Linux下Redis的安装和部署

本文介绍了热门的NoSQL系统Redis的特点及其在Linux环境下的安装与部署过程。Redis支持多种数据类型如string、list、set等,并提供了数据持久化的功能。文章详细讲解了从下载到编译安装再到启动服务的具体步骤。

一、Redis介绍

 

Redis是当前比较热门的NOSQL系统之一,它是一个key-value存储系统。和Memcache类似,但很大程度补偿了Memcache的不足,它支持存储的value类型相对更多,包括string、list、set、zset和hash。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作。在此基础上,Redis支持各种不同方式的排序。

和Memcache一样,Redis数据都是缓存在计算机内存中,不同的是,Memcache只能将数据缓存到内存中,无法自动定期写入硬盘,这就表示,一断电或重启,内存清空,数据丢失。所以Memcache的应用场景适用于缓存无需持久化的数据。而Redis不同的是它会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,实现数据的持久化。

 

 

二、Redis的安装

下面介绍在Linux环境下,Redis的安装与部署

1、首先上官网下载Redis 压缩包,地址:http://redis.io/download 下载稳定版4.0.6即可。

2、通过远程管理工具,将压缩包拷贝到Linux服务器中,执行解压操作

 

[root@CentOS6 ~]# tar zxvf redis-4.0.6.tar.gz -C /usr/local/
[root@CentOS6 ~]# cd /usr/local/
[root@CentOS6 local]# ls
apache-tomcat-8.5.24 etc include lib64 libexec memcached nginx-1.8.0 sbin src
bin games lib libevent maven-3.5.2 nginx redis-4.0.6 share tomcat
[root@CentOS6 local]# ln -sv redis-4.0.6/ redis

`redis' -> `redis-4.0.6/'

3、执行make对解压后的文件进行编译

[root@CentOS6 redis]# pwd
/usr/local/redis
[root@CentOS6 redis]# ls
00-RELEASENOTES  COPYING  Makefile   redis.conf       runtest-sentinel  tests
BUGS             deps     MANIFESTO  runtest          sentinel.conf     utils
CONTRIBUTING     INSTALL  README.md  runtest-cluster  src
[root@CentOS6 redis]# make

编译完成之后,可以看到解压文件redis中会有对应的src、conf等文件夹,这和windows下安装解压的文件一样,大部分安装包都会有对应的类文件、配置文件和一些命令文件。

 

4、编译成功后,进入src文件夹,执行make install进行Redis安装

5、安装完成,界面如下

三、Redis的部署

安装成功后,下面对Redis 进行部署

1、首先为了方便管理,将Redis文件中的conf配置文件和常用命令移动到统一文件中

a)创建bin和etc文件夹

代码如下:

mkdir -p /usr/local/redis/bin
mkdir -p /usr/local/redis/ect

b)执行Linux文件移动命令:

复制代码代码如下:

[root@CentOS6 redis]# mv redis.conf etc/
[root@CentOS6 redis]# cd src/
[root@CentOS6 src]# mv mkreleasehdr.sh redis-benchmark redis-check-aof redis-cli redis-server /usr/local/redis/bin

2、后台启动redis服务

a) 切换到/usr/local/redis/etc目录,编辑redis.conf文件,将daemonize属性改为yes(表明需要在后台运行)

#vim redis.conf

b)切换到/usr/local/redis/bin目录下执行Redis-server 命令,使用/usr/local/redis/etc/redis.conf 配置文件来启动Redis 服务

[root@CentOS6 redis]# cd bin/
[root@CentOS6 bin]# ls
mkreleasehdr.sh  redis-benchmark  redis-check-aof  redis-cli  redis-server
[root@CentOS6 bin]# ./redis-server /usr/local/redis/etc/redis.conf

 

4、服务端启动成功后,执行redis-cli启动Redis 客户端,查看端口号,默认是6379。

 

启动脚本编写请点击链接:点击打开链接

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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