大家好，關(guān)于kafka和redis區(qū)別很多朋友都還不太明白，不過沒關(guān)系，因為今天小編就來為大家分享關(guān)于redis面試必會6題經(jīng)典的知識點，相信應(yīng)該可以解決大家的一些困惑和問題，如果碰巧可以解決您的問題，還望關(guān)注下本站哦，希望對各位有所幫助！
Java互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)-基于分布式Redis如何發(fā)布數(shù)據(jù)與訂閱機制
事實上，redis生來就不是干消息發(fā)布與訂閱這件事的，一開始只是用做內(nèi)存緩存，后來才被開發(fā)出全局唯一ID，分布式鎖，消息隊列這些功能！
在我們一開始沒用成熟的消息中間件(mq，ons，kafka)的時候，就用了redis作為消息的發(fā)布訂閱機制！
redis作為一個內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，所有的數(shù)據(jù)都在內(nèi)存中進行操作，只提供通過異步的方式(AOF或者RDB)進行數(shù)據(jù)的持久化，在重啟的時候，從文件中把數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存，所以redis速度非常快！
redis發(fā)布訂閱的原理又是啥？
redis通常分為client端(一般為多個)和server端，一個客戶端(發(fā)布者)通過發(fā)送消息到channel中，redisserver中會維護一份pubsub_channels字典，以channel為key，所有的channel訂閱者組成的鏈表為value，在消息發(fā)布的時候，server會使用channel取出所有的訂閱者進行遍歷，然后把消息發(fā)布給所有訂閱者！(為什么使用鏈表結(jié)構(gòu)？在訂閱者頻繁變動的時候，鏈表的修改時間復(fù)雜度為O(1))！
redis作為消息發(fā)布訂閱具體有什么操作呢？
1，發(fā)布者:消息的發(fā)布者通過redis的指令publish生產(chǎn)消息，這個指令會返回相應(yīng)的值，表明消息訂閱者數(shù)量！
2，訂閱:消息的消費者通過subscribe指令訂閱頻道(可多個)，這個指令會返回訂閱的頻道，數(shù)量，和消費的消息！
3，模糊匹配:類似于sql中的*，redis使用psubscribe指令訂閱模糊的符合某個條件的所有頻道！
4，取消訂閱:訂閱者通過unsubscribe命令取消某個頻道的訂閱，也會有相應(yīng)的返回值！
不過！！！
redis畢竟不是專門干這個的，不提供消息持久化，不提供消息事務(wù)機制，如果消息丟了，就等著干瞪眼了，所以成熟的消息中間件是一個很好的選擇！
上面這些指令很簡單，只要下載個redis鏡像，玩一玩就會了，更多的技術(shù)分享，敬請關(guān)注。。。
redis和kafka的區(qū)別
兩者不是同一層次的應(yīng)用：
redis是一個基于內(nèi)存的kv數(shù)據(jù)庫，redis里也有發(fā)布訂閱功能。
kafka是分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)它們不同有：redisqueue數(shù)據(jù)是存儲在內(nèi)存，kafka是存儲在硬盤上
性能不同redisqueue的高并發(fā)場景要優(yōu)于kafka，
成本不同
kafka存儲在硬盤上，成本會比內(nèi)存差數(shù)量級。
消息可靠redis存儲在內(nèi)存中，異常時，數(shù)據(jù)就會丟失。kafka存儲在硬盤更保險。
訂閱機制kafka可反復(fù)應(yīng)用。redis數(shù)據(jù)用完之后，數(shù)據(jù)就從隊列里消失了。
java工程師轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)，應(yīng)該學(xué)哪些知識和技術(shù)
對于用于Java技術(shù)的學(xué)員來說，想要再去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)，心中就會有這樣的疑問：“Java轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線容易嗎，應(yīng)該學(xué)哪些知識和技術(shù)？”對于這樣的問題，小編就不得不跟大家來說一說大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線。
大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)路線，大致分為以下五個階段：
第一階段：Java語言基礎(chǔ)
1、Java語言基礎(chǔ)
Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類。
2、HTML、CSS與JavaScript
PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebApp頁面布局、原生JavaScript交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用。
3、JavaWeb和數(shù)據(jù)庫
數(shù)據(jù)庫、JavaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕
第二階段：Linux&Hadoop生態(tài)體系
Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫Hbase、數(shù)據(jù)倉庫Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。
第三階段：分布式計算框架
1、分布式計算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機器學(xué)習(xí)、Spark—GraphX圖計算、兩個項目實戰(zhàn)內(nèi)容。
2、storm技術(shù)架構(gòu)體系
Storm原理與基礎(chǔ)、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、兩個實戰(zhàn)內(nèi)容。
第四階段：大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)
數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用。
第五階段：大數(shù)據(jù)分析
1、DataAnalyze工作環(huán)境準(zhǔn)備&數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化、Python機器學(xué)習(xí);
2、圖像識別&神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理&社交網(wǎng)絡(luò)處理、1個項目實戰(zhàn)。
通過以上對千鋒大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線的了解，我們可以看到學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)時，需要學(xué)員掌握一定的Java語言基礎(chǔ)的，這也就意味著如果你是一名Java技術(shù)的初學(xué)者想要再去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)，也是不錯的選擇。
megaease公司是哪個國家的
Megaease公司是中國的。因為Megaease公司成立于中國，總部位于中國北京，其官方網(wǎng)站和公司介紹都可以看到這一信息。Megaease是一家致力于提供云原生應(yīng)用實現(xiàn)的公司，其提供的產(chǎn)品在中國的云原生市場具有一定的競爭力。同時，該公司也在擴展其業(yè)務(wù)，向國際市場拓展，并與國外一些知名的云計算公司保持著合作關(guān)系。
Java跟大數(shù)據(jù)哪個容易學(xué)
你好，很高興為你解答。
概述現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)，并不是只學(xué)一門技術(shù)就可以的。因為技術(shù)都是相通的，有些原理都是通的。讓我們來說說大數(shù)據(jù)和Java吧。
大數(shù)據(jù)和Java的關(guān)系學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)主要三個平臺Hadoop、Storm和Spark，并且學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要有編程基礎(chǔ)。如果你是小白，那么必須要從Java基礎(chǔ)開始學(xué)起。可以進行大數(shù)據(jù)編程的基礎(chǔ)語言有很多，為什么學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)就必須學(xué)習(xí)Java呢？
很簡單，因為很多企業(yè)的大數(shù)據(jù)使用的是Java。所以學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)建議要先學(xué)Java。
應(yīng)用因為市場上Java人才多，并且各種技術(shù)解決方案都有。所以在企業(yè)開發(fā)中，很多企業(yè)仍然首選Java進行編程。開發(fā)后臺、網(wǎng)站等都可以使用Java。所以首先你就需要學(xué)習(xí)Java。然后再學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。
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datax適用于什么場景
適用于數(shù)據(jù)同步場景。因為datax是一款優(yōu)秀的數(shù)據(jù)同步工具，可以實現(xiàn)不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)遷移、同步和轉(zhuǎn)換，支持多種數(shù)據(jù)庫、文件等數(shù)據(jù)源，具備精細(xì)的數(shù)據(jù)篩選、轉(zhuǎn)換、調(diào)度與監(jiān)控等功能。同時，datax可以根據(jù)實際情況靈活配置，適用于各種不同規(guī)模和復(fù)雜程度的數(shù)據(jù)同步場景。datax具備開源、可擴展、易定制等優(yōu)勢，廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)、金融、電商等行業(yè)中的數(shù)據(jù)同步工作，極大地提高了數(shù)據(jù)遷移和處理效率，降低了數(shù)據(jù)丟失、重復(fù)等問題的發(fā)生率。
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