大数据使用Redis加速大数据处理（redis适合）

随着互联网、 §§、IOT等技术的发展，大数据成为当今社会发展的一个重要趋势。企业不管各路营销还是重要的决策都要依靠大数据的能力，但是面对海量的业务，企业都面临着处理速度慢，占用磁盘开销大，系统繁杂和性能低下等严重问题。

一方面，大数据的处理要求速度快，另一方面，部分BigData存储技术能够无缝地与正在运行的应用服务器结合起来，这也意味着服务器上可以存储更多的数据，从而实现更高的性能。Redis作为一款非常流行的非关系型数据库之一，已经充分支持大数据的快速处理。

Redis支持大数据快速写入，使用lpush, rpush, lrange等命令，可以通过list这种数据结构实现对大数据的存储。Redis支持多个服务器之间的分片，使它可以实现分布式的存储技术，可以将大数据分布式存储在多台服务器上，大大减少单个服务器的承载压力，提高处理速度。

此外，Redis可以与Hadoop生态系统进行集成，由Hadoop加载庞大的数据，并由Redis瞬时存储数据，从而提高了大数据的处理效率。

Redis使用语义分析等技术，可以解析大数据并进行分析，从而能够更加快速准确的得出想要的结果。

通过以上技术，Redis已经可以有效的支持大数据处理，尤其是金融企业、互联网公司等的大数据处理，Redis的支持非常重要。

以下是一个使用Redis加速大数据处理的示例代码：

// set up Redis server

var redis = require(‘redis’);

var client = redis.createClient();

// read data from Redis

client.get(‘big_data’, function (err, reply) {

if (err) throw err;

// process data using external library

// We can use that reply variable to process the data

});

// save data to Redis

client.set(‘big_data’, data, function (err, reply) {

if (err) throw err;

// if successfull

console.log(reply);

});