redis结构图 redis架构设计 _redis

本文目录一览：

1、大数据技术核心内容有哪些?
2、数据平台整体架构篇
3、细说分布式redis
4、玩转Redis的高可用(主从、哨兵、集群)
5、canal+Kafka实现mysql与redis数据同步

大数据技术核心内容有哪些?1、大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。
2、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
3、大数据数据采集阶段需掌握的技术有：Python、Scala 。
【redis结构图 redis架构设计】4、大数据技术专业主要学习与大数据相关的理论、技术和应用。这个专业的核心内容包括数据管理、数据挖掘、数据分析、数据可视化、机器学习、人工智能等方面的知识。学生将学习大数据的采集、存储、处理、分析和应用的技术和方法。
5、大数据的核心是云技术和BI ，离开云技术，大数据没有根基和落地可能；离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单的总结为大数据的目标驱动是BI，大数据实施落地是云技术。
6、大数据涵盖的内容主要以数据价值化为核心的一系列操作，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用。
数据平台整体架构篇数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台” 。“一云”城市云数据中心基于开放架构，为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升政府服务与决策效率和合理性。
数字化平台总体架构有数字化转型战略、数据中心台、数据平台、业务应用方案、IT基础设施。数字化转型战略明确企业的数字化转型目标、愿景和战略，以指导和统一各个部门的行动。
Kappa架构在Lambda 的基础上进行了优化，将实时和流部分进行了合并，将数据通道以消息队列进行替代。优点：解决了Lambda架构里面的冗余部分，以数据可重播的思想进行了设计，整个架构非常简洁。
数据访问：这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。关于大数据平台架构有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。
Spark Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于， Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Ha？doop 100 倍的运算速度。
细说分布式redis1、以下是一些常见的应用场景： - 缓存：Redis 可以用作缓存，提高网站访问速度，降低数据库压力。- 消息中间件：Redis 可以用作消息中间件，支持发布订阅。- 分布式锁：Redis 可以用作分布式锁，解决并发竞争问题。
2、说实话，如果在公司里落地生产环境用分布式锁的时候，一定是会用开源类库的，比如Redis分布式锁，一般就是用Redisson框架就好了，非常的简便易用。
3、压缩：Redis默认采用LZF算法对生成的RDB文件做压缩处理，压缩后的文件远远小于内存大?。?默认开启，可以通过参数config set rdbcompression{yes|no}动态修改。
玩转Redis的高可用(主从、哨兵、集群)1、Redis主从复制是指在一个Redis集群中，将一个Redis节点作为主节点，其余的Redis节点作为从节点。主节点负责写入数据，从节点负责读取数据。
2、哨兵模式解决了故障不能自动恢复的问题，但仍存在的问题是：Redis较难支持在线扩容，对于集群，容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。
3、Redis的哨兵机制就是解决主从复制存在缺陷（选举问题），解决问题保证我们的Redis高可用，实现自动化故障发现与故障转移。要使用哨兵机制，除了启动Redis服务以外，还要启动哨兵服务来进行监控，会介绍详细步骤。
4、redis高可用：如果你做主从架构部署，其实就是加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，自动会进行主备切换。
5、这个哨兵模式才稳定下来，无论是主从模式，还是哨兵模式，这两个模式都有一个问题，不能水平扩容，并且这两个模式的高可用特性都会受到Master主节点内存的限制。
6、原理：当主节点出现故障时，由Redis Sentinel自动完成故障发现和转移，并通知应用方，实现高可用性。
canal+Kafka实现mysql与redis数据同步1、答案是肯定的，下面通过canal结合Kafka来实现mysql与redis之间的数据同步。架构设计通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis 。
2、使用阿里开源的 canal 作为数据同步工具。总的来说有两种方案本文把两种方式都实现下。如果公司有统一的平台接入binlog的话， canal+mq应该是比较好的解耦的方式。
3、二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。
4、这里还可以基于binlog使用mysql_udf_redis，将数据库中的数据同步到Redis 。
5、因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker ，将数据同步到Redis 。
6、实时数据同步实时同步最灵活的还是用kafka做中间转发，当数据发生变化时，记录变化到kafka，需要同步数据的程序订阅消息即可，需要研发编码支持。