在spark中查找数据的最佳选择

Question

我有一个要求，我需要从kafka主题中读取消息，对数据集进行查找，然后根据查找数据的结果发送消息。以下示例使这一点更加清晰。

Kafka主题接收xml消息，该消息具有保存值2345的字段messageID

我们进行查找并确认之前尚未发送此ID的消息。如果这返回false，我们发送消息，然后将此messageID添加到查找数据。如果此messageID已经在查找数据中，我们不会发送它。

目前，这是通过使用hbase表来保存查找数据来实现的。但是，我们每天可以收到数百万条消息，我担心组件的性能会随着时间的推移而降低。

是否有另一种更优化的解决方案来使用hbase来查找此查找数据，例如将此数据存储在RDD的内存中？我尝试了这个，但有一些困难，因为火花上下文显然不可序列化，所以我无法添加到现有的lookuo数据集

任何建议都非常感谢！

非常感谢

Dan

Answer 1

Spark适用于处理大量数据以用于分析目的。创建RDD抽象是为了增强Map-Reduce过程的性能限制。 Spark不像HBase那样取代了键/值存储。 查看您的问题在我看来，您需要在HBase之上的缓存层。这可以通过Redis或其他分布式缓存机制来实现。 RDD cachined在这里没有用，因为

1. 无法保证整个数据都在内存中
2. 配对的rdd支持基于键值的查找，但是它遵循用于查找键的map reduce模式。 RDD是一种抽象，它将有关数据位置和Lineage DAG信息的信息保存在其中。除非在其上发生某些操作，否则RDD不会实现数据。现在，即使您将所有数据保存在缓存中，RDD也需要搜索数据以进行查找。它不像HBase，你有一个键的索引，查找可以在恒定的时间内完成。

现在，您可能可以构建一些布隆过滤器，对数据建立索引并使用Spark进行查找。但是，这可能很难。