07_流式计算基础_第2天(Redis基础、应用场景、数据结构及案例)

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内存计算——精选推荐

内存计算如果说云计算这个新瓶装的是虚拟化+ SOA/⽹格计算+SaaS(软件即服务)的⽼酒，那么内存计算则重点是释放了计算这⼀部分的能量。

但是对内存计算经常有⼀些误解：1、⼤容量内存很贵2、内存计算不会持久化：实际上⼏乎所有的内存计算中间件都提供多种内存备份、持久存储备份以及基于磁盘的swap空间溢出的策略。

3、内存计算要取代数据仓库：内存计算的⽬的是要改善那些需要OLTP和OLAP混合处理的可操作数据集(Operational Dataset)的计算，⽽⾮历史数据集(Historical dataset)。

简⾔之，内存计算不是要把企业的所有数据都放进内存。

4、闪存已经⾜够快了：内存计算不是要达到2-3倍的边际效应提升(Marginal Effect)，⽽是10-100倍的提升，使之前那些不可⾏的业务和服务成为可能。

5、内存计算等于内存数据库：⾸先，内存计算是⼀种技术⽽不是某种产品。

其次，内存数据库只是⽬前内存计算触⼿可及的成果，内存计算长期的发展还是在流式处理(Stream Processing)上。

此外，内存计算与传统内存数据库的区别是：内存计算是为分布式、弹性环境以及内存数据处理⽽设计的。

⼀、内存计算产品分类根据内存计算技术的发展顺序，内存计算⼤致可以分为三类产品：1、分布式缓存(Memcached/Redis)：主要使⽤场景就是将频繁访问的数据保存在内存中避免磁盘加载。

多数产品都是分布式内存key/value 存储，并提供简单的put和get⽅法。

随着不断成熟，与后端的read/write-through，ACID事务，复制和分区，eviction策略等也逐渐加⼊到产品中，这些特性也成为了后来出现的IMDG/IMCG产品的基础。

2、内存数据/计算⽹格(IMDG/IMCG, GemFire/Hazelcast/GridGain)：数据⽹格的显著特性是co-location计算，将计算过程发送到数据本地执⾏。

redis内存占用计算公式

redis内存占用计算公式Redis内存占用计算公式1. 概述Redis是一种开源的内存数据库，用于支持各种不同的数据结构。

在使用Redis时，了解其内存占用计算公式是非常重要的。

本文将列举一些相关的计算公式，并通过具体的示例进行解释说明。

2. 计算公式•字符串（String）的内存占用计算公式：–内存占用 = 所存储的字符串长度× 每个字符的字节数例如，存储一个长度为10的字符串”HelloWorld”，假设每个字符占用一个字节，则它的内存占用为10 × 1 = 10字节。

•哈希表（Hash）的内存占用计算公式：–内存占用 = sum(每个字段的键长 + 每个字段的值长 + 固定部分长)例如，存储一个哈希表，包含3个字段，假设键长为10字节，值长为20字节，固定部分长为10字节，则该哈希表的内存占用为3 × (10 + 20 + 10) = 120 字节。

•列表（List）的内存占用计算公式：–内存占用 = sum(每个元素的长度 + 固定部分长) × 列表的长度例如，存储一个列表，包含5个元素，假设每个元素的长度为10字节，固定部分长为5字节，则该列表的内存占用为 (10 + 5) × 5 = 75 字节。

•集合（Set）的内存占用计算公式：–内存占用 = sum(每个成员的长度 + 固定部分长) × 集合的长度例如，存储一个集合，包含4个成员，假设每个成员的长度为15字节，固定部分长为5字节，则该集合的内存占用为(15 + 5) × 4 = 80 字节。

•有序集合（Sorted Set）的内存占用计算公式：–内存占用 = sum(每个成员的长度 + 每个分值的长度 + 固定部分长) × 有序集合的长度例如，存储一个有序集合，包含3个成员，假设每个成员的长度为10字节，每个分值的长度为8字节，固定部分长为5字节，则该有序集合的内存占用为(10 + 8 + 5) × 3 = 69 字节。

编程中的实时数据处理和流式计算

编程中的实时数据处理和流式计算实时数据处理和流式计算是指在数据到达时立即进行处理和分析的数据处理方式。

相比传统的批处理方式，它能够更快地获取和处理数据，使得企业和组织能够更及时地做出决策和应对变化的市场需求。

实时数据处理是一种处理实时数据流的计算模型，它能够从源源不断的数据流中提取、转换和加载数据，并实时地生成结果。

在这个过程中，数据是逐个记录处理的，而不是批处理的方式一次性处理所有数据。

实时数据处理的关键是低延迟，在毫秒或甚至更短的时间内对数据进行处理和响应。

在实时数据处理中，数据通常以事件流的形式到达。

这些事件可以是传感器数据、网络日志、用户交互、业务指标等等。

实时数据处理系统通常由数据源、数据处理引擎、计算节点和结果存储组成。

数据源负责收集和传输数据，数据处理引擎负责对数据进行处理和计算，计算节点则是具体的执行单位，负责处理数据的每个事件，并将结果存储到结果存储中。

实时数据处理的应用场景非常广泛。

例如，在电商领域，实时数据处理可以用于在线推荐系统，根据用户的实时行为和偏好，实时更新推荐结果；在金融领域，实时数据处理可以用于监控交易风险，实时检测异常交易行为；在物联网领域，实时数据处理可以用于监控设备状态，实时预测设备故障等等。

