Comparaison et scénarios d'application de Redis et Hadoop
Redis et Hadoop sont tous deux des systèmes de stockage et de traitement de données distribués couramment utilisés. Cependant, il existe des différences évidentes entre les deux en termes de conception, de performances, de scénarios d'utilisation, etc. Dans cet article, nous comparerons en détail les différences entre Redis et Hadoop et explorerons leurs scénarios applicables.
Présentation de Redis
Redis est un système de stockage de données open source basé sur la mémoire qui prend en charge plusieurs structures de données et des opérations de lecture et d'écriture efficaces. Les principales fonctionnalités de Redis incluent :
- Stockage en mémoire : les données Redis sont stockées en mémoire, ce qui les rend très rapides à lire et à écrire.
- Prend en charge plusieurs structures de données : Redis prend en charge les paires clé-valeur, les tables de hachage, les listes chaînées, les ensembles, les ensembles ordonnés et d'autres structures de données pour permettre aux utilisateurs de stocker et d'exploiter les données en fonction des besoins réels.
- Stockage distribué : Redis prend en charge le stockage de données distribué et peut être déployé sur plusieurs serveurs, améliorant ainsi l'évolutivité et la fiabilité du système.
- Haute disponibilité : Redis fournit une réplication maître-esclave et un mode Sentinel pour garantir la haute disponibilité et la fiabilité des données.
Présentation de Hadoop
Hadoop est une plate-forme informatique distribuée open source pour le stockage et le traitement d'ensembles de données à grande échelle. Les principales fonctionnalités de Hadoop incluent :
- Stockage distribué : Hadoop utilise HDFS (Hadoop Distributed File System) pour le stockage des données, qui peut être déployé sur plusieurs serveurs pour faciliter la gestion et l'expansion des données.
- Informatique distribuée : Hadoop fournit le modèle MapReduce, qui peut diviser des ensembles de données à grande échelle en petits blocs de données pour un traitement parallèle.
- Haute fiabilité : Hadoop fournit un mécanisme de sauvegarde redondant pour les blocs de données, garantissant une fiabilité élevée des données et une tolérance aux pannes.
Comparaison entre Redis et Hadoop
Ce qui suit compare les performances, l'évolutivité, les scénarios applicables, etc. de Redis et Hadoop.
- Performance
Redis a des performances de lecture et d'écriture très élevées et peut atteindre des dizaines de milliers de requêtes de lecture et d'écriture par seconde lorsque la quantité de données est faible. Étant donné que les données de Redis sont stockées en mémoire, leurs vitesses de lecture et d'écriture sont beaucoup plus rapides que celles de Hadoop. Dans le même temps, Redis prend également en charge les opérations de persistance des données, qui peuvent écrire des données sur le disque régulièrement ou en temps réel, garantissant ainsi la fiabilité des données.
Hadoop possède des capacités de traitement très puissantes et peut effectuer un traitement et une analyse efficaces des données en présence de grandes quantités de données. Le modèle MapReduce de Hadoop peut décomposer des ensembles de données à grande échelle en petits blocs de données pour un traitement parallèle, améliorant ainsi l'efficacité et la vitesse du traitement des données.
En général, Redis et Hadoop ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de performances. Le choix entre les deux doit être basé sur les besoins réels et les scénarios d'application.
- Évolutivité
Redis prend en charge la réplication maître-esclave et le mode Sentinel et peut être déployé sur plusieurs serveurs, améliorant ainsi l'évolutivité et la fiabilité du système. Cette méthode convient aux scénarios de services en ligne dans lesquels la quantité de données n'est pas trop importante et peut améliorer le débit et la vitesse du système grâce à une expansion horizontale.
Le modèle de stockage et de calcul distribué de Hadoop le rend hautement évolutif lors du traitement de données à grande échelle. Dans les scénarios où des ensembles de données massifs doivent être traités, le système peut être étendu horizontalement et les performances améliorées en ajoutant des nœuds.
- Scénarios applicables
Redis est généralement utilisé dans des scénarios où les données doivent être consultées et mises à jour rapidement, et la quantité de données est relativement faible. Par exemple, les données mises en cache, les classements, les files d'attente de messages, etc. Redis est également souvent utilisé dans des applications statistiques telles que les compteurs, qui peuvent rapidement incrémenter ou décrémenter les compteurs. De plus, étant donné que Redis prend en charge les modes d'abonnement et de publication, il peut être appliqué à des scénarios tels que l'envoi de messages en temps réel et le chat en ligne.
Hadoop est couramment utilisé pour le traitement et l'analyse d'ensembles de données à grande échelle. Par exemple, entrepôt de données, exploration de données, apprentissage automatique et autres scénarios. Hadoop étant doté d'une bonne évolutivité et d'une bonne tolérance aux pannes, il convient au stockage de données et à l'informatique distribués. De plus, Hadoop peut également être utilisé en conjonction avec des frameworks tels que Spark et Flink pour créer une plateforme complète d'analyse Big Data.
Dans l'ensemble, il existe des différences significatives dans les scénarios d'application entre Redis et Hadoop. Redis est plus adapté aux scénarios de services en ligne avec une lecture et une écriture rapides et de petites quantités de données, tandis que Hadoop est plus adapté au traitement et à l'analyse de grands ensembles de données.
Conclusion
Redis et Hadoop sont tous deux d'importants systèmes distribués de stockage et de traitement de données. Ils présentent des différences significatives en termes de conception, de performances, d’évolutivité, de scénarios applicables, etc. Lors de la sélection des scénarios d’application, des considérations globales doivent être prises en compte en fonction des besoins réels.
Si vous avez besoin d'accéder et de mettre à jour les données rapidement et que le volume de données est relativement faible, vous pouvez choisir Redis. Si vous devez traiter des ensembles de données à grande échelle, effectuer des analyses de données et des calculs, vous pouvez choisir Hadoop.
Bien sûr, avec le développement continu de la technologie, de plus en plus de systèmes utilisent désormais une variété de technologies distribuées pour réaliser le partage de données et la communication entre différents systèmes. En fonction de la situation spécifique, choisissez la technologie qui vous convient le mieux. améliorer son efficacité de travail.
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1. Démarrez le menu [Démarrer], entrez [cmd], cliquez avec le bouton droit sur [Invite de commandes] et sélectionnez Exécuter en tant qu'[Administrateur]. 2. Entrez les commandes suivantes dans l'ordre (copiez et collez soigneusement) : SCconfigwuauservstart=auto, appuyez sur Entrée SCconfigbitsstart=auto, appuyez sur Entrée SCconfigcryptsvcstart=auto, appuyez sur Entrée SCconfigtrustedinstallerstart=auto, appuyez sur Entrée SCconfigwuauservtype=share, appuyez sur Entrée netstopwuauserv , appuyez sur Entrée netstopcryptS.

