


Comparaison des capacités de calcul en temps réel de Redis en tant que plateforme de traitement de données en streaming
À l’ère actuelle du Big Data, le traitement des données est devenu un élément essentiel de chaque grande entreprise et application. À l’ère des données massives, comment traiter les données plus efficacement est devenu un problème commun à toutes les entreprises et applications. Le traitement des données en streaming joue un rôle important dans la résolution des problèmes de traitement des données présentant de fortes caractéristiques en temps réel et de grandes quantités de données. En tant que plate-forme de traitement de données en streaming, Redis a beaucoup attiré l'attention pour ses capacités informatiques en temps réel. Cet article partagera avec vous la comparaison des capacités de calcul en temps réel de Redis en tant que plateforme de traitement de données en streaming.
1. Kafka
Kafka est une plate-forme de données en streaming distribuée, qui fournit elle-même un mécanisme de messagerie efficace, fiable et évolutif. Kafka réalise une expansion horizontale en distribuant les données sur différents nœuds, présente une forte tolérance aux pannes et une grande flexibilité et peut prendre en charge le traitement de données massives. Parmi eux, la plate-forme de traitement de données de flux fournie par Kafka peut recevoir, traiter et transmettre des flux de données en temps réel à grande vitesse et présente une forte tolérance aux pannes. Les capacités informatiques en temps réel de Kafka peuvent être obtenues en appliquant son API Stream intégrée.
Les performances informatiques en temps réel et les capacités de traitement de Kafka sont excellentes. Il utilise différentes méthodes de stockage et de consommation des données. Le stockage des données peut utiliser le propre mécanisme de stockage des messages de Kafka, tandis que la consommation des données peut être réalisée via un ConsumerGroup personnalisé. Sur la base des caractéristiques ci-dessus, Kafka dispose de capacités de calcul en temps réel très élevées et peut effectuer des calculs complexes sur des données en temps réel.
2. Flink
Flink est un framework de traitement de flux distribué incubé par Apache Software Foundation, qui peut atteindre un traitement de flux à faible latence et à haut débit. Flink utilise un moteur de traitement de flux de données distribué auto-développé, qui peut améliorer la précision du traitement des données sans réduire la vitesse de traitement des données.
Les capacités informatiques en temps réel de Flink sont très impressionnantes. En adoptant une méthode de traitement unique de « flux de données continu », il évite le besoin de mise en cache des données, garantissant ainsi le temps réel et l'exactitude des données. Dans le même temps, Flink adopte une technologie d'équilibrage de charge dynamique et de tolérance aux pannes pour assurer la fiabilité des données et un traitement instantané dans des situations catastrophiques telles que l'instabilité du réseau et les pannes de courant. Les performances de streaming et les capacités de calcul en temps réel de Flink sont respectivement très solides.
3. Redis
Redis est une base de données de stockage clé-valeur en mémoire qui a la capacité de lire, écrire, supprimer et mettre à jour des données à grande vitesse. Redis utilise les données pour s'exécuter en mémoire, ce qui est très rapide pour la lecture, la mise à jour et l'écriture de données, et prend en charge un accès simultané élevé pour les cas d'utilisation typiques. Dans le même temps, Redis dispose également de capacités de streaming Big Data et a des applications importantes dans de nombreux aspects du traitement des données en streaming.
Le traitement des données de streaming de Redis adopte le modèle d'abonnement/publication en cours de mise en œuvre pour transférer des messages entre les producteurs et les consommateurs de données de streaming. La file d'attente de messages (Queue) fournie par Redis peut prendre en charge la lecture, la consommation et le traitement efficaces d'ensembles de données massifs pour répondre aux besoins d'accès aux données en temps réel. Dans le même temps, Redis prend également en charge le traitement et le stockage de structures de données complexes, offrant des options diversifiées pour les besoins de traitement des données dans des scénarios commerciaux spécifiques.
4. Comparaison et conclusion
Pour résumer, la capacité de traitement des données en streaming de Redis a une forte vitesse en temps réel et élevée, mais par rapport à Kafka et Flink, elle a un cadre de traitement de streaming et une richesse de composants inférieurs. pas aussi parfait que Kafka et Flink. Par rapport à Kafka et Flink, les ressources de stockage et de calcul requises sont plus importantes et doivent être soigneusement prises en compte dans le processus de candidature lui-même.
En général, Redis peut être utilisé comme une bonne plate-forme de traitement de données en streaming pour ceux qui ont besoin de performances de traitement de données élevées et doivent effectuer des opérations de traitement de données complexes dans des scénarios commerciaux spécifiques et pour ceux qui ont besoin d'utiliser des cadres de traitement de données en streaming et pour des projets ; avec des composants plus riches, vous pouvez envisager de choisir d’autres plateformes de traitement de données en streaming telles que Flink ou Kafka.
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Le mode Redis Cluster déploie les instances Redis sur plusieurs serveurs grâce à la rupture, à l'amélioration de l'évolutivité et de la disponibilité. Les étapes de construction sont les suivantes: Créez des instances de redis étranges avec différents ports; Créer 3 instances Sentinel, Moniteur Redis Instances et basculement; Configurer les fichiers de configuration Sentinel, ajouter des informations d'instance Redis de surveillance et des paramètres de basculement; Configurer les fichiers de configuration d'instance Redis, activer le mode de cluster et spécifier le chemin du fichier d'informations de cluster; Créer un fichier nœuds.conf, contenant des informations de chaque instance redis; Démarrez le cluster, exécutez la commande CREATE pour créer un cluster et spécifiez le nombre de répliques; Connectez-vous au cluster pour exécuter la commande d'informations de cluster pour vérifier l'état du cluster; faire

