利用Redis集群实现数据导出（redis集群导出数据）

至HDFS

随着企业大数据的发展，数据仓库是企业数据中心的重要管理组件，同时HDFS（分布式文件系统）也是重要的分散式存储系统，为了合理利用这些系统，利用Redis集群实现数据导出至HDFS是必不可少的，用Redis做数据的存储载体后，可以有效将Redis中的数据批量导入到HDFS中。

从Redis中获取要导出的数据。比如可以从Redis中获取key-value键值对作为数据的载体：

redisConn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)   # 获取Redis连接
keys = redisConn.keys()   # 对所有key进行获取
for key in keys:
    value = redisConn.get(key)  
    ...

然后，将数据批量导入到HDFS中。 使用python模块HDFSClient可以很容易地将数据输出到HDFS中（这里以csv格式作为案例）：

from hdfs import *
client = get_hdfs(host='hostname', port='port', access_mode='w')  
# 设置HDFS的域名以及端口号
for kv in key value:
    # 构造kv，以中格式为例
    data = [kv[0]+','+kv[1] + "\n"]  
    # 重新获取hdfs客户端
    with client.write('hdfs_name') as f:  
        for d in data:
            f.write(d)

对于比较大的批量导出任务，推荐将导出任务放到一个可以可靠执行的平台上，比如Spark或Hadoop，来实现对海量数据的导出。

综上所述，利用Redis集群将数据导出至HDFS相对比较容易，并且能满足大数据开发中多个系统之间互联互通的需求，有利于后期数据处理工作的进行。