构建大数据环境使用Redis把数字字典存储起来（数字字典存redis）

在构建一个大数据环境中，使用Redis作为缓存存储服务十分重要，因为它能够有效地处理大数据集。可以把工作量密集型的应用分发到地理分布的多台服务器中，以达到快速处理数据的目的。

在存储数据字典时，首先需要建立好Redis配置。由于Redis是一种非关系型数据库，所以需要定义字段集，以及建立一个非关系型的key-value对结构。编写Redis配置文件和实例文件，例如配置哈希表的大小，设置密码，以及定义可用的IP地址等等，这些配置可以通过命令行或者管理客户端来完成。

一旦Redis配置完毕，就可以开始存储数据字典了。可以使用Redis的多种数据结构，如strs、lists、sets、sorted sets等来存储数据字典。例如，使用Redis的str类型，便可以使用类似字典结构，定义一组键和对应的值，并用(key,value)对来存储数据字典，如下：

// define the key-value prs
redis.set("name", "John"); 
redis.set("age", "18");
redis.set("address", "China");

除了用strs来存储数据字典，也可以使用Redis的lists、sets、sorted sets等数据结构，并利用相应的指令来操作。如果要使用lists，可以用以下命令来操作：

redis.lpush("students", "Jeff");
redis.rpush("students","David");
redis.lrange("students", 0, -1); 
// output: ["Jeff", "David"]

在构建一个大数据环境中，使用Redis存储数据字典时，要记住操作是原子性的，即可以预先定义错误处理函数，以防出现某个指令执行失败的情况。

构建一个大数据环境中，使用Redis来存储数据字典是一个很有用的手段，不仅可以提高存储数据字典的速度和稳定性，也可以实现分布式计算以加快处理速度。