流式计算是一种对数据流进行连续计算和处理的计算模型。

与实时数据处理类似，流式计算也是一种低延迟的计算方式，能够实时地对数据进行计算和分析。

流式计算与实时数据处理的主要区别在于计算的粒度。

流式计算通常以流为单位进行计算，而实时数据处理则以事件为单位进行处理。

在流式计算过程中，数据源会不断地产生数据流，流式计算系统会实时地对数据流进行计算和处理，并输出结果流。

流式计算系统通常由数据源、计算模型和结果存储组成。

数据源负责收集和传输数据流，计算模型定义了对数据流的计算逻辑，结果存储用于存储计算的结果。

流式计算的应用场景也非常广泛。

例如，在网络安全领域，流式计算可以用于实时检测和阻止网络攻击；在广告领域，流式计算可以用于实时竞价广告投放；在智能交通领域，流式计算可以用于实时交通监控和智能调度等等。

php的redis常见面试题(3篇)

第1篇1. 什么是Redis？Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、高性能的、基于内存的键值型数据库。

它支持多种类型的数据结构，如字符串、列表、集合、有序集合等，适用于缓存、消息队列、排行榜等多种场景。

2. Redis的特点有哪些？（1）高性能：Redis基于内存存储，读写速度快，适用于对性能要求较高的场景。

（2）支持多种数据结构：Redis支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、有序集合等，满足不同业务场景的需求。

（3）持久化：Redis支持RDB和AOF两种持久化方式，保证数据不丢失。

（4）事务支持：Redis支持事务，可以保证多个命令的原子性执行。

（5）高可用：Redis支持主从复制和哨兵机制，实现高可用。

（6）分布式：Redis支持集群，实现数据分布式存储。

二、Redis数据结构与操作1. Redis支持哪些数据结构？（1）字符串（String）（2）列表（List）（3）集合（Set）（4）有序集合（Sorted Set）（5）哈希表（Hash）（6）位图（Bitmap）（7）HyperLogLog（8）GEO（地理信息）2. 如何在Redis中操作这些数据结构？以下是一些常见的数据结构操作示例：（1）字符串（String）```php// 设置字符串redis_set($redis, 'key', 'value');// 获取字符串$value = redis_get($redis, 'key');// 删除字符串redis_del($redis, 'key');```（2）列表（List）```php// 向列表末尾添加元素redis_rpush($redis, 'key', 'value1', 'value2'); // 从列表头部获取元素$value = redis_lpop($redis, 'key');// 删除列表中的元素redis_lrem($redis, 'key', 0, 'value');```（3）集合（Set）```php// 向集合中添加元素redis_sadd($redis, 'key', 'value1', 'value2');// 获取集合中的元素$value = redis_smembers($redis, 'key');// 删除集合中的元素redis_srem($redis, 'key', 'value');```（4）有序集合（Sorted Set）```php// 向有序集合中添加元素redis_zadd($redis, 'key', 1, 'value1', 2, 'value2'); // 获取有序集合中的元素$value = redis_zrange($redis, 'key', 0, -1);// 删除有序集合中的元素redis_zrem($redis, 'key', 'value');```（5）哈希表（Hash）```php// 向哈希表中添加元素redis_hset($redis, 'key', 'field', 'value');// 获取哈希表中的元素$value = redis_hget($redis, 'key', 'field');// 删除哈希表中的元素redis_hdel($redis, 'key', 'field');```三、Redis持久化与复制1. Redis支持哪些持久化方式？（1）RDB（快照）：将内存中的数据定期写入磁盘。

