Redis大数据之路
什么是计算机网络大数据常见的计算机网络大数据处理技术有哪些
什么是计算机网络大数据常见的计算机网络大数据处理技术有哪些计算机网络大数据处理技术概述计算机网络大数据处理技术是指通过计算机网络连接不同的计算资源，对大规模的数据进行存储、处理和分析的技术方法。
随着互联网的发展和智能设备的普及，大数据的规模不断增大，传统的数据处理方法已经无法满足对大数据的需求。
计算机网络大数据处理技术应运而生，为大数据的处理提供了高效、便捷和可扩展的解决方案。
一、分布式存储技术分布式存储技术是计算机网络大数据处理的基础技术之一。
它通过将大量的数据分散存储在多个节点上，实现数据的可靠性和可扩展性。
常见的分布式存储技术包括：1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Apache Hadoop项目中的一部分，它的设计目标是存储和管理大规模数据集。
Hadoop将数据拆分成块并分布存储在不同的服务器上，提供高容错性和高吞吐量的数据访问。
2. 分布式对象存储（Ceph）：Ceph是一个开源的分布式存储系统，它用于存储海量的数据，并提供统一的接口进行访问。
Ceph将数据切分成对象并分布存储在多个节点上，通过数据副本和自动数据迁移实现数据的容错性和负载均衡。
3. 分布式键值存储（Redis）：Redis是一个高性能的内存数据库，它将键值对存储在内存中，通过网络访问并支持持久化存储。
Redis分布式存储通过使用集群和主从复制等技术实现数据的可扩展性和高可用性。
二、分布式处理技术分布式处理技术是计算机网络大数据处理的核心技术之一。
它通过将大规模的任务切分成多个子任务，并分布在不同的计算资源上并行处理，提高数据处理的效率和速度。
常见的分布式处理技术包括：1. MapReduce：MapReduce是一种编程模型和计算框架，用于支持大规模数据集的并行处理。
MapReduce将数据处理任务划分为Map阶段和Reduce阶段，通过分布式计算的方式实现数据的处理和计算。
2. Spark：Spark是一个开源的大数据计算框架，它提供了丰富的API和工具，用于支持大规模数据的分布式处理。
基于分布式系统的大数据存储与处理研究
基于分布式系统的大数据存储与处理研究大数据存储与处理技术是当前科技领域的一个热门研究方向，随着网络技术的不断发展和物联网的快速发展，数据的规模和复杂性呈现爆炸式增长。
传统的单机存储和处理已经无法满足大规模数据的需求，因此分布式系统成为了解决大数据存储与处理问题的有效技术手段之一。
本文将对基于分布式系统的大数据存储与处理技术进行研究和探讨。
在大数据存储与处理技术中，分布式系统通过将数据分散存储在多个节点上，并使用并行处理技术来实现高效的数据处理。
分布式存储系统是大数据处理的基础，它可以将海量的数据分布式地存储在多个存储节点上，从而实现数据的高可靠性和高并发访问。
分布式存储系统常用的技术包括分布式文件系统（如HDFS）、分布式键值存储系统（如Redis）等。
分布式文件系统是一种用于存储大规模数据的分布式存储系统。
Hadoop Distributed File System（HDFS）是大数据处理领域中最流行的分布式文件系统之一。
HDFS具有高可靠性、高吞吐量和可扩展性的特点，通过数据块的分布式存储和备份来实现数据的容错、高可用和高可靠性。
HDFS采用了主从架构，其中包括一个主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）。
主节点负责管理文件系统的元数据，而从节点负责实际存储数据块。
HDFS的设计使得它能够适应大数据场景下的高速读写和并发访问需求。
分布式键值存储系统是另一种常见的大数据存储技术，它将数据存储为键值对的形式。
Redis是一种流行的开源分布式键值存储系统，它具有高性能、高可用性和可扩展性的特点。
Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合等，使得它可以满足不同类型的数据存储和处理需求。
Redis还支持数据的持久化存储和高可用性的备份机制，确保数据的安全和可靠性。
在大数据的处理过程中，Redis还可以用作分布式缓存，提高数据的访问速度和处理效率。
在大数据处理方面，分布式计算框架是必不可少的工具。
Redis中遍历大数据量的key：keys与scan命令
Redis中遍历⼤数据量的key：keys与scan命令keys命令keys * 、keys id:* 分别是查询全部的key以及查询前缀为id:的key。
缺点：1、没有 offset、limit 参数，⼀次返回所有满⾜条件的 key。
2.keys算法是遍历算法，复杂度是O(n)，也就是数据越多，时间复杂度越⾼。
3.数据量达到⼏百万，keys这个指令就会导致 Redis 服务卡顿，因为 Redis 是单线程程序，顺序执⾏所有指令，其它指令必须等到当前的keys 指令执⾏完了才可以继续。
scan命令那我们如何去遍历⼤数据量呢？我们可以采⽤redis的另⼀个命令scan。
我们看⼀下scan的特点复杂度虽然也是 O(n)，但是它是通过游标分步进⾏的，不会阻塞线程提供 count 参数，不是结果数量，是redis单次遍历字典槽位数量(约等于)同 keys ⼀样，它也提供模式匹配功能;服务器不需要为游标保存状态，游标的唯⼀状态就是 scan 返回给客户端的游标整数;返回的结果可能会有重复，需要客户端去重复，这点⾮常重要;单次返回的结果是空的并不意味着遍历结束，⽽要看返回的游标值是否为零scan命令格式SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]命令解释：scan 游标 MATCH <返回和给定模式相匹配的元素> count 每次迭代所返回的元素数量SCAN命令是增量的循环，每次调⽤只会返回⼀⼩部分的元素。
所以不会让redis假死。
SCAN命令返回的是⼀个游标，从0开始遍历，到0结束遍历。
