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redishbase结合，redis hgetall

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分布式锁的几种使用方式(redis、zookeeper、数据库)ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定同一个目录下只能有一个唯一文件名 。
支持数据持久化，RDB和AOF两种方式支持集群工作模式 ， 分区容错性强单线程，顺序处理命令支持事务支持发布与订阅Redis实现分布式锁使用了SETNX命令：SETNX key value将key的值设为value ，当且仅当key不存在 。
基于缓存实现分布式锁：理论上来说使用缓存来实现分布式锁的效率最高 ， 加锁速度最快 ， 因为Redis几乎都是纯内存操作，而基于数据库的方案和基于Zookeeper的方案都会涉及到磁盘文件IO，效率相对低下 。
zookeeper 中创建和删除节点只能通过 Leader 服务器来执行 ， 然后将数据同步到所有的 Follower 机器上 。分布式锁比较复杂，也比较容易发生死锁 。
引子 redis作为一个强大的key/value数据库，其实还可以用来实现轻量级的分布式锁 。
Redis实现分布式锁与Zookeeper实现分布式锁区别 相同点 实现分布式锁最终是通过什么方式？在集群环境下 ， 保证只允许有一个jvm进行执行 。
数据仓库数据建模的几种思路1、数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模，这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表 。
2、数据库和逻辑模型有概念模型、层次模型、网状模型和关系模型四种 。逻辑模型，是指数据的逻辑结构 。逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用 。
3、数据仓库模型设计时，常用的三种范式：0范式，即没有范式，只有一列，所有数据信息放到一起，没有字段划分 。优点：一列通吃所有数据 。缺点：排序、查找不方便 。1范式，列拆分，原子性 。
4、①概念模型，也称信息模型 ， 它是按用户的观点来对数据和信息建模，用于数据库设计 。②逻辑模型和物理模型 。
5、ER建模：即实体关系建模，由数据仓库之父BIll Inmon提出，核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型 ， 用实体关系描述企业服务 。主张的是自上而下的架构，将不同的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中 。
大数据核心技术有哪些1、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） 。
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、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 。
3、“大数据”的核心：整理、分析、预测、控制 。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么 。如果只是堆积在某个地方，数据是毫无用处的 。它的价值在于“使用性”，而不是数量和存储的地方 。
Spark如何写入HBase/Redis/MySQL/Kafka开启调试，可以看到 log 中Spark执行了 3 个 Job，并已经正确输出了预期的结果 。
通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中 。
【redishbase结合，redis hgetall】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 。
如何把redis的数据实时的同步到hdfs或者hbase上1、）导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名数据文件位置 其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径 。
2、：读取数据的时候先从redis里面查，若没有 ， 再去数据库查，同时写到redis里面 ， 并且要设置失效时间 。
3、比如也保存到redis中比如：key为：save_update_keys【用lpush列表记录】)，并把更新后的数据返回给页面 。而如果不存在的话 ， 就会去先更新数据库中内容，然后把数据保存一份到Redis中 。
4、Redis 使用异步复制 。Redis的主从复制分为两个阶段：1）同步操作：将从服务器的数据库状态更新至主服务器当前所处的数据库状态 。
5、确认容器内的Redis和数据库已经启动并运行正常 。在web应用的配置文件中添加Redis和数据库的连接信息，包括主机名、端口号、用户名、密码等 。
什么是大数据技术?大数据的概念大数据技术是指从各种各样类型的数据中 ， 快速获得有价值信息的能力 。适用于大数据的技术 。包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统 。
大数据技术是指大数据的应用技术 ， 涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术 。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合 。
大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中 ， 快速获得有价值信息的能力 。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网 ， 分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网 ， 和可扩展的存储系统 。
概念：大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 。
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