京东云架构介绍

JBUS抽取业务数据到JDS，支持跨机房数据备份 API
Jbus前端
API
MQ
全量模块
Worker…
JBUS 系统结构
DB 全量模块
增量变化数据
源数据库 1(Master)
状态报告/任务控制接口
Jbus_extractor (增量抽数)
Canal server
Jbus_loader （增量导数）
Canal client
• 文件系统 – 每日接受2亿文件上传的海量存储系统
• 云存储 – 高可用、高可靠、低成本的对象存储服务
• 块存储 – 为虚拟化、数据库等场景提供可靠的块设备抽象
Private Client Libraries
Public RESTful API
Block Storage Abstraction
Jingdong Elastic Storage Platform
Scribe
Storm
supervisor
IO
适
JMS
配
器
From
Where
GroupBy
Aggregate
Select
IO
适
Join
配
From
Partial
Aggregate
Sort
器
Zookeeper
nimbus
SAF
EPL组件
Filter
Projection
Sort PartialAggregate
• 短地址服务系统提供网址缩短服务，目的将url进行字符串压缩，变长地址为短码进行页面定向。电子商务兴起后，分享商品成了客户的最爱使用得项目。短地址利于公司站点推广，解决移动端代下单时遇到的长地址导致操作不畅等情况。对外亦提供saas 服务，再者侦听来源客户的点击流信息。支持多用户同一地址对应不同短地址；支持点击量、来源、地域的实时分析。

基于node-red与redis的实时流数据处理模型的设计与应用

摘要摘要近年来，随着云计算、物联网、社交媒体等新兴信息技术和应用模式的快速发展，人类社会不断地向大数据时代迈进。

大数据时代下的流式数据呈现出实时性、突发性、无序性等特点，这对流式数据处理系统就有了更高更严格的要求。

如今，现有的实时流数据处理系统通常面临着业务扩展困难、数据流管理困难的问题，本文旨在解决实时流数据处理中所面临的这两大问题，在保证数据处理的实时性和高效性的前提下，提出了一套新的基于Node-red的数据流管理和Redis 内存计算的实时流数据处理模型。

本文从总体架构上对该模型进行设计，重新设计了Node-red的数据输入节点、数据输出节点、数据处理节点以及Redis数据库访问节点，各个节点的开发使用Node.js异步编程语言，节点之间的通信是通过Redis的pub/sub机制以及Node.js 的socket.io来完成。

最后将这些节点重新安装部署到Node-red中，使其成为一个完整的实时流数据处理模型。

在实时流数据处理过程中，经常会遇到最大值、最小值、累计求和、top(n)等数据指标的计算，而计算这些指标的基础就是去重统计，本文通过分析Redis有序集合的源码，结合Skip List的基本原理，提出了基于Redis 有序集合的去重统计方法，并通过新设计的Redis数据库访问节点实现该方法在实时流数据处理模型中的应用。

实时流数据处理模型设计完成之后，一个重要任务就是对模型进行应用验证，因此本文设计并实现了一个实时的网站访问监控系统，并利用该模型对数据进行实时处理，最终将分析结果展示在前端可视化界面上。

该系统主要包括三个模块，实时数据采集模块、实时数据分析模块以及数据可视化模块，其中，实时数据分析模块是利用本文所设计的实时流数据处理模型来实现的，数据可视化模块是利用Node.js的express框架实现的一个web应用，用户只需在浏览器上登录就可以访问监控页面，同时利用highcharts将数据可视化模块中的图表组件化，以此来适应因业务的不断扩展而带来的数据多样化。

Redis实时数据分析与计算实践

Redis实时数据分析与计算实践Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的，基于内存的数据结构存储系统。

它在内存中存储数据，并通过网络进行快速访问。

由于其高性能和易用性，Redis在实时数据分析和计算领域得到了广泛的应用。

1. 简介Redis是一个支持多种数据结构的数据库，包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。

这些数据结构的高效操作使得Redis在实时数据分析与计算方面具有独特的优势。

2. 实时数据分析与计算实时数据分析与计算要求系统能够快速地处理和分析大量的实时数据。

Redis通过将数据存储在内存中，实现了快速的读写操作，从而满足实时数据分析与计算的需求。

3. 数据存储与读取Redis以键值对的形式存储数据，通过键来快速定位和读取数据。

数据存储在Redis的内存中，因此读取速度非常快。

这使得Redis成为实时数据分析与计算的理想选择。

4. 数据结构Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。

这些数据结构的高效操作可以满足实时数据分析与计算的不同需求。

5. 数据分析通过Redis的数据结构，可以方便地进行各种数据分析操作。

例如，通过列表数据结构可以实现队列，用于实时处理数据流；集合数据结构可以用于去重和求交集；有序集合数据结构可以用于实现排行榜。

6. 数据计算Redis支持多种计算操作，如求和、求平均值、求最大值和最小值等。

这些计算操作可以直接在Redis中进行，而无需传输数据到其他计算节点，从而提高了计算效率。

7. 应用场景Redis在实时数据分析与计算方面有广泛的应用场景。

例如，广告系统可以使用Redis来实时统计展示量和点击量；电商系统可以使用Redis来实时统计商品销量和用户行为；游戏系统可以使用Redis来实时处理游戏事件和计算排名等。