redis > scan 0 match user_token* count 51) "6"2) 1) "user_token:1000"2) "user_token:1001"3) "user_token:1010"4) "user_token:2300"5) "user_token:1389"从0开始遍历，返回了游标6，⼜返回了数据，继续scan遍历，就要从6开始redis > scan 6 match user_token* count 51) "10"2) 1) "user_token:3100"2) "user_token:1201"3) "user_token:1410"4) "user_token:5300"5) "user_token:3389"Redis的结构Redis使⽤了Hash表作为底层实现，原因不外乎⾼效且实现简单。
Redis缓存解决访问频繁的数据计算问题
Redis缓存解决访问频繁的数据计算问题随着互联网的快速发展，大数据时代已经来临。
许多应用程序面临着访问频繁的数据计算问题。
在这种情况下，使用缓存技术可以有效提升系统性能。
Redis作为一种高性能的键值存储系统，被广泛应用于解决访问频繁的数据计算问题。
本文将重点讨论如何使用Redis缓存来解决这类问题。
一、Redis缓存的基本原理Redis是一种内存数据库，它将数据存储在内存中，以实现高速的读写性能。
常见的应用场景之一就是将热点数据缓存到Redis中，以减轻数据库的访问压力。
当需要访问数据时，应用程序首先尝试从Redis缓存中获取，如果缓存中有对应的数据，则直接返回给应用程序；如果缓存中没有对应的数据，则从后端数据库中获取，同时将数据存储到Redis缓存中，以供以后使用。
二、Redis缓存的优势1. 高速读写：Redis将数据存储在内存中，避免了磁盘IO的开销，因此具有极快的读写性能。
这对于需要频繁读写的数据计算问题非常重要。
2. 数据持久化：Redis支持数据持久化，可以在服务器重启后将数据恢复到内存中。
这样即便服务器发生故障，也能保证数据的完整性。
3. 支持多种数据结构：Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等，使得开发人员可以根据不同的业务场景选择合适的数据结构。
三、Redis缓存的使用方法1. 确定缓存键名：在使用Redis缓存时，需要为每个缓存对象设置唯一的键名。
一般可使用业务相关的ID作为键名，如用户ID、商品ID等。
2. 设置缓存超时时间：在将数据存储到Redis缓存中时，需要设置一个适当的超时时间。
超时时间的设置应根据数据变化的频率和对数据的实时性要求来进行调整。
3. 编写缓存逻辑：在访问数据之前，首先查询Redis缓存，如果缓存中有对应的数据，则直接使用缓存中的数据；如果缓存中没有对应的数据，则从数据库中获取数据，并将数据存储到Redis缓存中。
四、Redis缓存的适用场景1. 热点数据缓存：将访问频繁的热点数据存储到Redis缓存中，可以大大提升系统的性能。
大数据存储方式概述
大数据存储方式概述标题：大数据存储方式概述引言概述：随着信息技术的不断发展，大数据已经成为当今社会中一个重要的信息资源。
为了有效管理和利用大数据，各种存储方式应运而生。
本文将就大数据存储方式进行概述，帮助读者更好地了解大数据存储的相关知识。
一、分布式文件系统存储方式1.1 HDFS（Hadoop分布式文件系统）：HDFS是Apache Hadoop项目中的一个分布式文件系统，适用于存储大规模数据，并且具有高可靠性和高扩展性。
1.2 GFS（Google文件系统）：GFS是Google开发的分布式文件系统，采用主从架构，能够有效地处理大规模数据的存储和访问。
1.3 Ceph：Ceph是一个开源的分布式存储系统，具有高可用性和高性能，支持对象存储、块存储和文件系统存储。
二、NoSQL数据库存储方式2.1 MongoDB：MongoDB是一种面向文档的NoSQL数据库，适用于存储半结构化数据，并且具有高性能和可扩展性。
2.2 Cassandra：Cassandra是一个高度可扩展的NoSQL数据库，适用于分布式存储大规模数据，并且支持高可用性和容错性。
2.3 Redis：Redis是一个开源的内存数据库，适用于缓存和实时数据处理，具有快速的读写速度和高性能。
三、列式数据库存储方式3.1 HBase：HBase是一个基于Hadoop的列式数据库，适用于存储大规模结构化数据，并且支持高可用性和高性能。
3.2 Vertica：Vertica是一种高性能列式数据库，适用于数据仓库和实时分析，具有快速的查询速度和高压缩比。
3.3 ClickHouse：ClickHouse是一个开源的列式数据库，适用于实时分析和数据仓库，具有高性能和可扩展性。
四、云存储方式4.1 AWS S3（Amazon Simple Storage Service）：AWS S3是亚马逊提供的云存储服务，适用于存储大规模数据，并且具有高可靠性和安全性。
大数据的技术路线
大数据的技术路线想要大数据需要学习什么呢？需要掌握哪些技术才能够从事大数据的工作。
今天为大家讲解下大数据的技术路线，让大家对于大数据有一个详细的了解。
需要学习的大数据技术1、hadoop：常用于离线的复杂的大数据处理2、Spark：常用于离线的快速的大数据处理3、Storm：常用于在线的实时的大数据处理4、HDFS：Hadoop分布式文件系统。
HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。
而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
5、Hbase：是一个分布式的、面向列的开源数据库。
该技术来源于Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。
就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
HBase是Apache 的Hadoop项目的子项目。
HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
6、Hive：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
