park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。
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。现在，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
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。
以上就是小编带给大家的如何操作的关键所在，如果觉得本经验对你们有帮助，请给小编我进行一点小小的支持。大家也可以下面发表一下自己的看法。
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