8. 总结Redis作为一个高性能的内存数据库，具备实时数据分析与计算所需的快速存储和高效计算能力。

流式处理编程实验报告

一、实验目的1. 了解流式处理的基本概念和原理。

2. 掌握流式处理编程的基本方法和技术。

3. 熟悉常用流式处理框架的使用。

4. 培养实际应用流式处理技术解决实际问题的能力。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Java3. 开发工具：IntelliJ IDEA4. 流式处理框架：Apache Kafka三、实验内容本次实验主要围绕流式处理编程展开，包括以下内容：1. Kafka基本概念及配置2. Kafka生产者与消费者编程3. 流式处理框架Flink的使用4. 实现一个简单的流式处理应用四、实验步骤1. Kafka基本概念及配置（1）安装Kafka：下载Kafka安装包，解压到指定目录。

（2）配置Kafka：编辑`config/server.properties`文件，修改以下参数：- broker.id：设置broker的唯一标识。

- listeners：设置监听的端口。

- log.dirs：设置日志存储目录。

（3）启动Kafka服务：在命令行中运行`bin/kafka-server-start.sh config/server.properties`命令启动Kafka服务。

2. Kafka生产者与消费者编程（1）生产者编程：```javaProperties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");props.put("key.serializer","mon.serialization.StringSerializer");props.put("value.serializer","mon.serialization.StringSerializer");Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);String topic = "test";String record = "Hello, Kafka!";producer.send(new ProducerRecord<>(topic, record));producer.close();```（2）消费者编程：```javaProperties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");props.put("group.id", "test");props.put("key.deserializer","mon.serialization.StringDeserializer");props.put("value.deserializer","mon.serialization.StringDeserializer");Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);String topic = "test";consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));while (true) {ConsumerRecords<String, String> records =consumer.poll(Duration.ofMillis(100));for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());}}consumer.close();```3. 流式处理框架Flink的使用（1）安装Flink：下载Flink安装包，解压到指定目录。

20道redis基础选择题及解析

20道redis基础选择题及解析Redis是使用广泛的开源内存数据库，用于存储键值对。

以下是20道Redis基础选择题及解析：1.Redis的数据类型包括哪些？答案：Redis的数据类型包括字符串、列表、集合、有序集合和哈希表。

2.Redis的字符串类型可以存储什么类型的数据？答案：Redis的字符串类型可以存储任何类型的数据，包括字符串、数字、二进制数据等。

3.Redis的列表类型可以存储什么类型的数据？答案：Redis的列表类型可以存储任何类型的数据，但列表中的元素必须是相同的数据类型。

4.Redis的集合类型可以存储什么类型的数据？答案：Redis的集合类型可以存储任何类型的数据，但集合中的元素不能重复。

5.Redis的有序集合类型可以存储什么类型的数据？答案：Redis的有序集合类型可以存储任何类型的数据，但集合中的元素不能重复，并且元素的顺序由分值决定。

6.Redis的哈希表类型可以存储什么类型的数据？答案：Redis的哈希表类型可以存储键值对，键和值可以是任何类型的数据。

7.Redis的键可以有哪些类型？答案：Redis的键可以是字符串、列表、集合、有序集合和哈希表。

8.Redis的过期时间可以设置多少秒？答案：Redis的过期时间可以设置为0到2^32-1秒。

9.Redis的数据库可以有多少个？答案：Redis的数据库可以有16个。

10.Redis的连接数可以有多少个？答案：Redis的连接数可以有10240个。

11.Redis的最大内存可以有多少？答案：Redis的最大内存可以有16GB。

12.Redis的持久化方式有哪些？答案：Redis的持久化方式有RDB和AOF两种。

13.RDB持久化是如何工作的？答案：RDB持久化是通过定期将内存中的数据保存到磁盘文件中来实现的。

14.AOF持久化是如何工作的？答案：AOF持久化是通过记录所有对数据库的操作来实现的。

15.Redis的复制方式有哪些？答案：Redis的复制方式有主从复制和哨兵模式两种。

redis笔试题

以下是一份Redis的笔试题，用于测试应聘者对Redis的掌握程度和相关经验。

一、选择题
1.Redis是什么类型的数据库？
A. 关系型数据库
B. 非关系型数据库
C. 键值对数据库
D. 文档型数据库
2.Redis的数据类型有哪些？
A. 字符串、数组、哈希表、列表、集合、有序集合
B. 字符串、数组、哈希表、链表、队列、栈
C. 字符串、整数、浮点数、哈希表、列表、集合
D. 字符串、整数、浮点数、哈希表、有序集合
3.Redis的持久化方式有哪些？
A. 仅内存存储，不提供持久化
B. RDB和AOF两种方式
C. RDB、AOF和Snapshot三种方式
D. RDB和Snapshot两种方式
4.Redis的发布订阅模式是什么？
A. 发布/订阅模式
B. 点对点模式
C. 请求/响应模式
D. 单播模式
5.Redis的内存淘汰策略有哪些？
A. 最近最少使用(LRU)和最少使用(LFU)
B. 内存淘汰策略仅支持LRU
C. 没有内存淘汰策略，数据只进不出
D. 内存淘汰策略仅支持LFU
二、简答题
6.请简述Redis的数据结构及其使用场景。