7、Kafka：是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。
这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。
对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。
【数据处理可参考】大数据流水线系统PiFlow
GraphX:
cn.piflow.bundle.graphx.LoadGraph
GraphX:
belPropagation
CommonGroup: mon.Merge
CommonGroup: mon.ExecuteSQLStop
RedisGroup: cn.piflow.bundle.redis.ReadFromRedis
JsonGroup: cn.piflow.bundle.json.FolderJsonParser
JsonGroup: cn.piflow.bundle.json.JsonStringParser
JsonGroup: cn.piflow.bundle.json.MultiFolderJsonParser
FileGroup:
cn.piflow.bundle.file.FetchFile
FileGroup:
cn.piflow.bundle.file.PutFile
HbaseGroup: cn.piflow.bundle.Hbase.PutHbase
HbaseGroup: cn.piflow.bundle.hbase.FetchHbase
CsvGroup:
cn.piflow.bundle.csv.CsvParser
CsvGroup:
cn.piflow.bundle.csv.CsvSave
CsvGroup:
cn.piflow.bundle.csv.CsvStringParser
HiveGroup: cn.piflow.bundle.hive.SelectHiveQL
5
交互式流水线工具
功能强大， 但无法部署 至企业自己 的平台
云计算职业生涯规划
容器化技术：了解Docker和Kubernetes等容器化技术，以及如何在云环境中管理和运 行容器
2 技能需求
网络安全
熟悉网络安全技术，如防火 墙、入侵检测系统、加密技 术等，确保云环境的安全性
数据库管理
掌握数据库管理技能，如 MySQL、PostgreSQL等关系 型数据库和MongoDB、Redis 等非关系型数据库
容器化和微服务： 容器化和微服务架 构逐渐成为主流， 提高了应用程序的 灵活性和可扩展性
区块链技术：区块 链技术作为一种分 布式账本技术，正 在与云计算结合应 用，为企业提供更 安全、透明的数据
管理解决方案
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2 技能需求
2 技能需求
在云计算领域，你需要掌握以下技能 云平台的部署和管理：熟悉各种公有云和私有云平台的部署和管理，如AWS、Azure、 GCP、阿里云等
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这也为云计算从业者提供了广阔的发展空间和机会
以下是一个关于云计算职业生涯规划的指南，帮助你了解云计算行 业的发展趋势、技能需求、职业发展路径以及如何提升自身能力
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1 了解行业趋势
1 了解行业趋势
在规划云计算职业生涯之前，了解 行业趋势是非常重要的。以下是当
前云计算行业的一些主要趋势
1 了解行业趋势
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5 认证与证书
5 认证与证书
在云计算领域，获得一些认证和证书对于职业发展是有益的。以下是一些常见的认证和证 书
AWS认证：包括AWS解决方案架构师、AWS系统管理员等认证，证明你对AWS平台的部署 、配置和管理能力
Azure认证：由微软提供，包括Azure解决方案架构师、Azure网络安全专家等认证
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的应用和优势
Redis的应用和优势Redis是一种高性能、非关系型的开源缓存数据库系统。
它常常被作为缓存和会话存储来使用。
本文将介绍Redis的应用场景和优势。
一、应用场景1. 缓存数据Redis可以缓存各种类型的数据，如键值对、列表、集合、有序集合等。
使用Redis作为缓存可以加快应用程序的读写速度，在高并发的场景下发挥优势。
2. 会话存储Redis非常适合用于会话存储，它可以让用户的会话状态存储在内存中，而不是在硬盘中，从而加快了访问速度。
同时，Redis支持数据持久化，可以把内存中的数据保存到硬盘中，以避免数据丢失的问题。
3. 消息队列Redis可以作为消息队列系统使用，支持发布/订阅模式和队列模式。
它可以处理大量消息和任务，实现异步处理和任务分发等功能。
二、优势1. 高性能Redis是一种内存数据库，它的读写性能非常高。
Redis还支持多种数据结构，如哈希表、有序集合、列表等，可以满足各种应用场景的需求。
2. 可靠性高Redis支持主从复制和持久化，可以保证数据的可靠性。
当主节点宕机时，从节点会自动接管，从而避免数据丢失的风险。
3. 简单易用Redis的命令非常简单，易于使用。
通过Redis的命令行界面，可以快速地对数据库进行操作。
同时，其API非常丰富，可用于各种编程语言。
4. 高可用性Redis支持Cluster模式，可以实现节点间的水平扩展。
在高并发和大数据量的场景下，Redis Cluster可以保证高可用性和可伸缩性。
结论：Redis是一种高性能、可靠和易用的缓存数据库，可以满足各种应用场景的需求。
它可以作为缓存、会话存储和消息队列等多种用途。
同时，Redis具有多种优点，如高性能、可靠性高、简单易用和高可用性等。
因此，Redis是一种非常值得使用的数据库系统。
大数据专业主要课程有哪些
