海量数据查询
Redis是基于内存读取的数据库，相比其它的数据库，Redis的读取速度会更快。但是当我们要查询上千万条的海量数据时，即使是Redis也需要花费较长时间。这时候如果我们想要终止select作业的执行，我们希望的是所有的running task立即killed。
Spark是有作业调度机制的。SparkContext是Spark的入口，相当于应用程序的main函数。SparkContext中的cancelJobGroup函数可以取消正在运行的job。
/**
* Cancel active jobs for the specified group. See `org.apache.spark.SparkContext.setJobGroup`
* for more information.
*/
def cancelJobGroup(groupId: String) {
assertNotStopped()
dagScheduler.cancelJobGroup(groupId)
}按理说取消job之后，job下的所有task应该也终止。而且当我们取消select作业时，executor会throw TaskKilledException，而这个时候负责task作业的TaskContext在捕获到该异常之后，会执行killTaskIfInterrupted。
// If this task has been killed before we deserialized it, let's quit now. Otherwise,
// continue executing the task.
val killReason = reasonIfKilled
if (killReason.isDefined) {
// Throw an exception rather than returning, because returning within a try{} block
// causes a NonLocalReturnControl exception to be thrown. The NonLocalReturnControl
// exception will be caught by the catch block, leading to an incorrect ExceptionFailure
// for the task.
throw new TaskKilledException(killReason.get)
}/**
* If the task is interrupted, throws TaskKilledException with the reason for the interrupt.
*/
private[spark] def killTaskIfInterrupted(): Unit但是Spark-Redis中还是会出现终止作业但是task仍然running。因为task的计算逻辑最终是在RedisRDD中实现的，RedisRDD的compute会从Jedis中取获取keys。所以说要解决这个问题，应该在RedisRDD中取消正在running的task。这里有两种方法：
方法一：参考Spark的JDBCRDD，定义close()，结合InterruptibleIterator。
def close() {
if (closed) return
try {
if (null != rs) {
rs.close()
}
} catch {
case e: Exception => logWarning("Exception closing resultset", e)
}
try {
if (null != stmt) {
stmt.close()
}
} catch {
case e: Exception => logWarning("Exception closing statement", e)
}
try {
if (null != conn) {
if (!conn.isClosed && !conn.getAutoCommit) {
try {
conn.commit()
} catch {
case NonFatal(e) => logWarning("Exception committing transaction", e)
}
}
conn.close()
}
logInfo("closed connection")
} catch {
case e: Exception => logWarning("Exception closing connection", e)
}
closed = true
}
context.addTaskCompletionListener{ context => close() }
CompletionIterator[InternalRow, Iterator[InternalRow]](
new InterruptibleIterator(context, rowsIterator), close())方法二：异步线程执行compute，主线程中判断task isInterrupted
try{
val thread = new Thread() {
override def run(): Unit = {
try {
keys = doCall
} catch {
case e =>
logWarning(s"execute http require failed.")
}
isRequestFinished = true
}
}
// control the http request for quite if user interrupt the job
thread.start()
while (!context.isInterrupted() && !isRequestFinished) {
Thread.sleep(GetKeysWaitInterval)
}
if (context.isInterrupted() && !isRequestFinished) {
logInfo(s"try to kill task ${context.getKillReason()}")
context.killTaskIfInterrupted()
}
thread.join()
CompletionIterator[T, Iterator[T]](
new InterruptibleIterator(context, keys), close)我们可以异步线程来执行compute，然后在另外的线程中判断是否task isInterrupted，如果是的话就执行TaskContext的killTaskIfInterrupted。防止killTaskIfInterrupted无法杀掉task，再结合InterruptibleIterator：一种迭代器，以提供任务终止功能。通过检查[TaskContext]中的中断标志来工作。
海量数据插入
我们都已经redis的数据是保存在内存中的。当然Redis也支持持久化，可以将数据备份到硬盘中。当插入海量数据时，如果Redis的内存不够的话，很显然会丢失部分数据。这里让使用者困惑的点在于： 当Redis已使用内存大于最大可用内存时，Redis会报错：command not allowed when used memory > ‘maxmemory’。但是当insert job的数据大于Redis的可用内存时，部分数据丢失了，并且还没有任何报错。
因为不管是Jedis客户端还是Redis服务器，当插入数据时内存不够，不会插入成功，但也不会返回任何response。所以目前能想到的解决办法就是当insert数据丢失时，扩大Redis内存。
总结
Spark-Redis是一个应用还不是很广泛的开源项目，不像Spark JDBC那样已经商业化。所以Spark-Redis还是存在很多问题。相信随着commiter的努力，Spark-Redis也会越来越强大。