使用spark-redis来实现

使用Spark-Redis库可以很方便地将Spark和Redis集成起来，实现大规模数据处理和分布式缓存的结合。

首先需要在Spark中引入Spark-Redis库。可以在pom.xml或build.gradle文件中添加相关依赖。

然后可以使用Spark-Redis提供的API将数据存储到Redis中或从Redis中读取数据。例如，可以使用以下代码将RDD中的数据存储到Redis中：

import com.redislabs.provider.redis._

val rdd = sc.parallelize(Seq(("key1", "value1"), ("key2", "value2")))
rdd.saveToRedis("localhost", 6379)

其中，`saveToRedis`方法将RDD中的数据以(key, value)的形式存储到Redis中。

还可以使用以下代码从Redis中读取数据：

val rdd = sc.fromRedisHash("localhost", 6379, "hashKey")

其中，`fromRedisHash`方法将Redis中指定的hashKey中的数据读取到RDD中。

除了存储和读取数据，Spark-Redis还提供了其他一些API，例如`saveToRedisKV`、`fromRedisKV`、`fromRedisList`等，可以根据具体的需求选择使用。

总之，使用Spark-Redis可以方便地将Spark和Redis结合起来，实现更加高效的数据处理和缓存。