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！。
大数据存储方式概述
大数据存储方式概述引言：随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的存储方式是实现大数据分析和应用的关键，本文将概述大数据存储方式的几种常见方法。
一、分布式文件系统1.1 Hadoop分布式文件系统（HDFS）：HDFS是大数据存储的主流解决方案之一。
它将数据切分成多个块，并将这些块分布式存储在集群中的多个节点上。
HDFS具有高容错性、高可靠性和高吞吐量的特点，适合存储大规模数据。
1.2 GlusterFS：GlusterFS是一个开源的分布式文件系统，采用了横向扩展的方式来处理大规模数据的存储。
它能够将多个服务器上的存储资源整合成一个统一的文件系统，提供高可靠性和高性能的数据存储。
1.3 Ceph：Ceph是一个分布式存储系统，可以提供对象存储、块存储和文件系统存储等多种存储方式。
Ceph具有高可靠性、可扩展性和自动数据恢复的特点，适用于大规模的数据存储和处理。
二、列式存储2.1 Apache Parquet：Parquet是一种列式存储格式，它将数据按列存储，可以提高查询性能和压缩比。
Parquet支持多种编程语言和数据处理框架，并且可以与Hadoop生态系统无缝集成，适用于大规模数据的存储和分析。
2.2 Apache ORC：ORC（Optimized Row Columnar）是一种优化的行列混合存储格式，可以提供高性能的数据读写和查询。
ORC支持列式存储和行式存储的混合模式，适用于大规模数据的存储和分析。
2.3 Apache Avro：Avro是一种数据序列化系统，可以将数据以二进制格式存储，并提供了丰富的数据类型和动态模式。
Avro支持多种编程语言和数据处理框架，适用于大规模数据的存储和传输。
三、内存数据库3.1 Apache Ignite：Ignite是一个内存计算平台，可以将数据存储在内存中，并提供分布式查询和分析功能。
Ignite支持SQL查询、机器学习和复杂事件处理等多种功能，适用于实时数据分析和处理。
Redis技术分享精品PPT课件
常用命令集：
EXPIRE命令介绍
设置一个键的生存时间，到时间后Redis会自动删除它 EXPIRE key seconds 参数表示键的生存时间，单位是秒 SET sessioon:29e3d uid1314 EXPIRE session:29e3d 900 返回0则表示不存在，返回1表示设置成功。 TTL session:293d 返回值是剩余时间（单位是秒）不
Redis大数据之路
主题内容
Redis介绍 数据类型。 发布与订阅 复制(Replaction) 持久化 事务 集群 Java客户端(Jredis)Spring整合
Redis介绍
Redis 它是一个开源的高性能的键值对数据库。意大利公 司 M e r z i a 公 司 于 2008年开发，09年完成， 同 年 开源) ， 据 12年调查已有12%的大型应于在使用。例如：国外,GitHub 、Overflow；国内,知乎和新浪微博等。
使用双向列表，获取越接近两端的元素速度就越快。代价 是通过索引访问元素比较慢。比较适合记录日志。
集合类型
特点每个元素都是不同的，且没有顺序。一个集合类型（ set）键可以存储2^32-1个字符串。
集合和列表类型有相似之处。 集合类型在Redis内部是使用值为空的散列表(hash
table)实现的，所以这些操作的时间复杂度都是0(1)，最 方便的是多个集合类型之间还可以进行并集、交集和差集 运算。
命令列表
有序集合
虽然集合中每个元素都是不同的，但是 （2）二者都可以获得某一范围的元素。 区别： （1）列表类型是通过链表实现的，获取靠近两端的数据
速度极快，而当元素增多后，访问中间数据的速度会较慢， 所以它更加适合实现如新鲜事或日志这样很少访问中间元 素的应用。
程序员各种PDF格式电子书--免费网盘资源
程序员各种PDF格式电⼦书--免费⽹盘资源-请妥善保存，后期还会有更多更新，如果读者有不同的书籍资源或者这⾥没有你要找的书籍，也可以直接评论，我在这⾥添加--如果有不存在的链接或者失效的，直接私信我或者在下⽅评论所有的數據链接：需要的直接⾃取*******2018/7/23 已更新320 本*******03_SpringBoot相关：《Spring Boot 2参考⼿册中⽂⽂档》《Spring Boot 2精髓带书签⽬录⾼清版》04_SpringCloud相关：《疯狂Spring Cloud微服务架构实战》《Spring Cloud Finchley.RELEASE参考⼿册中⽂⽂档》07_Hibernate相关：《Hibernate实战（第2版-⼈民邮电出版社）》《HIBERNATE逍遥游记》14_设计模式相关:《设计模式之禅（第2版）》15_Nginx相关：《实战Nginx：取代Apache的⾼性能Web服务器张宴.扫描版》27_架构相关：《系统架构：复杂系统的产品设计与开发》30_⼤数据相关:《HBase实战》《Spark快速数据处理》31_Java_EE相关：《servlet和jsp学习指南》《解密搜索引擎技术实战Java精华版》《深⼊分析Java Web技术内幕》《Activiti权威指南》《Java.Web开发学习⼿册-明⽇科技》《RESTful Web Services Cookbook 中⽂版_12879413》《Web安全开发指南》《Web应⽤安全权威指南》33_Docker相关:《Docker+容器与容器云（第2版）********2018/5/2 已更新300本********JAVAEE相关：《Java EE互联⽹轻量级框架整合开发 SSM框架（Spring 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Service实战》《JAVA解惑》Netty相关：《Netty权威指南》Redis相关《Redis设计与实现》**2017/05/01**多线程：《Java 7并发编程实战⼿册》《Java并发编程实战（中⽂版）》Spring：《spring揭秘(完整)》《精通Spring》Nginx相关:《实战nginx》********2017/04/29********《Java常⽤算法⼿册第三版本》博主付费购买《数据结构与算法 Java版》博主付费购买《图解数据结构-使⽤Java》博主付费购买********2017/04/28********Spring相关:《精通Spring4.X企业应⽤开发实战》博主付费购买《亿级流量⽹站架构核⼼技术-跟开涛学搭建⾼可⽤⾼并发系统》博主付费购买********2017/04/27********前端相关：《超越CSS：Web设计艺术精髓》《精通CSS.