7.Redis有哪些常见的操作命令？请列举几个常用的命令。

8.Redis的发布订阅模式是如何工作的？请简述其工作原理。

9.Redis的内存淘汰策略有哪些？它们是如何工作的？
10.请简述Redis的持久化方式及其优缺点。

流式基础原理及应用课件

消息队列、事件驱动架构、日志收集、流处理。
特点
高吞吐量、低延迟、可扩展性、容错性。
Apache Flink
简介
Apache Flink是一个开源的流处理框架，用于处理无界和有界数
据流。
特点
高性能、高吞吐量、低延迟、状态计算、事件时间处理。
用途
实时数据分析、流式计算、批处理、机器学习。
Apache Beam
Apache Storm
一个分布式实时计算系统，用于处理大规模流式数据，具有高可靠性和可扩展性。
Apache Samza
一个分布式流处理框架，基于Kafka构建，提供数据一致性和容错性。
流式数据处理流程
数据清洗
去除无效或错误的数据，对数据进行格式化、转换等操作。
数据处理
使用流式计算框架对数据进行实时处理，包括过滤、聚合、连接等操作。
简介
Apache Beam是一个统一的编程模型，用于构建批处理和流式
数据处理管道。
特点
可扩展性、统一编程模型、多种执行引擎支持。
用途
批处理、流处理、数据转换、数据管道建设。
06 流式数据处理未来展望
流批一体处理
流批一体处理是一种将流式数据处理和批处理结合在一起的技术，旨在提高数据处理效率和灵活性。通过流批一体处理，企业可以同时处理实时数据和历史数据，并获得更准确、全面的分析结果。
流式数据的应用场景
金融交易、物联网、社交媒体分析、实时推荐系统等。
实时性
流式数据是实时产生的，具有时间戳，处理速度要求快。
无限性
流式数据是无限的，无法预知其结束时间。
有序性
流式数据按照产生顺序排列，每个数据项都有一个顺序标识。

