如何高效的向Redis中插入大量数据

┌───────────────────────────────────────────────────┐
│2019年12月23日18:55:55更新
│ 若redis有密码加 -a 参数,选择其他数据库 -n 参数

└───────────────────────────────────────────────────┘

今天工作中遇到了这样一个场景,Kudu表(analysis.history_users)中有百万条数据,我要取其中三个字段(id,first_id,sencond_id)缓存在Redis中,结合实际,Redis选用Hash数据类型,其中一个Key为bigdata_users_firstid_id,field为first_id,Value为两字段拼接second_id:id,另外一个Key为bigdata_users_secondid_id,field为secondId,Value为id
我按照传统思路开始写java API,首先从Kudu表中查询并判断过滤空字段,开始运行。

注意:Kudu表中某些字段为Null,但是Redis的Hash数据类型中数据不能为空。

这种方式估算每秒能插入100条左右,这几百万条数据得插入到猴年马月啊。
开始查资料,发现有一种方式是Shell+redis客户端可以批量插入数据。
技术调研后开始实际操作:
因为Kudu是集成在Impala中的,所以先用Impala-Shell导出数据
因为first_id肯定不为空,所以不用过滤。
将impala-shell查询的结果落到output.txt文件中:

impala-shell -q 'select "hset",id,first_id,second_id from analysis.history_users' -B  \
--output_delimiter="\t" -o ~/output.txt

这样出来的结果格式就是hset [字段1] [字段2] [字段3],中间是[\t]间隔。
这里一定要带上-B --output_delimiter="\t",要不然出来结果就是表的结构。
接下来格式化字段为hset bigdata_users_firstid_id [field] [value],中间是空格间隔:

cat output.txt | awk -F "\t" '{print $1" bigdata_users_firstid_id  "$2" "$3":"$4;}' > firstid.txt

这一步一定要做,否则会报解析错误,将unix格式的文件转化为doc格式,因为换行符的差异:

unix2dos firstid.txt

然后执行redis的pipe命令,

cat firstid.txt | redis-cli -h 10.xx.x.x --pipe

结果提示成功(这一步运行大概10秒):

$ [test02 bigdata 16:18:35] [Wed Jun 12] ~
$ cat firstid.txt | redis-cli -h 10.xx.x.x  --pipe
All data transferred. Waiting for the last reply...
Last reply received from server.
errors: 0, replies: 2393459

接下来开始往第二个Key中导入数据:
因为second_id可能为空,且作为Field,所以需要过滤。
拿出数据,并以\t做分割:

impala-shell -q 'select "hset",second_id,id from analysis.history_users 
where second_id is not null ' -B --output_delimiter="\t" -o ~/second.txt

格式化字段为hset bigdata_users_secondid_id field value

cat second.txt | awk -F "\t" '{print $1" bigdata_users_secondid_id  "$2" "$3;}' > secondid.txt

格式转换:

 unix2dos secondid.txt 

执行命令:

cat secondid.txt | redis-cli -h 10.xx.x.x  --pipe

好了,原来需要好几个小时的任务,亲测不到一分钟就解决了,就是前期调研技术用时比较长。

参考:https://www.cnblogs.com/ivictor/p/5446503.html

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 195,898评论 5 462
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 82,401评论 2 373
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 143,058评论 0 325
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,539评论 1 267
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,382评论 5 358
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,319评论 1 273
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,706评论 3 386
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,370评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,664评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,715评论 2 312
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,476评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,326评论 3 313
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,730评论 3 299
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,003评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,275评论 1 251
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,683评论 2 342
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,877评论 2 335