redis大数据存储-redis做大数据(7-12-94)

Redis本文目录一览：

• 1、redis是什么型数据库
• 2、大数据分析师面试题:Redis的耐久化战略
• 3、大数据怎么做?
• 4、数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?
• 5、大数据平台的软件有哪些?

redis是什么型数据库

REmote DIctionary Server（Redis） 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）、zset（sorted set --有序集合）和hash（哈希类型）。

在数据库方面，mysql是关系型数据库主要用于存放持久化数据，redis是NOSQL，即非关系型数据库，也是缓存数据库，缓存的读取速度快，能够大大的提高运行效率，但是保存时间有限。

关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。在关系型数据库中，数据被组织成一系列的表格，表格中的每一列被称为一个属性，每一行称为一个记录，记录表示实体的实例。在Redis中，每个键对应一个唯一的值。

redis是一个典型的非关系型数据库，可以作为消息中间件使用。

大数据分析师面试题:Redis的耐久化战略

1、RDB 可以最大化 Redis 的性能：父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。

2、RDB是将Redis内存中数据的快照存储在磁盘内，是Redis的默认持久化方案。RDB持久化默认有三种策略 可在redis.conf中配置，会以一段时间内达到指定修改的次数为规则来触发快照操作，快照文件名为dump.rdb。

3、在自动驾驶项目中，Redis通常用作高速缓存和持久化存储的解决方案。Redis可以将数据存储在内存中以提高读写速度，同时还提供了不同的持久化选项以确保数据持久性。

4、Redis支持RDB和AOF两种持久化机制，持久化功能有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题，当下次重启时利用之前持久化的文件即可实现数据恢复。Redis支持两种方式的持久化，一种是RDB方式，一种是AOF方式。

5、前言Redis是一种高级key-value数据库。它跟memcached类似，不过数据可以持久化，而且支持的数据类型很丰富。有字符串，链表，集 合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并，交和补集（difference）等，还支持多种排序功能。

6、RDB（Redis DataBase，快照方式） 是将某一个时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘。 AOF（Append Only File，文件追加方式） 是指将所有的操作命令，以文本的形式追加到文件中。

大数据怎么做?

搜索一下智分析，在官网上下载一个插件，并安装在EXCEL里，然后注册一个账号。按照好之后，EXCEL里会出现一个新的工具栏，上面显示是smartbi的页面，然后点击登录，输入账号密码。

打开表格 打开Excel，输入数据，创建表格。插入图表 选中整个表格，点击菜单栏上”插入-推荐的图表“。选择图表类型 点击所有图表，选择柱形图。修改标题 点击图表标题，修改图表标题，数据分析图表制作完成。

大数据精准营销方法如下：建立用户画像 根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型，包括用户固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等多个层面。

分析原因是数据运营者用得比较多的了，做运营的人，在具体的业务中，不光要知道怎么了，还需要知道为什么如此。

而如果需要根据业务做一些自定义的开发，最后还是绕不过对源码的修改。（3）完全自建大数据分析平台对于中大型公司，在具备足够研发实力的情况下，通常还是会自己开发相关的数据产品。

后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab/Tableau/QlikView/大数据魔镜（国产）等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?

1、通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql（或其他数据库）的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL。

2、redis可以作为存储的扩展部分，但是不能直接替换掉mysql。redis对事务的支持还是比较简单的。但是redis的性能和扩展性比较好，使用起来比较方便。不会的。只能是一种互补。

3、那么为什么要使用类似redis这样的Nosql数据库呢？1） 当数据量的总大小一个机器放不下时；2） 数据索引一个机器的内存放不下时；3） 访问量（读写混合）一个实例放不下时。

大数据平台的软件有哪些?

目前常用的大数据可视化软件与工具包括Tableau、Power BI、ECharts、Seaborn、QlikView。

大数据采集平台有Flume、Kafka、Logstash、Fluentd、Sqoop等。Flume Apache Flume是一个分布式、可靠和高可用的系统，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。Flume支持多种数据源，包括Avro、Thrift、JMS、Netcat等。

Jupyter：大数据可视化的一站式商店 JupyteR是一个开源项目，通过十多种编程语言实现大数据分析、可视化和软件开发的实时协作。 它的界面包含代码输入窗口，并通过运行输入的代码以基于所选择的可视化技术提供视觉可读的图像。

Zoho Analytics 是最可靠的大数据分析工具之一。它是一种 BI 工具，可以无缝地用于数据分析，并帮助我们直观地分析数据以更好地理解原始数据。

Phoenix 这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。