初识Redis、Memcached

本文探讨了Redis和Hadoop之间的联系,分析了它们在分布式计算及大数据处理领域的应用。Redis作为一种高性能的键值存储数据库,与Hadoop的MapReduce框架在处理不同类型的负载时互为补充。

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前言

看到好多东西,都是自己不会的。这不,刷个微博,看到了关键字redis、memcached,这,是什么东西?

正文

这是个探索过程,记录下。
这篇文章是介绍用途 — 为什么要使用redis?
之所以引起注意,在微博上,是因为提起redis和memcached时又提起了分布式和高并发、大数据。这正是寒假前帆哥提到的点,那就探索下喽。
那么,和Hadoop有什么关系呢?
之前只是搭建了个Hadoop的环境,进行了一个分词的demo。真要说再具体点咋回事儿,还真不会。找了下资料:

1.Hadoop是分布式计算开源框架,redis是key-value内存型数据库,Hadoop主要特点是mapreduce,redis是存储在内存中的数据库。
2.redis是一个NoSQL数据库,而且性能很高。

然后,又看到一个类似于redis的数据库叫HBase — HBase可以替代redis吗?
又看了篇博文,得到些有用的信息 — Hadoop,Spark,Habse以及Redis适用场景比较
那么,就联系起来了,redis和hadoop关系很密切,是同一个体系的知识,再进一步学习的话,会遇到的。而Memcached则是和redis差不多的东西,性能没redis好。

NoSql的应用:
1) 大数据时代淘宝、微信、以及微博等都广泛的使用了redis数据库,将一些固定不变的数据例如学校,区域等固定的信息保存在关系型数据库中。然后对于经常变化的数据例如淘宝每个节日都会有比较热门的搜索显示在搜索框,当节日过去关键字自动删除,为了便于管理,可以将这些数据保存在redis数据库中,并设置过期时间,到达时间就自动删除。
2)为了缓解数据库压力,微博首先将发送的微博保存到redis数据库,自己可以立即查看到,然后将内存中的数据同步到关系型数据库。

总结

作为探索,还是很有收获的,知道了更多的信息,对于分布式和大数据。
也许无意间的回眸,却决定了之后的很多事情。帆哥虽然没带着入门,但是却好像是点了一条路,然后会留意这方面的信息,不知不觉的,又学习了些基础知识。

内容概要:本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用,通过建立吸收/释放氢气的动态模型和热交换模型,结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明,低温环境有利于氢气吸收,高温则促进氢气释放;提高氢气流速和降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外,通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段,进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征,并提出了具体的优化设计方案。 适用人群:从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标:①为储氢罐热管理设计提供理论依据;②推动车载储氢技术的发展;③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据;④优化储氢系统的操作参数和结构设计。 其他说明:该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论,还提出了具体的操作参数优化建议,如吸氢阶段维持25-30°C,氢气流速0.012g/s;放氢阶段快速升温至70-75°C,水速18-20g/min。同时,文章还强调了安全考虑,如最高工作压力限制在5bar以下,温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构和智能控制等方面。
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