目前常见的大数据存储方式有哪些?1、大数据存储的三种方式有：不断加密：任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的 ， 而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的 。
2、HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写） ， 支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库 。天然分布式 ， 主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql 。
3、基础设施：云存储、分布式文件存储等 。数据处理：对于收集到的不同数据集，可能会有不同的结构和模式 ， 如文件、XML树、关系表等，表现出数据的异构性 。对于多个异构数据集 ， 需要进行进一步的集成或集成处理 。
es与redis哪个查询快1、redisjson优点：速度快，完全基于内存，使用C语言实现，网络层使用epoll解决高并发问题 。缺点：短时间内大量增加数据 ， 可能导致内存不够用 。
2、es是相比redis更加智能的加速层，不作为直接存储机制 ， 这一点和很多数据库的缓，实践过多种ES项目 ， 最暴力的大数据分析应用，最复杂的业务系统应用 。
3、redis是一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库 。是NoSQL(非关系型数据库)的典型代表 ， 也是时下是最流行的键值对存储数据库 。
4、Redis库查询速度比PG库快 。原因是Redis是基于内存的数据库，而PG库是基于磁盘的数据库 。内存的访问速度远远快于磁盘，因此Redis的查询速度比PG库更快 。此外，对于一些需要高并发的场景，Redis也比PG库更适用 。
5、用 。将数据从es查询出来，再缓存到redis，之后的查询 ， 直接读redis 。ES是一个基于RESTfulweb接口并且构建在ApacheLucene之上的开源分布式搜索引擎 。
redis工作原理是什么Redis是一种内存高速cache，如果使用redis缓存，那经常被访问的内容会被缓存在内存中 ， 需要使用的时候直接从内存调?。恢辣扔才痰魅】炝硕嗌俦?nbsp;， 并且支持复杂的数据结构，应用于许多高并发的场景中 。
redis的集群模式为了解决系统的横向扩展以及海量数据的存储问题 ， 如果你的数据量很大，那么就可以用redis cluster 。
哨兵，就是站岗放哨的，时刻监控周围的一举一动，在第一时间发现敌情并发出及时的警报 。Redis中的哨兵（Sentinel），则是一个特殊的Redis实例 ，不过它并不存储数据 。也就是说，哨兵在启动时 ， 不会去加载RDB文件 。
redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_product） ， 只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间 。
es查出的数据用缓存到redis吗不适合引子： 在大数据时代 ， 总希望存在一个Key-value存储机制，像HashMap一样在内存中处理大量（千万数量级）的key-value对，以便提高数据查找、修改速度 。
es 。人像数据中，主要是图像跟视频，所以是存es不是redis 。数据是科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值 。
数据一致性：由于Redis缓存中的数据与数据库中的数据可能存在不一致的情况，这会导致用户在查询数据时看到不一致的结果 。数据过期：缓存数据有过期时间，如果缓存数据过期，需要重新从数据库中获取 ， 这可能会影响查询速度 。
服务器通过ID查找用户对应的状态数据 。在这里我的处理方式也是在cookie中定义一个sessionid，程序需要取得用户状态时将sessionid做为key在Redis中查找 。同时session支持用户在一定时间不访问将session回收 。
redis主要用来做什么1、Redis 是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件，它是「Remote Dictionary Service」的首字母缩写，也就是「远程字典服务」 。
2、消息队列、分布式锁 。消息队列：Redis可以作为一种高性能的消息队列使用，实现异步处理和解耦 。分布式锁：Redis可以作为一种分布式锁的存储层，通过缓存锁信息和锁状态 ， 实现分布式锁和并发控制 。
3、redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis 。
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