redis实现排名 redis1千万数据排序

本文目录一览：

1、如何高效地向Redis插入大量的数据
2、redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析
3、redis批量读取数据spark
4、关于Redis批量写入的介绍

如何高效地向Redis插入大量的数据1、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。
2、数据结构丰富：除了支持string类型的value外还支持string、hash、set、sortedset、list等数据结构。5 Redis是单线程多CPU，这样速度更快。因为单线程，没有线程切换的开销，不需要考虑加锁释放锁，也就没有死锁的问题。
3、redis高并发的同时，还需要容纳大量的数据：一主多从，每个实例都容纳了完整的数据，比如redis主就10G的内存量，其实你就最对只能容纳10g的数据量。
4、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。
redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析1、String 字符串字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串。
2、应用场景：排行榜，带权重的消息队列描述：Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。把数据结构加上引号主要因为：Bitmaps本身不是一种数据结构，实际上它就是字符串，但是它可以对字符串的位进行操作。
3、数据结构，可以存储一些集合性的数据。比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。
4、云数据库redis的应用场景有：缓存、会话存储、发布/订阅系统、计数器和排行榜、实时数据分析。
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代表着下一代大数据处理技术，并且，借着开源算法和计算节点集群分布式处理，Spark和Hadoop在执行的方式和速度已经远远的超过传统单节点的技术架构。
3、大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm 。
4、内存存储：redis使用内存存储数据，这意味着它可以比传统的磁盘存储更快的读写数据。内存存储的数据访问速度要比磁盘存储快几个数量级，这使得redis能够处理大量并发请求。
5、打开reidis ，选择第三个数据库。rpush listInfo aa ，向listInfo添加数据，向后加，r代表右。push listInfo bb，向listInfo添加数据，向前加。lrange listInfo 0-1，代表查询所有添加的数据。
6、如何转化，可参考后面的脚本。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。
关于Redis批量写入的介绍redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）、zset（sorted set --有序集合）和hash（哈希类型）。
AOF命令写入的内容直接是文本协议格式，开启AOF后，所有写入命令都包含追加操作，直接采用文本协议格式，避免了二次处理开销。Redis提供了多种AOF缓冲区同步文件策略，由参数appendfsync控制。
在SpringBoot项目中，通过RBuckets接口实现批量操作对个Bucket对象，示例如下：方法介绍：多个连续命令可以通过RBatch对象在一次网络会话请求里合并发送，这样省去了产生多个请求消耗的时间和资源。这在Redis中叫做管道。
【redis实现排名 redis1千万数据排序】从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中。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。