1. 大数据包括一些什么

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、专管理和处理的数据集合属，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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

2. 大数据技术包括哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，

3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

3. 大数据分析师面试题：Redis的耐久化战略

【导读】众所周知，大数据分析师的面试流程与其他行业的不大一样，比如你面试一份文员工作，只需要携带简历就可以了，不过要想面试成功大数据分析师，不仅需要携带简历，还要做好考试的准备，这是每一个大数据分析师的入职必经流程，今天小编就来和大家说说大数据分析师面试题：Redis的耐久化战略，希望对各位考生有所帮助。

一、RDB介绍

RDB 是 Redis
默许的耐久化计划。在指定的时间距离内，实行指定次数的写操作，则会将内存中的数据写入到磁盘中。即在指定目录下生成一个mp.rdb文件。Redis
重启会通过加载mp.rdb文件恢复数据。

可以在redis.windows.conf配备文件中修正save来进行相应的配备

注意事项

60秒内10000条数据则保存

这儿有三个save，只需满意其间任意一条就可以保存

比方：

(1)在redis中保存几条新的数据，用kill
-9粗暴杀死redis进程，模仿redis缺点失常退出，导致内存数据丢掉的场景(或许在，也或许不在，根据save的状况)

(2)手动设置一个save检查点，save 5 1

写入几条数据，等候5秒钟，会发现自动进行了一次mp rdb快照，在mp.rdb中发现了数据

失常停掉redis进程，再从头发起redis，看方才刺进的数据还在

二、AOF介绍

AOF ：Redis 默许不打开。它的呈现是为了补偿RDB的缺乏(数据的不一致性)，所以它采用日志的方法来记载每个写操作，并追加到文件中。Redis
重启的会根据日志文件的内容将写指令早年到后实行一次以结束数据的恢复作业。(appendonly yes)

注意事项注意事项

可以在redis.windows.conf中进行配备

打开AOF

将appendonly 的no 改为 yes

下面是文件名可以运用默许的文件名，也可以自己改

注意事项

appendfsync运用默许的everysec就可以了

以上就是小编今天给大家整理发送的关于大数据分析师面试题：Redis的耐久化战略的相关内容，希望对各位考生有所帮助，想知道更多关于数据分析师的基本要求有哪些，关注小编持续更新数据分析师岗位解析。

4. 如何取出大数据量的 redis hash 结构的数据并遍历导出

就看你的数据量大小了，如果太大，却是不好遍历，如果有规则的key值的话，倒是可以利用分页的方式来处理，如果没有规律的话，只有用keys*来取了，或者是通过keysa*;keysz*;keys1*;keys0*等通配符的方式来顺序的读取，读取时要把内存分配的大一些，不然容易溢出

5. redis大数据并发有哪些测试点

Libevent。和Memcached不同，Redis并没有选择libevent。Libevent为了迎合通用性造成代码庞大(目前内Redis代码还不到libevent的1/3)及牺容牲了在特定平台的不少性能。Redis用libevent中两个文件修改实现了自己的epoll event loop(4)。 业界不少开发者

6. 华为大数据平台如何查看redis集群端口

华为大数据平台redis集群端口

注：ip为安装redis的那台服务器(集群中的其中一台)的ip，password为redis的密码

集群相关信息查看
1.集群状态
redis-cli -h ip -p 9379 -a password cluster info
2.集群节点信息
redis-cli -h ip -p 9379 -a password cluster nodes
3.节点内存、cpu、key数量等信息（每个节点都需查看）
redis-cli -h ip -p 9379 -a password info

7. 如何取出大数据量的 redis hash 结构的数据并遍历导出

如何取出大数据量的 redis hash 结构的数据并遍历导出
1. 连接mysql mysql -u用户名 -p密码 2. 连接你要导入的数据库的名字 mysql> use数据库名 3. 导入sql文件 mysql> source .sql文件的目录

8. 大量数据能缓存到redis里面吗

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。

    所以，我们会想到，Memcached和Redis这两个NoSQL数据库（严格来讲二者都不可以算作数据库）。

    1、Memcached是一个cache机制，当内存不足时会采用LRU机制，替换出陈旧数据，因此他不能保证我们的数据像在HashMap中一样不丢失，且没有数据持久化机制；

    2、Redis克服了这一缺点，采取磁盘存储机制实现数据持久化。但是，当数据量达到1千万左右时，由于内存中不能存储如此大量数目的数据，频繁同磁盘进行数据交换，导致数据查询、存储性能的急剧下降，将导致服务不可用。

     结论：当前还没有好的产品可以实现key-value保证数据完整性，千万级条数量级的，高效存储和查询支持产品。

     附录一：如下是转自其它网友的测试数据：

     附录二：memcached 和redis的比较，和各自用途

附录一：

从图中可以猜测到还会有Redis 2.2.1 的测试，相同的测试环境，1K的数据量，使用ServiceStack.Redis客户端进行如下测试：

1) Set操作

2) Get操作

3) Del操作

每一套测试分别使用三个配置进行测试：

1) 绿色线条的是开启Dump方式的持久化，5分钟持久化一次

2) 蓝色线条是开启AOF方式的持久化，每秒写入磁盘一次

3) 红色线条是关闭任何的持久化方式

对于每一个配置都使用相同的其他配置：

1) 开启VM 最大内存10GB(128字节一