La stratégie de mise en cache dans GolangAPI peut améliorer les performances et réduire la charge du serveur. Les stratégies couramment utilisées sont : LRU, LFU, FIFO et TTL. Les techniques d'optimisation incluent la sélection du stockage de cache approprié, la mise en cache hiérarchique, la gestion des invalidations, ainsi que la surveillance et le réglage. Dans le cas pratique, le cache LRU est utilisé pour optimiser l'API pour obtenir des informations utilisateur à partir de la base de données. Les données peuvent être rapidement récupérées du cache. Sinon, le cache peut être mis à jour après l'avoir obtenu à partir de la base de données.

Dans le développement PHP, le mécanisme de mise en cache améliore les performances en stockant temporairement les données fréquemment consultées en mémoire ou sur disque, réduisant ainsi le nombre d'accès à la base de données. Les types de cache incluent principalement le cache de mémoire, de fichiers et de bases de données. En PHP, vous pouvez utiliser des fonctions intégrées ou des bibliothèques tierces pour implémenter la mise en cache, telles que cache_get() et Memcache. Les applications pratiques courantes incluent la mise en cache des résultats des requêtes de base de données pour optimiser les performances des requêtes et la mise en cache de la sortie des pages pour accélérer le rendu. Le mécanisme de mise en cache améliore efficacement la vitesse de réponse du site Web, améliore l'expérience utilisateur et réduit la charge du serveur.

Vous devez d’abord définir la langue du système sur l’affichage chinois simplifié et redémarrer. Bien sûr, si vous avez déjà modifié la langue d'affichage en chinois simplifié, vous pouvez simplement ignorer cette étape. Ensuite, commencez à utiliser le registre, regedit.exe, accédez directement à HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetControlNlsLanguage dans la barre de navigation de gauche ou dans la barre d'adresse supérieure, puis modifiez la valeur de la clé InstallLanguage et la valeur de la clé par défaut sur 0804 (si vous souhaitez la changer en anglais en- nous, vous devez d'abord définir la langue d'affichage du système sur en-us, redémarrer le système, puis tout changer en 0409). Vous devez redémarrer le système à ce stade.

L'utilisation du cache Redis peut considérablement optimiser les performances de la pagination du tableau PHP. Cela peut être réalisé en suivant les étapes suivantes : Installez le client Redis. Connectez-vous au serveur Redis. Créez des données de cache et stockez chaque page de données dans un hachage Redis avec la clé « page : {page_number} ». Récupérez les données du cache et évitez les opérations coûteuses sur les grandes baies.

Le modèle d'usine est utilisé pour découpler le processus de création d'objets et les encapsuler dans des classes d'usine pour les dissocier des classes concrètes. Dans le framework Java, le modèle d'usine est utilisé pour : Créer des objets complexes (tels que des beans dans Spring) Assurer l'isolation des objets, améliorer la testabilité et la maintenabilité Prendre en charge les extensions, augmenter la prise en charge de nouveaux types d'objets en ajoutant de nouvelles classes d'usine

1. Tout d'abord, double-cliquez sur l'icône [Ce PC] sur le bureau pour l'ouvrir. 2. Double-cliquez ensuite sur le bouton gauche de la souris pour accéder à [Lecteur C]. Les fichiers système seront généralement automatiquement stockés dans le lecteur C. 3. Recherchez ensuite le dossier [windows] dans le lecteur C et double-cliquez pour entrer. 4. Après avoir accédé au dossier [windows], recherchez le dossier [SoftwareDistribution]. 5. Après avoir entré, recherchez le dossier [télécharger], qui contient tous les fichiers de téléchargement et de mise à jour Win11. 6. Si nous souhaitons supprimer ces fichiers, supprimez-les simplement directement dans ce dossier.

Redis est un cache clé-valeur hautes performances. L'extension PHPRedis fournit une API pour interagir avec le serveur Redis. Suivez les étapes suivantes pour vous connecter à Redis, stocker et récupérer des données : Connecter : utilisez les classes Redis pour vous connecter au serveur. Stockage : utilisez la méthode set pour définir des paires clé-valeur. Récupération : utilisez la méthode get pour obtenir la valeur de la clé.