-.⾼级Web标准解决⽅案.中⽂版》《CSS权威指南》CSS时尚编程百例CSS禅意花园linux相关：鸟哥私房菜（全）[鸟哥的Linux私房菜：服务器架设篇(第⼆版)]********2017/04/25********java⽬录：实战Java⾼并发程序设计Head First Servlet JSP(清晰中⽂版)java基础教程(强烈推荐)编程之美-完整版⼤话数据结构算法与数据结构-实⽤算法基础教程Java核⼼技术卷Ⅰ基础知识(第8版)Java核⼼技术卷Ⅱ⾼级特性(第8版)********2017/04/21********java⽬录：Java程序性能优化让你的Java程序更快、更稳定.pdf JavaSpringJava多线程MybatisHibernateStruts2GitPython算法数据库DockerRedis 前端Android C++ Maven 。
大数据技术有哪些 一起看看比较热门的技术吧
大数据技术有哪些一起看看比较热门的技术吧想要利用大数据进行数据分析?或者想要通过大数据进行一些决策?又或者想要学习大数据技术，进入大数据行业?一起看看比较常见的大数据技术吧。
大数据基础阶段大数据基础阶段需把握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL 基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn 等。
1、Linux命令对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需把握Linux基础操作命令2、RedisRedis是一个key-value存储系统，其消失很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它供应了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很便利，大数据开发需把握Redis的安装、配置及相关使用方法。
大数据存储阶段大数据存储阶段需把握的技术有：hbase、hive、sqoop等。
1、HBaseHBase是一个分布式的、面对列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高牢靠性、高性能、面对列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需把握HBase 基础学问、应用、架构以及高级用法等。
2、HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并供应简洁的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，非常适合数据仓库的统计分析。
对于Hive需把握其安装、应用及高级操作等。
大数据架构设计阶段大数据架构设计阶段需把握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。
大数据时代档案信息资源共享平台数据存储系统的设计与实现
大数据时代档案信息资源共享平台数据存储系统的设计与实现作者：***来源：《档案与建设》2021年第02期摘要：伴随物联网和互联网技术的发展与应用，数字化档案信息资源呈现爆炸式增长，传统的关系型数据库在海量档案信息资源数据读写效率中存在着诸多的性能瓶颈，如何满足不断增长的档案信息资源数据存储需求成为共享平台建设研究的重点。
在对档案信息资源共享平台数据存储需求分析的基础上，对档案信息资源存储系统进行了模块设计，提出了采用HDFS 结合Redis作为共享平台数据存储系统的总体架构的方法，并对档案信息资源存储的性能进行测试对比。
采用HDFS作为共享平台的存储系统架构支撑，结合Redis缓存技术，能够快速提升档案信息资源的存储处理性能，为档案信息资源共享平台的数据服務提供可靠的基础保障。
关键词：大数据；档案信息；资源共享平台；数据存储；HDFS；Redis分类号：G273Design and Implementation of Data Storage System for Archive Information Resource Sharing Platform in the Big Data EraBian Xiajie（School of History and Public Administration of Yanchen Teachers University，Library of History and Public Administration of Yanchen Teachers University， Archive History and Public Administration of Yanchen Teachers University， Yancheng， Jiangsu， 224007 ）Abstract：With the development and application of Internet of Things and Internet technologies， digital archival information resources have shown explosive growth. Traditional relational databases are reading data from massive archival