本文目录一览：
- 1、redis使用场景有哪些
- 2、如何把大数据工具和原有数据仓库集成
- 3、大数据三大核心技术:拿数据、算数据、卖数据!
2、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 。
3、通常而言目前的数据库分类有几种 ， 包括 SQL/NSQL，关系数据库，键值数据库等等 等，分类的标准也不以，Redis本质上也是一种键值数据库的 ， 但它在保持键值数据库简单快捷特点的同时，又吸收了部分关系数据库的优点 。
【hive sql和mysql区别 hive数据库和redis结合使用】4、redis教程）redis的应用场景，它都能做什么众多语言都支持Redis，因为Redis交换数据快，所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据 ， 这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销，更重要的是可以极大提升速度 。
5、在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数 。
如何把大数据工具和原有数据仓库集成1、大数据处理流程包括数据收集、数据存储、数据清洗和预处理、数据集成和转换、数据分析、数据可视化、数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤 。数据收集 数据收集是大数据处理的第一步 。
2、将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能 。
3、利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境 。
4、过程是这样的：数据由产生端向数据收集服务器发送请求 ， json文本形式存在收集服务器磁盘上 。定时任务，通过MR Job将数据清洗整理修复分类，云端持久化，之后的数据作为BI的基础数据存入hive 。
大数据三大核心技术:拿数据、算数据、卖数据!1、大数据方面核心技术有哪些？ 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、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面 。
2、数据采集：大数据来源于各种渠道，包括结构化数据、非结构化数据和实时数据等 。数据采集技术需要不断拓展，以满足各种数据来源的整合和接入需求 。数据存储：大数据量带来了存储技术的挑战 。
3、大数据的三大支撑要素是数据存储、数据处理和数据应用 。数据存储：大数据需要大量的存储空间来保存各种类型的数据，包括结构化数据 。数据处理：大数据需要强大的计算能力来处理海量的数据 。
4、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 。
5、大数据技术的核心技术是：在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等） 。
