spark也能使用Redis的各数据结构，进而显著的提升Spark分析数据的速度。
图3
为了展示Spark结合Redis所产生的效果，Redis团队拿时序数据集合做基准测试，测试了Spark在不同情况下执行时间范围查询：Spark使用堆外内存；Spark使用Tachyon作为堆外缓存；Spark使用HDFS存储；Spark结合Redis使用。
Redis团队改进了Cloudera的Spark分析时序数据的包，采用Redis有序集合数据结构加速时序数据分析，并且实现Spark访问Redis各类数据结构的接口。此Spark-Redis时序开发包主要做了两件事：
- 它让Redis节点与Spark集群的节点自动匹配，确保每个Spark节点都使用本地Redis节点，这样可以明显的优化延迟时间；
- 集成Spark DataFrame和Spark读取数据源，使得Spark SQL查询可自动转化，并能借助Redis能有效的恢复数据。
换句话说，使用Spark-Redis时序开发包意味着用户无需担心Spark和Redis两者如何使用。用户使用Spark SQL进行数据分析可以获得极大的查询性能提升。
基准测试
基准测试的时序数据集是跨度32年的1024个股票交易市场按天随机生成的数据。每个股票交易所都有有序数据集，以日期和元素属性（开盘价、最高价、最低价、收盘价等）排序，在Redis中以有序数据结构存储，采用Spark进行数据分析，描述如图4
图4
在上述列子中，就有序集合AAPL来看，有序数据集合以天为评分（score，以蓝色表示），每天相关的值为一行（Member，以灰色表示）。在Redis中，只要执行一个ZRANGEBYSCORE操作就可以获取一个指定时间范围内的所有股票数据，并且Redis执行此查询要比其他Key/Value数据库快100倍。
从图x可以看到，横向比较各种情况的基准测试，Spark结合Redis执行时间片的查询速度比Spark使用HDFS快135倍、比Spark使用堆内内存或Spark使用Tachyon作为堆外内存要快45倍。
图5
Spark-Redis其它应用
按照“Getting Started with Spark and Redis”指南，你可以一步步安装Spark集群和使用Spark-Redis包。它提供一个简单的wordcount的例子展示如何使用Spark结合Redis。待你熟练使用后可以自己进一步挖掘、优化其他的Redis数据结构。
Redis的有序集合数据结构很适合时序数据集合，而Redis其他数据结构（比如，列表（lists）， 集合（sets）和 地理空间（geospatial）索引半径查询）也能进一步丰富Spark的数据分析。当使用Spark抽取地理空间信息来获取新产品的人群偏好和邻近中心的位置，可结合Redis的地理空间（geospatial）索引半径查询来优化。
Spark支持一系列的数据分析，包括SQL、机器学习、图计算和流式数据。Spark本身的内存数据处理能力有一定的限制，而借着Redis可以让Spark更快的做数据分析。其实Spark的DataFrame和Datasets已经在做类似的优化，先把数据进行结构化放在内存里进行计算，并且Datasets可以省掉序列化和反序列化的消耗。结合Spark和Redis，借助Redis的共享分布式内存数据存储机制，可以处理数百万个记录乃至上亿的记录
时序数据的分析仅仅是一个开始，更多的性能优化可以参见：Spark-Redis。
参考;
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