information resources. There are manyperformance bottlenecks in writing efficiency. How to meet the growing data storage needs of archive information resources has become the focus of research on the construction of shared platforms. Based on the analysis of the data storage requirements of the archive information resource sharing platform， a module design was carried out for the archive information resource storage system，and a method of using HDFS and Redis as the overall architecture of the shared platform data storage system was proposed Test and compare the performance of archive information resource storage. Using HDFS as the storage system architecture support of the sharing platform， and integrating the Redis cache technology can quickly improve the storage processing performance of the archive information resources， and provide a reliable basic guarantee for the data services of the archive information resource sharing platform.Keywords：Big Data；Archive Information；Resource Sharing Platform；Data Storage；HDFS； Redis随着物联网、互联网、“互联网+”、人工智能和5G技术的发展，档案管理信息化、数字化、智能化建设也得到了前所未有的高度重视。
redistemplate_entries的用法_示例及概述说明
redistemplate entries的用法示例及概述说明1. 引言1.1 概述在当今互联网时代，大数据的管理和处理已成为各行业的重要任务。
为了有效地操作和管理这些数据，很多公司采用了分布式缓存系统来提高数据读取和写入的效率。
其中，Redis是一种被广泛应用的开源内存数据库，它以其高性能、可扩展性和丰富的功能而受到欢迎。
在Redis中，redistemplate作为一个Java Redis客户端工具类，提供了一系列可用于对Redis进行操作的方法。
其中之一就是redistemplate entries。
本文将详细介绍redistemplate entries的用法、示例及概述说明，以帮助读者更好地理解和应用这个功能。
1.2 文章结构本文主要包含以下几个部分：第一部分是引言部分，对文章进行整体概述，并介绍redistemplate entries的背景和作用。
第二部分将重点介绍redistemplate entries的使用方法，包括相关API的功能解释、参数说明等。
第三部分会通过示例说明如何使用redistemplate entries来实现具体功能或解决实际问题。
第四部分是总结与结论，在对整篇文章进行回顾后给出适当建议，并强调redistemplate entries在大数据处理中的优势和潜力。
1.3 目的本文的主要目的是为读者提供关于redistemplate entries使用方法的详细说明。
通过介绍其功能、示例和概述，希望读者能够了解并掌握如何正确地使用redistemplate entries来操作Redis数据库。
同时，通过本文的阅读，读者将能够更好地理解Redis在大数据处理中的重要性，并在实践中灵活应用相关技术和工具。
以上是文章“1. 引言”部分的内容描述，请参考。
2. redistemplate entries的用法2.1 redistemplate简介redistemplate是Spring Data Redis项目中的一个关键组件，它作为一个Redis操作的模板，提供了方便而强大的API用于与Redis数据库进行交互。
redistemplate 的 scan 用法
redistemplate 的 scan 用法RedisTemplate是Spring Data Redis提供的一个用于操作Redis的模板类，它的scan方法是用于遍历Redis中的所有键的。
使用RedisTemplate的scan方法可以避免在大数据量的情况下导致的性能问题，因为scan方法使用游标来逐步遍历整个键空间，而不是一次性返回所有的键。
这样可以减少网络传输的数据量，并且不会阻塞Redis服务器。
scan方法的基本用法如下：```javaScanOptions scanOptions = ScanOptions.scanOptions().match(pattern).count(count).build();Cursor<String> cursor = redisTemplate.opsForValue().scan(scanOptions);while (cursor.hasNext()) {String key = cursor.next();// 对每个键进行相应的操作，例如获取值、删除键等}cursor.close();```在上面的代码中，我们首先创建了一个ScanOptions对象，并使用match方法指定了要匹配的键的模式，通过count方法指定一次遍历的键的数量。
