什么Redis? 点击这里 最近要开发的一个项目是分布式缓存组件,解决参数缓存高效获取的问题.参数达到了500万级别,刚刚开始了解Redis.做设计的时候考虑到Value使用哪种类型的问题? 主要面临的是使用一般的String还是使用Hash.本来直觉以为使用String的效率会高,因为Redis在Memcached的基础上升级了,扩展的Value类型应该是为了方便.没想到在效率上也有了很大的提升. 测试的环境是一台Linux物理机,安装了最新版的Redis2.6. 测试数据如下: String

Redis集合:集合是什么,就是一堆确定的数据放在一起,数学上集合有交集.并集的概念,这个就可以用来做大数据的筛选功能. 以商品为例,假如商品有颜色和分类.价格区间等属性. 给所有统一颜色的商品放一个集合,分类.价格也同样. 那么想要一个红色的沙发,就应该是红色的商品和沙发的分类的交集,而想要既是红色又是绿色的沙发,就应该是红色与绿色的合集再与沙发取交集. 代码上,以php为例 php操作redis 连接 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.

双汇发展多个分厂的能源管控大数据系统主要采用两种技术栈:InfluxDB/Redis和Kafka/Redis/HBase/Flink,对于中小型研发团队来讲,无论是系统搭建,还是实施运维都非常棘手.经过对InfluxDB/Redis和TDengine大数据平台的功能和性能对比测试,最终将TDengine作为实施方案. 1. 项目背景 基于双汇发展对能源管控的需求,利用云平台技术以及电气自动化处理手段,对双汇发展的一级.二级.三级能源仪表进行整体改造,实现仪表组网,进一步通过边缘网关进行能源在线监

Redis学习笔记----Redis在windows上的安装配置和使用 Redis简介 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).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memca

1. Redis Redis是目前一个非常优秀的key-value存储系统(内存的NoSQL数据库).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). 1.1 redis的安装(源码安装方式,官网供下载的redis,没有编译的,需要自己编译) (1)下载redis4的稳定版本 (2)上传redis-4.0.14.tar.gz到Linux服务器 (3)解压re

大家好,我是「码哥」,大家可以叫我靓仔. 这次码哥跟大家分享一些优化神技,当你面试或者工作中你遇到如下问题,那就使出今天学到的绝招,一招定乾坤! 如何用更少的内存保存更多的数据? 我们应该从 Redis 是如何保存数据的原理展开,分析键值对的存储结构和原理. 从而继续延展出每种数据类型底层的数据结构,针对不同场景使用更恰当的数据结构和编码实现更少的内存占用. 为了保存数据, Redis 需要先申请内存,数据过期或者内存淘汰需要回收内存,从而拓展出内存碎片优化. 最后,说下 key.value 使

原文地址:http://www.cnblogs.com/shanyou/archive/2012/09/04/2670972.html Redis开创了一种新的数据存储思路,使用Redis,我们不用在面对功能单调的数据库时,把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上,而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作,为不同的大象构建不同的冰箱. Redis常用数据类型 Redis最为常用的数据类型主要有以下五种: String Hash List Set Sorted set 在具体描述这几种数据类

1.实时处理框架 即从上面的架构中我们可以看出,其由下面的几部分构成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群 从构建实时处理系统的角度出发,我们需要做的是,如何让数据在各个不同的集群系统之间打通(从上面的图示中也能很好地说明这一点),即需要做各个系统之前的整合,包括Flume与Kafka的整合,Kafka与Storm的整合.当然,各个环境是否使用集群,依个人的实际需要而定,在我们的环境中,Flume.Kafka.Storm都使用集群. 2. Flume+Kafka整合 2.1 整合思路

c#中@标志的作用   参考微软官方文档-特殊字符@,地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/language-reference/tokens/verbatim 1.在变量名前加@,可以告诉编译器,@后的就是变量名.主要用于变量名和C#关键字重复时使用. string[] @for = { "John", "James", "Joan", "Jamie" }; fo

我们在处理大数据表的时候经常会感觉的处理速度不够快,效率不够高,那么今天下面我就来简单实现下PLSQL的多线程编程处理数据: 我模拟一个简单的场景,把某一张表中的数据(当然这张表的数据非常大)同步到目的表中去 1.需要同步的数据表结构:WSFMDJ -- Create table create table WSFMDJ ( ) not null, reghospital ), hospitalid ), regname ), regaac002 ), regmz ), regblood ), r