流式的原理和应用

流式的原理和应用流式的原理流式（Flow）是指在计算机领域中，数据在传输或处理过程中以流的形式流动。

相比于传统的批处理方式，流式处理能够实时地处理数据、持续产生结果，并且不需要等待所有数据都被加载完毕。

流式处理的核心思想是将数据切割成一段一段的小块，并在这些小块上进行处理和分析。

流式处理模型流式处理模型由三个主要组件组成：数据源、数据处理和数据消费者。

- 数据源：数据源可以是各种来源，比如传感器、日志文件、消息队列等。

数据源根据一定的规则，将数据切割成小块，并发送给数据处理组件。

- 数据处理：数据处理组件是整个流式处理系统的核心，用于对接收到的数据进行处理、分析和计算。

数据处理组件通常是通过各种算法和模型来实现的，可以根据具体需求进行自定义。

-数据消费者：数据消费者用于接收并消费处理后的数据。

数据消费者可以是数据库、文件系统、消息队列或者其他的数据存储和分析工具。

流式处理的特点流式处理具有以下几个特点： 1. 实时性：与传统的批处理方式不同，流式处理可以实时地处理数据，并在数据到达后立即进行处理和分析。

2. 高吞吐量：流式处理能够处理大量的数据，因为数据在流动过程中可以并行处理，提高了整体的处理速度。

3. 低延迟：由于流式处理能够实时地处理数据，因此可以实现低延迟的数据处理和分析，满足实时业务需求。

4. 高容错性：流式处理通常具备容错机制，可以在出现故障时自动进行恢复，并保证数据处理的连续性和完整性。

5. 灵活性：流式处理可以根据具体的需求进行灵活配置和扩展，以适应不同场景和数据量的处理需求。

流式的应用流式处理在各个领域中都有广泛的应用。

下面将介绍几个典型的流式处理应用。

实时监控和分析流式处理可以实现实时监控和分析。

例如，在电信领域中，基站数据可以通过流式处理实时地进行监控和分析，以实现网络质量的实时评估和故障的快速发现。

在金融领域中，流式处理可以用于实时监控交易数据，以识别潜在的风险和异常。

流式计算案例

流式计算案例1. 实时广告投放在数字广告行业中，实时广告投放是一项关键任务。

通过使用流式计算技术，广告平台可以实时收集和处理用户的行为数据，然后根据用户的兴趣和需求，选择最合适的广告进行投放。

这种实时的个性化广告投放能够提高广告的点击率和转化率，从而增加广告主的收益。

2. 金融交易监控在金融行业中，流式计算被广泛应用于交易监控系统。

通过实时收集和分析交易数据，系统可以监测异常交易行为，如洗钱、欺诈等，并及时发出警报。

这种实时监控能够帮助金融机构及时发现和阻止潜在的风险，保护客户的资金安全。

3. 物联网数据分析物联网设备产生的数据量庞大且快速增长，传统的批处理方式无法满足实时分析的需求。

通过使用流式计算技术，可以实时处理和分析物联网设备产生的数据，并根据分析结果做出相应的决策。

例如，智能家居系统可以通过实时分析温度、湿度等数据，自动调节空调和加湿器的工作状态，提供舒适的居住环境。

4. 实时监控系统流式计算广泛应用于各种实时监控系统中，如视频监控、安防监控等。

通过实时处理和分析视频数据，系统可以快速检测出异常事件，并及时发出警报。

例如，视频监控系统可以检测到有人闯入受限区域，或者检测到火灾、爆炸等危险情况，及时通知相关人员采取措施。

5. 实时交通管理在城市交通管理中，流式计算被用于实时监控交通流量和道路状况。

通过实时收集和分析车辆行驶数据、交通信号灯状态等信息，系统可以及时发现交通拥堵或事故，并根据分析结果调整交通信号灯的配时，以优化交通流动性，提高道路通行效率。

6. 在线游戏分析流式计算可用于在线游戏的实时分析和监控。

通过收集和分析玩家的行为数据，系统可以实时监测游戏的运行状态、玩家的游戏体验等，以及时发现并解决问题。

此外，流式计算还可以实现实时的玩家匹配和动态难度调整，提升游戏的可玩性和娱乐性。

7. 实时舆情监测流式计算技术可以用于实时监测社交媒体和新闻网站上的舆情信息。

通过实时收集和分析用户的评论、转发等行为，系统可以及时了解公众对某个话题或事件的态度和反应。

人工智能相关课程介绍

⼈⼯智能相关课程介绍⼈⼯智能课程内容介绍课程简介1、计算机操作技能主要内容：通过本课程的学习可以使学⽣掌握计算机相关基本操作为后续的专业课程学习打下实践操作基础。

基本内容有：硬件与操作系统，通过对计算机硬件的介绍、操作系统的安装等实践操作来了解计算机硬件，掌握操作系统的安装⽅⾯的基本操作；系统的基本操作，通过学习⿏标、键盘、输⼊法的操作、桌⾯操作、窗⼝操作、任务栏操作、常⽤设置、⽤户管理、磁盘操作、⽂件管理等实践操作来掌握Windows系统的相关基本操作；办公软件及⼊门的使⽤，通过对Word、Excel和PPT的基本使⽤来掌握办公软件的基本操作；Dos操作与⽹络基础，掌握Dos基本命令、⽹络基本操作和故障排除；常⽤⼯具软件的使⽤，熟悉电⼦邮箱等常⽤软件的操作。

教学形式以学⽣在线学习为主，辅助教师指导。

考核形式为在线打字考核与在线机考相结合的⽅式评定成绩。

并且考核时间采⽤类似驾校考核模式，在若⼲考核时间点可以任意申请考核，直到通过为⽌。

2、计算机系统导论主要内容：对现代电⼦计算机⼯作原理、设计过程有⼀个体系化认识，包含汇编语⾔数据逻辑、模拟电路、计算机组成原理、编译原理重要理论的地位与作⽤主要内容模型等介绍3、计算思维I与应⽤（C）主要内容：分成四⼤板块，第⼀部分主要讲解计算思维的概念、本质以及相关特征；第⼆部分针对计算机的⼀些微观知识点进⾏补充，包括计算机的组成等；第三部分通过对程序设计语⾔发展的描述，初步体会程序语⾔的特点；第四部分主要针对C语⾔，将抽象的计算思维实例化，培养学⽣的编程感觉。

其中C语⾔包含内容：编程规范，数据类型与变量常量的定义，各类运算符的操作，输⼊与输出语句，函数思维建⽴，控制语句，循环语句，中断语句，函数的声明、实现与调⽤，⽆参函数，有参函数，函数的返回值，⼀维数组，⼀维指针，结构体的定义，⽂件读写基本操作等。

4、计算思维II与应⽤（Java）主要内容：主要包括项⽬需求分析，⾯向对象概念与运⽤，类与对象的概念，类与对象的关系，UML类图绘制，UML时序图绘制，UML⽤例图绘制，UML综合项⽬设计，VS2010开发环境搭建，变量、常量的定义与赋值，运算符操作，控制语句，⼀维数组，函数的声明、实现与调⽤，⼀维指针，引⽤的概念与运⽤，类的声明与实现，对象实例化，new与delete关键字，对象间的协作实现，断点调试与BUG修复，成员函数，构造函数，析构函数，函数重载，封装机制，单继承的声明与实现，继承关系中构造函数和析构函数的调⽤规则，继承关系中的三种访问权限，多态的概念，静态多态的函数多态，动态多态的虚函数实现，纯虚函数的概念与实现，抽象类的概念与实现。

redis面试题目及答案

redis面试题目及答案1. 介绍Redis及其特点Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源、内存数据结构存储系统，用于存储和缓存数据，常被用作数据库、缓存和消息中间件。

