极速处理大数据使用Redis去重实现（使用redis 去重）

随着大数据的不断成熟，如何有效处理大数据以及解决大数据重复问题，已经成为很多技术研究者关注的话题。本文主要要介绍的技术是使用Redis（REmote DIctionary Server）来实现数据集去重。

Redis是一种非常受欢迎的NoSQL内存数据库。它具有灵活性，可以存储结构化数据，让查询和处理操作变得更快，在处理大数据时具有非常出色的性能。

在面对任何大规模的数据集时，第一步就是要淘汰重复元素。这可以通过使用Redis的成员存在检查功能来完成，它允许我们检查元素是否已经存在于Redis中，以记录其唯一性。

我们可以使用Redis的数据类型，如散列，字符串和集合等，来保存数据，以便检查是否已经存在，然后决定是否写入数据库中。有四个主要命令可以用于处理重复元素，它们是SADD（将一个或多个元素加入到集合中），SREM（从集合中移除一个或多个元素），SISMEMBER（检查一个成员是否属于一个集合）和SCARD（返回集合的基数）。

下面是一个使用Redis来实现数据去重的示例：

//声明Redis
$redis = new Redis(); 
 
//连接Redis服务器
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
 
//定义一个数组
$data_list = array(1,2,3,3,4);  
 
//循环数组
while($data = current($data_list)){
 
    if(!$redis->sIsMember("distnct_list", $data)) {
 
        //讲数据写入集合
        $redis->sAdd("distinct_list", $data);
 
    }
 
    next($data_list);
 
}

echo "去重完毕！";

通过上面的示例，我们可以看到，使用Redis能够极大的加速处理大数据的过程，大大提升了文章的处理效率，这对于当今的大数据企业来说，显然具有实际作用。

当然，Redis只是处理大数据的解决方案之一，而要实现更快更有效地处理大数据，还可以通过多核处理方案，并行处理技术，分布式存储技术等来实现。要解决大数据的各种问题，只要使用合适的技术，就可以取得良好的效果。