然后，我们通过redisTemplate的opsForValue()方法获取到一个ValueOperations对象，然后调用scan方法获取一个Cursor对象。
在遍历Cursor对象时，我们可以对每个键进行相应的操作，例如获取值、删除键等。
需要注意的是，在每次循环中要调用cursor.hasNext()来检查是否有下一个键，并使用cursor.next()来获取下一个键。
最后，在使用完Cursor对象后，要调用close()方法来关闭Cursor。
总结一下，使用RedisTemplate的scan方法可以方便地遍历Redis中的所有键，并且能够高效地处理大数据量的情况。
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• 业务场景 • 用户关注列表
• • •
互相关注 关注备注 关注分组
• 技术难点
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• 用户粉丝列表
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Redis大数据之
好友关系
• 业务场景 • 我和TA的共同关注 • 我关注的人也关注了TA • 特殊分组： “未分组” • 分组中的互相关注/互相关注中的分组 • 技术难点
Redis大数据之
计数器
• 经验教训 • 线上大数据 • 内存中的大数据 • 长尾大数据
DTCC2012
12年4月15日星期日
经验教训
• Redis 适用场景 • 数据量不太大的存储 • 数据量大的缓存
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经验教训
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经验教训
通知
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Redis大数据之
通知
• 业务场景 • 用户通知（通知单个用户） • 公共通知（通知全站所有用户） • 新通知提醒 • 技术难点
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Redis大数据之
通知
• 存储 by redis • 索引 key - list • uid - notice id list • public notice id list • 内容 key - value • notice id - notice content
Redis大数据之路
• 新浪微博中的Redis大数据之路 • 通知 • 好友关系 • 计数器
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12年4月15日星期日
Redis大数据之
计数器
• 业务场景 • 以用户为维度 • 微博数，关注数，粉丝数，收藏数 • 以微博为维度 • 转发数，评论数 • 技术难点
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12年4月15日星期日
好友关系
• 问题 • hgetAll 慢 • hash-max-zip-size • 增加 mc cache • 粉丝列表做限制
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12年4月15日星期日
Redis大数据之
好友关系
• 问题 • TCO • 全内存: TB level • 快速增长: GBs/day • 冷热区分不明显 • 性能 vs 功能 • 暂时无解
12年4月15日星期日
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Redis大数据之
好友关系
• 经验教训 • 性价比随数据量增长而下降 • 大数据的一一致性 • Big data，Cost，Performance，BCP 只
能三选二？
DTCC2Leabharlann 1212年4月15日星期日
Redis大数据之
好友关系
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Redis大数据之
计数器
• 技术实现 • mc + mysql (原始列表数据) • Redis : key - value • key : uid or mid • value : count
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计数器
• 问题 • 一一致性 • count vs list
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通知
• 问题 • content 读取压力 • 加 redis slave • 公共通知灰度发布
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通知
• 问题 • content 存储压力 • 业务允许删除老数据 - 滚动 • 大部分通知内容相似 - 模板
一一个数量级
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Intro to Redis
• REmote DIctionary Server • NoSQL by @antirez by VMWare • redis.io /antirez/redis • start at 2009, now latest stable 2.4.10 • Key - String,Hash,List,(Sorted)Set,Pub/Sub • Great Performance
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通知
• 问题 • content 长尾 • 全内存，TCO 太高 • 太多 redis slave，维护成本太高 • 迁移到 handler socket
