1. 大數據包括一些什麼

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、專管理和處理的數據集合屬，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

2. 大數據技術包括哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，

3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

3. 大數據分析師面試題：Redis的耐久化戰略

【導讀】眾所周知，大數據分析師的面試流程與其他行業的不大一樣，比如你面試一份文員工作，只需要攜帶簡歷就可以了，不過要想面試成功大數據分析師，不僅需要攜帶簡歷，還要做好考試的准備，這是每一個大數據分析師的入職必經流程，今天小編就來和大家說說大數據分析師面試題：Redis的耐久化戰略，希望對各位考生有所幫助。

一、RDB介紹

RDB 是 Redis
默許的耐久化計劃。在指定的時間距離內，實行指定次數的寫操作，則會將內存中的數據寫入到磁碟中。即在指定目錄下生成一個mp.rdb文件。Redis
重啟會通過載入mp.rdb文件恢復數據。

可以在redis.windows.conf配備文件中修正save來進行相應的配備

注意事項

60秒內10000條數據則保存

這兒有三個save，只需滿意其間任意一條就可以保存

比方：

(1)在redis中保存幾條新的數據，用kill
-9粗暴殺死redis進程，模仿redis缺點失常退出，導致內存數據丟掉的場景(或許在，也或許不在，根據save的狀況)

(2)手動設置一個save檢查點，save 5 1

寫入幾條數據，等候5秒鍾，會發現自動進行了一次mp rdb快照，在mp.rdb中發現了數據

失常停掉redis進程，再從頭發起redis，看方才刺進的數據還在

二、AOF介紹

AOF ：Redis 默許不打開。它的呈現是為了補償RDB的缺乏(數據的不一致性)，所以它採用日誌的方法來記載每個寫操作，並追加到文件中。Redis
重啟的會根據日誌文件的內容將寫指令早年到後實行一次以結束數據的恢復作業。(appendonly yes)

注意事項注意事項

可以在redis.windows.conf中進行配備

打開AOF

將appendonly 的no 改為 yes

下面是文件名可以運用默許的文件名，也可以自己改

注意事項

appendfsync運用默許的everysec就可以了

以上就是小編今天給大家整理發送的關於大數據分析師面試題：Redis的耐久化戰略的相關內容，希望對各位考生有所幫助，想知道更多關於數據分析師的基本要求有哪些，關注小編持續更新數據分析師崗位解析。

4. 如何取出大數據量的 redis hash 結構的數據並遍歷導出

就看你的數據量大小了，如果太大，卻是不好遍歷，如果有規則的key值的話，倒是可以利用分頁的方式來處理，如果沒有規律的話，只有用keys*來取了，或者是通過keysa*;keysz*;keys1*;keys0*等通配符的方式來順序的讀取，讀取時要把內存分配的大一些，不然容易溢出

5. redis大數據並發有哪些測試點

Libevent。和Memcached不同，Redis並沒有選擇libevent。Libevent為了迎合通用性造成代碼龐大(目前內Redis代碼還不到libevent的1/3)及犧容牲了在特定平台的不少性能。Redis用libevent中兩個文件修改實現了自己的epoll event loop(4)。 業界不少開發者

6. 華為大數據平台如何查看redis集群埠

華為大數據平台redis集群埠

註：ip為安裝redis的那台伺服器(集群中的其中一台)的ip，password為redis的密碼

集群相關信息查看
1.集群狀態
redis-cli -h ip -p 9379 -a password cluster info
2.集群節點信息
redis-cli -h ip -p 9379 -a password cluster nodes
3.節點內存、cpu、key數量等信息（每個節點都需查看）
redis-cli -h ip -p 9379 -a password info

7. 如何取出大數據量的 redis hash 結構的數據並遍歷導出

如何取出大數據量的 redis hash 結構的數據並遍歷導出
1. 連接mysql mysql -u用戶名 -p密碼 2. 連接你要導入的資料庫的名字 mysql> use資料庫名 3. 導入sql文件 mysql> source .sql文件的目錄

8. 大量數據能緩存到redis裡面嗎

不適合引子：

    在大數據時代，總希望存在一個Key-value存儲機制，像HashMap一樣在內存中處理大量（千萬數量級）的key-value對，以便提高數據查找、修改速度。

    所以，我們會想到，Memcached和Redis這兩個NoSQL資料庫（嚴格來講二者都不可以算作資料庫）。

    1、Memcached是一個cache機制，當內存不足時會採用LRU機制，替換出陳舊數據，因此他不能保證我們的數據像在HashMap中一樣不丟失，且沒有數據持久化機制；

    2、Redis克服了這一缺點，採取磁碟存儲機制實現數據持久化。但是，當數據量達到1千萬左右時，由於內存中不能存儲如此大量數目的數據，頻繁同磁碟進行數據交換，導致數據查詢、存儲性能的急劇下降，將導致服務不可用。

     結論：當前還沒有好的產品可以實現key-value保證數據完整性，千萬級條數量級的，高效存儲和查詢支持產品。

     附錄一：如下是轉自其它網友的測試數據：

     附錄二：memcached 和redis的比較，和各自用途

附錄一：

從圖中可以猜測到還會有Redis 2.2.1 的測試，相同的測試環境，1K的數據量，使用ServiceStack.Redis客戶端進行如下測試：

1) Set操作

2) Get操作

3) Del操作

每一套測試分別使用三個配置進行測試：

1) 綠色線條的是開啟Dump方式的持久化，5分鍾持久化一次

2) 藍色線條是開啟AOF方式的持久化，每秒寫入磁碟一次

3) 紅色線條是關閉任何的持久化方式

對於每一個配置都使用相同的其他配置：

1) 開啟VM 最大內存10GB(128位元組一