其具有以下特点：- 高性能: Redis通过将数据存储在内存中，实现了快速读写操作，平均每秒可以处理超过100k个写入操作，每秒读取达到超过110k个操作。

- 数据结构丰富: Redis支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等，使得开发人员能够根据需求选择适合的数据结构。

- 持久化支持: Redis提供了RDB（Redis Database）和AOF （Append Only File）两种持久化方式，可以将内存中的数据定期保存到硬盘以实现数据的持久化。

- 高可用性: Redis支持主从复制和Sentinel机制，保证了数据的高可用性和容错性。

- 扩展性: Redis支持数据分片，并可以使用Redis Cluster实现自动分片和数据复制，以支持海量数据存储和高并发访问。

2. 什么是Redis的数据类型？请列举并简单解释每种数据类型。

Redis支持以下数据类型：- 字符串(String): Redis中最基本的数据类型，可以存储字符串、整数或二进制数据。

常用操作包括设置值、获取值、追加字符串、自增等。

- 哈希表(Hash): Redis的哈希表类似于其他编程语言中的HashMap，适合存储对象。

常用操作包括设置字段值、获取字段值、删除字段等。

- 列表(List): Redis的列表是一个按照插入顺序排序的字符串元素集合，允许在首位或末尾添加、删除、更新元素。

可用于实现栈、队列等数据结构。

- 集合(Set): Redis的集合是一个无序、唯一的字符串元素集合，支持添加、删除、判断元素是否存在等操作。

可用于实现朋友关系、标签关系等。

- 有序集合(Sorted Set): Redis的有序集合与集合类似，但每个元素都会关联一个分数，根据分数进行排序。

流式计算strom,Strom解决的问题,实现实时计算系统要解决那些问题,离线计算是什么

流式计算strom,Strom 解决的问题,实现实时计算系统要解决那些问题,离线计算是什么,流式计算什么,离线和实时计算区别,strom 应用场景,Strorm 架构图和编程模型（来自学习资料）1、背景-流式计算与storm 2011年在海量数据处理领域，Hadoop 是人们津津乐道的技术，Hadoop不仅可以用来存储海量数据，还以用来计算海量数据。

因为其高吞吐、高可靠等特点，很多互联网公司都已经使用Hadoop 来构建数据仓库，高频使用并促进了Hadoop 生态圈的各项技术的发展。

一般来讲，根据业务需求，数据的处理可以分为离线处理和实时处理，在离线处理方面Hadoop 提供了很好的解决方案，但是针对海量数据的实时处理却一直没有比较好的解决方案。

就在人们翘首以待的时间节点，storm 横空出世，与生俱来的分布式、高可靠、高吞吐的特性，横扫市面上的一些流式计算框架，渐渐的成为了流式计算的首选框架。

如果庞麦郎在的话，他一定会说，这就是我要的滑板鞋！在2013 年，阿里巴巴开源了基于storm 的设计思路使用java 重现编写的流式计算框架jstorm 。

那jstorm 是什么呢？在jstorm 早期的介绍中，一般会出现下面的语句：JStorm 比Storm 更稳定，更强大，更快，Storm 上跑的程序，一行代码不变可以运行在JStorm 上。

在最新的介绍中，jstorm 的团队是这样介绍的：JStorm 是一个类似Hadoop MapReduce 的系统，用户按照指定的接口实现一个任务，然后将这个任务递交给JStorm 系统，Jstorm 将这个任务跑起来，并且按7 * 24 小时运行起来，一旦中间一个Worker 发生意外故障，调度器立即分配一个新的Worker 替换这个失效的Worker 。

因此，从应用的角度，JStorm 应用是一种遵守某种编程规范的分布式应用。

从系统角度，JStorm 一套类似MapReduce 的调度系统。

大数据生态圈所涉及的技术

大数据生态圈所涉及的技术数据可视化展示中心：大数据特征：1）大量化（Volume）：存储量大，增量大TB->PB2）多样化（Variety）：来源多:搜索引擎，社交网络，通话记录，传感器格式多:(非）结构化数据，文本、日志、视频、图片、地理位置等3）快速化（Velocity）：海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中4）价值密度低（Value）：但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来大数据带来的革命性变革：1）成本降低2）软件容错，硬件故障视为常态3）简化分布式并行计算数据分析师的必备技能：数据采集：所谓数据采集并不是我们理解的数据爬虫，尤其是我们在工作中遇到的数据很多都是来自系统内的数据，来自数据库的数据来自日志的数据。

