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怎么查詢redis分片后的數(shù)據(jù) hadoop和redis各有什么特點(diǎn)?

hadoop和redis各有什么特點(diǎn)?Redis是K-V主存數(shù)據(jù)庫,單機(jī)存儲容量有限。但是碎片化和副本集群化可以保證數(shù)據(jù)安全和未來的橫向擴(kuò)展。Redis可以算是一個大地圖,特點(diǎn)是查詢速度快!Hadoo

hadoop和redis各有什么特點(diǎn)?

Redis是K-V主存數(shù)據(jù)庫,單機(jī)存儲容量有限。但是碎片化和副本集群化可以保證數(shù)據(jù)安全和未來的橫向擴(kuò)展。Redis可以算是一個大地圖,特點(diǎn)是查詢速度快!Hadoop是一個生態(tài)系統(tǒng),包含了很多技術(shù)框架。如果單純指Hadoop,最主要的有HDFS(分布式文件系統(tǒng),解決海量數(shù)據(jù)存儲)、MapReduce(分布式計算框架,解決海量數(shù)據(jù)計算)、YARN(分布式資源調(diào)度框架,可以運(yùn)行很多分布式編程模型,如Spark、MapReduc

redis宕機(jī)如何解決?如果是項(xiàng)目上線的宕機(jī)呢?

redis宕機(jī)的原因很可能是由于內(nèi)存不足或者單次訪問的數(shù)據(jù)聚合過大,導(dǎo)致CPU過載。在這種情況下,一個是增加物理內(nèi)存。二是檢查存儲的單個數(shù)據(jù)項(xiàng)是否過大(理論上一個單位的redis可以存儲512M的數(shù)據(jù),但是存儲單個大文件的用例并不適合REDIS。如果單個數(shù)據(jù)超過2M,建議使用文件系統(tǒng)或CDN進(jìn)行存儲。

此外,還可以啟用r

redis如何緩存百萬列表數(shù)據(jù)?

在服務(wù)器碎片或客戶端碎片中存儲多個列表的實(shí)現(xiàn)

redis的list較大怎么弄?

R

PHP mysql redis一次性生成大量隨機(jī)數(shù),怎么保證重復(fù)率低、快速存儲?

看你想要多大的隨機(jī)數(shù),能接受多大的重復(fù)率。

假設(shè)你想取一個0到1億之間的隨機(jī)數(shù):

取1000個隨機(jī)數(shù),沒有重復(fù)運(yùn)算的重復(fù)率是多少,大概可以通過數(shù)學(xué)建模分析出來。如果可以接受,可以用php內(nèi)置的隨機(jī)函數(shù)直接生成。

取10萬個隨機(jī)數(shù),可以適當(dāng)用redis做緩存,隨機(jī)做一遍再做一遍;

如果取幾百萬個隨機(jī)數(shù),即使redis再快再大,也要考慮內(nèi)存的大小,還有時間和空間復(fù)雜度的計算。您可以適當(dāng)?shù)厥褂?"偽隨機(jī) "策略,比如碎片化處理。假設(shè)你取1000萬個隨機(jī)數(shù),先從0到1000萬個碎片中取100萬個隨機(jī)數(shù),用redis作為緩存的一部分進(jìn)行再處理。處理完成后,清空redis的緩存,轉(zhuǎn)移到下一個碎片處理,以此類推,直到處理完畢。

以上是一般策略,快速訪問的另一個要求是盡可能批量處理,比如無論如何,批量生成三五千個隨機(jī)數(shù),然后復(fù)制,再插入MySQL。