借助R与Redis，构建强大数据分析系统（r和redis）

随着互联网的发展，越来越多的数据可以提供给数据分析人员来分析，因此，构建一个强大的数据分析系统显得尤为重要。然而，传统数据仓库技术可能不能满足实时处理规模巨大的流数据，在这种情况下，将R和Redis结合起来构建强大数据分析系统，可以发挥其独特的优势，实现实时高效的数据分析。

R是一种非常强大的统计数据分析软件，它可以对多种类型的数据进行语义分析，并能够表达复杂的模型。因此，R可以发挥重要作用，加强数据分析系统的智能性。然而，R语言的速度太慢，不适合处理大规模数据，因此，它无法实现实时分析工作。

Redis是一款基于内存的高性能Key－Value存储系统，其读写效率极高，可以支持丰富的数据结构，且数据可持久化。因此，它可以用于存储和快速访问大数据。但是，由于Redis没有复杂的语义分析能力，所以无法实现各种复杂模型的自动构建。

之后，将R和Redis结合起来构建强大数据分析系统，可以实现实时高效的数据分析。R可以用于语义分析和模型构建，而Redis则可以用于获取和存储数据，它还可以支持丰富的数据结构，从而使数据更加有效。

为了实现这一点，首先要使用R语言来构建模型，接下来，我们可以使用下面的代码将R模型导出到Redis中：

library(RedisR)
con
RedisSetModel(m,"model",con)

然后，可以使用下面的代码来从Redis中获取模型：

library(RedisR)
con
m

我们可以使用R语言进行实时分析，同时可以利用Redis存储大规模的流数据，从而使系统更加强大。

借助R与Redis的强大功能，我们可以构建一个强大的数据分析系统，其既可以支持语义分析和模型构建，也可以实现实时的大数据处理和分析。所以，将R和Redis结合起来，将成为实现强大数据分析系统的有效途径。