使用python同步mysql到redis?由于数据较多,一条一条读出来写到redis太...mysql2redis_mission.sql文件就是将mysql数据的输出数据格式和redis的输入数据格式协议相匹配 ， 从而大大缩短了同步时间 。
而Redis的主从同步和数据快照有关 ， Redis定期将内存中数据作快照保存在文件中，mater只要将文件发送给slave更新就可以了 。
同时要注意避免冲突 ， 在redis启动时去mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据时，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 。
redis批量读取数据spark1、spark往redis刷入数据foreachpartitio 。上面的代码中，一次性批量插入了整个partition的数据 ， 单个partition的数据量太多，会导致Redis内存溢出，导致服务不可用 。解决方法是在foreachPartition 。
2、spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算 。计算结果保存至redis，供实时推荐使用 。flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构 。
3、利用管道插入catdata.txt|redis-cli--pipeShellVSRedispipe下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redispipe之间的效率 。测试思路：分别通过shell脚本和Redispipe向数据库中插入10万相同数据，查看各自所花费的时间 。
4、频繁读取redis性能会有影响 。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销 ， 进而影响其性能 。
5、快速读写：内存是计算机系统中最快的存储器之一，数据在内存中的读写速度比磁盘或网络块的速度快得多 。
如何高效地向Redis插入大量的数据一旦文件创建完，剩下的动作就是尽可能快的将其提供给Redis 。
一：java程序调用，简单的for循环，通过Jedis的方法，直接插入，至于速度，不用看，不用试，根本不行 ， 就不给实现了 。
当然，最直接的做法就是遍历MySQL数据 ， 一条一条写入到Redis中 。这样没什么错，但是速度会非常慢 。如果能够想法使得MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合，可以节省很多消耗和缩短时间 。
关于Redis批量写入的介绍【redis批量导入数据 redis批量导入命令】1、redis-cli -x set name$i redis.log done 每次插入的值都是helloworld，但键不同，name0，name..name99999 。
2、使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法 。这种方法可以高效地批量读取Redis数据 ， 并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理 。
3、第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache 。
4、String字符串是最常用的数据类型 ， 他能够存储任何类型的字符串，当然也包括二进制、JSON化的对象、甚至是base64编码之后的图片 。在Redis中一个字符串最大的容量为512MB ， 可以说是无所不能了 。
redis怎么迁移数据?配置迁移链路 在NineData中创建迁移任务，选择源和目标实例，并配置复制类型为数据迁移 。根据需要选择合适的冲突处理策略 。选择迁移对象 在迁移任务中，选择要迁移的Redis数据库和数据表 。
选择复制类型 ， 数据迁移应选择结构和全量复制（数据迁移） 。根据需要，选择合适的冲突处理策略 。选择要迁移的数据库对象 。配置映射关系，将源实例的多个数据库（0~15）映射到目标实例的指定1个或多个数据库 。
Redis数据迁移方案推荐使用NineData数据复制工具 。相较于传统迁移方案，NineData提供了更强大、更高效的迁移方案 。
除了Redis数据迁移同步能力外，NineData还提供了强大的数据复制功能，可以在不同的数据库之间实现高效的数据复制，例如MySQL、Oracle等 。