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Redis大数据之
通知
• 经验教训 • Redis 是非常好用的 • 内存是很贵的 • 如果 Redis 的性能都成了瓶颈，那
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计数器
• 问题 • TCO • redis cost 100+ bytes to store a count • hash : store multi counts in a hash • rediscounter : use array instead of hash
• 技术实现 • 加关注/取消关注 • 添加备注 • 修改分组 • 判断是否已关注 • 取列表 • 集合运算
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好友关系
• 问题 • 一一致性 • 多个 mysql 表 • 多个 redis 实例
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Redis大数据之
• 数据冷热区分 • 小而热的数据 - 内存 • 大而冷的数据 - 磁盘 • 大而热的数据 - SSD？
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经验教训
• 大数据的一一致性 • 业务层很难保证 • 中间层？存储层？ • 最终一一致性？session 一一致性？ • 架构设计层面需要考虑更多
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Redis大数据之
好友关系
• 技术实现 • Redis : hash VS sorted set • key: fromuid • field: touid • value: addtime or remark • group 分组功能？
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好友关系
table
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Redis大数据之
计数器
• 问题 • 长尾（微博维度计数） • 10+ Billion counts • 1% hot : Only hot data in memory • mget <=10ms • 暂时无解
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好友关系
• 技术实现 • Mysql • fromuid, touid, addtime,remark • hash by fromuid • hash by touid • fromuid, groupid, touid
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Thanks
PS. We are hiring ! contact me via @唐福林
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Q &A
@唐福林 /tangfl
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么我们应该先重新审视一一下业务设 计了
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Redis大数据之路
• 新浪微博中的Redis大数据之路 • 通知 • 好友关系 • 计数器
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好友关系
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Redis大数据之
好友关系
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Redis大数据之路
• 新浪微博中的Redis大数据之路 • 通知 • 好友关系 • 计数器
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Redis大数据之路
• 新浪微博中的Redis大数据之路 • 通知 • 好友关系 • 计数器
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Redis大数据之
12年4月15日星期日
大纲
• 关于大数据 • Redis 简介 • 新浪微博中的Redis大数据之路 • 通知 • 好友关系 • 计数器 • 经验教训
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关于大数据
• 线下大数据 vs 线上大数据 • 数据挖掘 vs 在线服务 • 持久化的大数据 vs 内存中的大数据 • 结构化大数据 vs 半结构化大数据 • 个人定义：数据要求比单台机器能力高
Redis 大数据之路
@唐福林 /tangfl
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关于我（们）
• 新浪微博 • 微博开放平台 • Feed 架构 • @timyang • 招聘进行中
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通知
• 存储 by redis • 提醒 key - value • uid - since public notice id • uid - since notice id ?
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通知
• 技术实现 • 发一一条用户通知 • 发一一条公共通知 • 提醒功能 • 用户的通知列表页
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