怎么查询redis分片后的数据 hadoop和redis各有什么特点？
hadoop和redis各有什么特点？
Redis是K-V主存数据库，单机存储容量有限。但是碎片化和副本集群化可以保证数据安全和未来的横向扩展。Redis可以算是一个大地图，特点是查询速度快！Hadoop是一个生态系统，包含了很多技术框架。如果单纯指Hadoop，最主要的有HDFS(分布式文件系统，解决海量数据存储)、MapReduce(分布式计算框架，解决海量数据计算)、YARN(分布式资源调度框架，可以运行很多分布式编程模型，如Spark、MapReduc
redis宕机如何解决？如果是项目上线的宕机呢？
redis宕机的原因很可能是由于内存不足或者单次访问的数据聚合过大，导致CPU过载。在这种情况下，一个是增加物理内存。二是检查存储的单个数据项是否过大(理论上一个单位的redis可以存储512M的数据，但是存储单个大文件的用例并不适合REDIS。如果单个数据超过2M，建议使用文件系统或CDN进行存储。
此外，还可以启用r
redis如何缓存百万列表数据？
在服务器碎片或客户端碎片中存储多个列表的实现
redis的list较大怎么弄？
R
PHP mysql redis一次性生成大量随机数，怎么保证重复率低、快速存储？
看你想要多大的随机数，能接受多大的重复率。
假设你想取一个0到1亿之间的随机数:
取1000个随机数，没有重复运算的重复率是多少，大概可以通过数学建模分析出来。如果可以接受，可以用php内置的随机函数直接生成。
取10万个随机数，可以适当用redis做缓存，随机做一遍再做一遍；
如果取几百万个随机数，即使redis再快再大，也要考虑内存的大小，还有时间和空间复杂度的计算。您可以适当地使用 "伪随机 "策略，比如碎片化处理。假设你取1000万个随机数，先从0到1000万个碎片中取100万个随机数，用redis作为缓存的一部分进行再处理。处理完成后，清空redis的缓存，转移到下一个碎片处理，以此类推，直到处理完毕。
以上是一般策略，快速访问的另一个要求是尽可能批量处理，比如无论如何，批量生成三五千个随机数，然后复制，再插入MySQL。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