但是这些数据维度是非常多并且复杂的，所以在分析前我们就需要把这些数据采集来。

数据采集常用的手段有：SQL ／Python，其中SQL是数据分析的必备技能，Python是加分项。

数据清洗：采集来的数据一般是不规整的，字段缺失或者有错误是常有的事情，如果我们不对这些数据进行清洗，分析出的结果就会出现各种异常。

在数据清洗这一块就需要用到一些简单的统计学基础。

数据分析：数据分析最重要的是行业知识和逻辑思维能力。

行业知识往往是通过在行业中的工作经历来获取的，当然作为学生也可以通过一些行业相关的数据报告和杂志来获得。

而逻辑思维能力，需要后天的不断的锻炼，常见的锻炼方法是多看数据分析实战相关的书籍，学习作者的思维方式；经常和小伙伴一起做头脑风暴；对于一些工作生活中有趣的经验主义的事情尝试通过数据角度去解答。

数据可视化：让结论更加的容易理解。

目前国内外的数据可视化的产品也非常多，常用的有：Echarts／Tableau／Excel／Python等为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，先列举一些常见的：文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS离线计算：Hadoop MapReduce、Spark流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron、K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB资源管理：YARN、Mesos日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid分布式协调服务：Zookeeper集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib数据同步：Sqoop任务调度：Oozie第一章：初识Hadoop1.1 学会百度与Google1.2 参考资料首选官方文档1.3 先让Hadoop跑起来Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。

redis基础选择题

redis基础选择题1. Redis的全称是什么？a) Remote Distributed Serverb) Remote Data Structurec) Remote Dictionary Serverd) Remote Disk Storage答案：c) Remote Dictionary Server2. Redis是一种_______数据库。

a) 关系型b) 非关系型c) 文件系统d) 缓存答案：b) 非关系型3. Redis使用_______存储数据。

a) 关系表b) 键值对c) JSON文档d) 图答案：b) 键值对4. Redis支持的数据结构包括_______。

a) 字符串b) 列表c) 散列d) 集合e) 有序集合f) 所有上述答案：f) 所有上述5. Redis使用_______进行数据持久化。

a) 内存b) 硬盘c) 缓存d) 所有上述答案：b) 硬盘6. Redis可以通过_______进行集群部署。

a) 主从复制b) 分片c) 哨兵d) 所有上述答案：d) 所有上述7. Redis的命令操作是_______的。

a) 同步的b) 异步的c) 半同步半异步的d) 都有可能答案：a) 同步的8. Redis可以通过_______实现发布-订阅模式。

a) Keyspace Notificationsb) Pub-Subc) Event-drivend) 所有上述答案：d) 所有上述9. Redis支持的编程语言客户端包括_______。

a) Javab) Pythonc) C#d) 所有上述e) 都不支持答案：d) 所有上述10. Redis的数据库索引是_______的。

a) 唯一的b) 自增的c) 用户自定义的d) 所有上述答案：c) 用户自定义的。

Redis缓存的分布式计数器

Redis缓存的分布式计数器随着互联网的快速发展，对高并发处理的需求越来越迫切。

在面对大量请求同时访问数据库时，为了提高系统的性能和效率，往往会采用缓存技术。

而分布式计数器作为缓存技术中的重要应用之一，可以在各个节点上进行计数操作，实现高并发下的数据统计和计数功能。

1. 概述Redis是一种高性能的缓存数据库，它支持分布式计数器的实现。

通过Redis的原子操作和数据结构，我们可以实现分布式计数器的高性能、高可用和高并发处理能力。

Redis提供了多种适用于分布式计数器场景的数据结构，如Set（集合）、Hash（哈希表）和Sorted Set（有序集合）。

2. Redis分布式计数器的实现原理（这部分根据Redis官方文档自行完成，以下为题目的示例内容）在Redis中，可以使用INCR命令实现计数器的原子操作。

当多个线程或进程同时对同一个计数器进行增加或减少操作时，可以确保操作的原子性，避免了数据不一致的问题。

此外，Redis的持久化功能可以保证计数器的可靠性和数据的安全性。

3. Redis分布式计数器的应用场景（这部分根据实际需求进行扩展，以下为题目的示例内容）3.1 在电商系统中，可以使用分布式计数器实现商品的浏览量统计。

每当用户浏览商品时，可以通过Redis的INCR命令对商品的浏览量进行增加操作，保证了高并发情况下的准确计数。

3.2 在社交媒体平台中，可以使用分布式计数器记录用户的点赞数。

当用户给某一条动态点赞时，通过Redis的INCR命令对该动态的点赞数进行增加操作，实时更新点赞数，提高用户的互动体验。

3.3 在网络游戏中，可以使用分布式计数器实现玩家的在线人数统计。

通过Redis的INCR命令对在线人数进行增加和减少操作，游戏服务器可以及时获得最新的在线人数数据，做出相应的调整和优化。

4. Redis分布式计数器的优缺点（这部分根据实际需求进行扩展，以下为题目的示例内容）4.1 优点：Redis分布式计数器能够快速实现高并发下的计数功能，通过原子操作和持久化机制保证数据的准确性和可靠性。