本文转自:http://www.cnblogs.com/lli0077/archive/2008/09/03/1282862.html 在项目中,我们经常遇到或用到分页,那么在大数据量(百万级以上)下,哪种分页算法效率最优呢?我们不妨用事实说话. 测试环境 硬件:CPU 酷睿双核T5750  内存:2G 软件:Windows server 2003    +   Sql server 2005 OK,我们首先创建一数据库:data_Test,并在此数据库中创建一表:tb_TestTable GO

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这

最近因为要开发大数据量网站,特作比较. Linq to SQL 查询 记录数:399997Linq to SQL 查询 Milliseconds:1910视图查询 记录数:399997视图查询 Milliseconds:3435Entity Framework 查询 记录数:400000Entity Framework 查询 Milliseconds:4049企业库存储过程 to DataReader 记录数:399997企业库存储过程 to DataReader Milliseconds:32

在开发过程中经常会有需要将数据导出到 excel 的需求,当数据量很大,达到几万甚至几十万.几百万级别的时候,如何加快生成 excel 的速度呢?首先普及一下知识背景:Excel2003 及以下版本一张表最多支持 65536 行.256 列数据,所以要生成十万.百万级别数据就不能用 Excel2003 了:Excel2007 版本一张表最多支持1048576行,16384 列,基本可以满足百万级别以下的数据量级. 一般通过 poi 生成 excel 的方式如下:(原谅我以前没有研究过poi,就只

NoSQL 之Redis的5大数据类型 Redis的五大数据类型也称五大数据对象:了解过6大数据结构,Redis并没有直接使用这些结构来实现键值对数据库,而是使用这些结构构建了一个对象系统redisObject: 这个对象系统包含了五大数据对象:字符串对象(string).列表对象(list).哈希对象(hash).集合(set)对象和有序集合对象(zset): 而这五大对象的底层数据编码可以用命令OBJECT ENCODING来进行查看.   ---------------------- St

以前研究Redis的时候,很多东西都不太明白,理解得也不太深,现在有时间重新拾起来看看,将一些心得记录下来,希望和大家一起探讨. 一.简介 Redis是一个单线程高可用的Key-Value存储系统,和Memcached类似,但是实际使用上最大的区别有两方面: Redis支持多种数据结构类型的value,比如string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型): Memcached在出现系统瘫痪的情况下,无法实现系统恢复,而

在过去的十年中,计算世界已经改变.现在不仅在大公司,甚至一些小公司也积累了TB量级的数据.各种规模的组织开始有了处理大数据的需求,而目前关系型数据库在可缩放方面几乎已经达到极限. 一个解决方案是使用键值(Key-Value)存储数据库,这是一种NoSQL(非关系型数据库)模型,其数据按照键值对的形式进行组织.索引和存储.KV存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据,同时能有效减少读写磁盘的次数,比SQL数据库存储拥有更好的读写性能. 本文就为你介绍9种用于大数据处理的免费键值存储数据库.

本课主题 NoSQL 数据库介绍 HBase 基本操作 HBase 集群架构与设计介紹 HBase 与HDFS的关系 HBase 数据拆分和紧缩 引言 介绍什么是 NoSQL,NoSQL 和 RDBMS 之间有什么区别,有什么埸景下需要用 NoSQL 数据库,NoSQL 数据的优点和缺点:谈谈 NoSQL 一些基本的背景之后,这章会重点深入谈讨 HBase 数据库,HBase 的原理,交换 Shell 的基本更删改查操作,HBase 集群体系的结构,还会谈谈 HBase 与 HDFS 之间的关系

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

Spark MLlib进行example测试的时候,总是编译不通过,报少包<Spark MLlib NoClassDefFoundError: org/apache/spark/ml/param/Param>,但是代码没有报错,也能够跳转过去,我重新Maven刷过,程序还是启不来.后来观察到pom.xml中mllib是‘provided’的,去掉就好了. 原因就是provided是表示所在容器是包含这个包的,只会作用在编译.测试阶段:而默认的compile则是在编译.测试.运行阶段都需要的.

引言: NoSQL高级培训课程的基础理论篇的部分课件,是从一本英文原著中做的摘选,中文部分参考自互联网.给大家分享. 正文:  The NoSQL Ecosystem 目录 The NoSQL Ecosystem... 1 13.1. What's in a Name?. 5 13.1.1. SQL and the Relational Model 6 13.1.2. NoSQL Inspirations. 8 13.1.3. Characteristics and Considerations