Redis utilise des tables de hachage pour stocker les données et prend en charge les structures de données telles que les chaînes, les listes, les tables de hachage, les collections et les collections ordonnées. Redis persiste les données via des instantanés (RDB) et ajoutez les mécanismes d'écriture uniquement (AOF). Redis utilise la réplication maître-esclave pour améliorer la disponibilité des données. Redis utilise une boucle d'événement unique pour gérer les connexions et les commandes pour assurer l'atomicité et la cohérence des données. Redis définit le temps d'expiration de la clé et utilise le mécanisme de suppression paresseux pour supprimer la clé d'expiration.

Étapes pour résoudre le problème que Redis-Server ne peut pas trouver: Vérifiez l'installation pour vous assurer que Redis est installé correctement; Définissez les variables d'environnement redis_host et redis_port; Démarrer le serveur Redis Redis-Server; Vérifiez si le serveur exécute Redis-Cli Ping.

Le cluster Redis est un modèle de déploiement distribué qui permet une expansion horizontale des instances Redis, et est implémentée via la communication inter-nœuds, l'espace clé de la division des emplacements de hachage, l'élection du nœud, la réplication maître-esclave et la redirection de commande: communication inter-nœuds: la communication du réseau virtuel est réalisée via le bus de cluster. Slot de hachage: divise l'espace clé en emplacements de hachage pour déterminer le nœud responsable de la clé. Élection du nœud: au moins trois nœuds maîtres sont nécessaires et un seul nœud maître actif est assuré par le mécanisme électoral. Réplication maître-esclave: le nœud maître est responsable de la rédaction de demandes, et le nœud esclave est responsable des demandes de lecture et de la réplication des données. Redirection de commande: le client se connecte au nœud responsable de la clé et le nœud redirige les demandes incorrectes. Dépannage: détection des défauts, marquer la ligne et re

Pour afficher le numéro de version redis, vous pouvez utiliser les trois méthodes suivantes: (1) Entrez la commande Info, (2) Démarrez le serveur avec l'option - Version et (3) afficher le fichier de configuration.

Les ensembles commandés par Redis (ZSETS) sont utilisés pour stocker des éléments commandés et trier par des scores associés. Les étapes à utiliser ZSET incluent: 1. Créer un ZSET; 2. Ajouter un membre; 3. Obtenez un score de membre; 4. Obtenez un classement; 5. Obtenez un membre dans la gamme de classement; 6. Supprimer un membre; 7. Obtenez le nombre d'éléments; 8. Obtenez le nombre de membres dans la plage de score.

Redis utilise cinq stratégies pour assurer le caractère unique des clés: 1. Séparation des espaces de noms; 2. Structure de données de hachage; 3. Définir la structure des données; 4. Caractères spéciaux des touches de chaîne; 5. Vérification du script LUA. Le choix de stratégies spécifiques dépend de l'organisation des données, des performances et des exigences d'évolutivité.

Pour afficher toutes les touches dans Redis, il existe trois façons: utilisez la commande Keys pour retourner toutes les clés qui correspondent au modèle spécifié; Utilisez la commande SCAN pour itérer les touches et renvoyez un ensemble de clés; Utilisez la commande info pour obtenir le nombre total de clés.
