Spark Stream 实时读kafka写redis，rdd转换其他类型

做一个实时系统，用到了kafka，redis，sparkStream，很经典的一个架构。

kafka的生产者就不写了，这边只涉及sparksteam写消费者代码，存到redis。

KafkaToRedis kafkaToRedis=new KafkaToRedis();
    SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("kafka_to_redis");
    JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf,Durations.seconds(10));
        Map kafkaParams = new HashMap<>();
        kafkaParams.put("bootstrap.servers","wxincentos1:9092,wxincentos3:9092");
        kafkaParams.put("metadata.broker.list", "wxincentos1:9092,wxincentos3:9092");
        kafkaParams.put("group.id", "1");Set topics = new HashSet();
        topics.add("test3");
        JavaPairInputDStream lines = KafkaUtils.createDirectStream(
                jssc, 
                String.class, // key类型
                String.class, // value类型
                StringDecoder.class, // 解码器
                StringDecoder.class,
                kafkaParams, 
                topics);

到此就看后面的需求了，网上太多的wordcount的列子，看的都快吐了，想找个能把数据内容取出来的都那么困难，大多还是停留在rdd上，没办法只好自己想办法，看了好多列子，发现其实就是个rdd转其他类型的问题，就好办多了。

把rdd collect一下就能得到一个数组，操作也简单，说干就干。

        JavaDStream valueDStream = lines.map(new Function, String>() {
            public String call(Tuple2 v1) throws Exception {
                return v1._2();
            }
        });

List a=rdd.collect();
            for(int i = 0; i

a.get(i)；

}

数据就轻轻松松地取出来啦

写redis的话就是实例化个redis客户端，操作操作即可。就不赘述啦，后面讲讲redis集群怎么用的。