熱點數據的存儲
㈠ Redis是什麼，用來做什麼
Redis是一個nosql資料庫，可以存儲key-value值。因為其底層實現中，數據讀寫是基於內存，速度非常快，所以常用於緩存；進而因其為獨立部署的中間件，常用於分布式緩存的實現方案。
常用場景有：緩存、秒殺控制、分布式鎖。
雖然其是基於內存讀寫，但底層也有持久化機制；同時具備集群模式；不用擔心其可用性。
關於Redis的使用，可以參考《Redis的使用方法、常見應用場景》
㈡ 如何使用redis做mysql的緩存
1，redis是一種內存性的數據存儲服務，所以它的速度要比mysql快。
2，redis只支持String,hashmap,set,sortedset等基本數據類型，但是不支持聯合查詢，所以它適合做緩存。
3，有時候緩存的數據量非常大，如果這個時候服務宕機了，且開啟了redis的持久化功能，重新啟動服務，數據基本上不會丟。
4，redis可以做內存共享，因為它可以被多個不同的客戶端連接。
5，做為mysql等資料庫的緩存，是把部分熱點數據先存儲到redis中，或第一次用的時候載入到redis中，下次再用的時候，直接從redis中取。
6，redis中的數據可以設置過期時間expire，如果這個數據在一定時間內沒有被延長這個時間，那個一定時間之後這個數據就會從redis清除。
所以，redis只是用來緩存資料庫中經常被訪問的數據，可以增加訪問速度和並發量。而mysql只是提供一種數據備份和數據源的作用。
㈢ wifi熱點密碼儲存在我的wifi軟甲中嗎 如果我點擊顯示密碼只是自己看到吧 別人看不見吧
不一定的。
破解加密的wifi：
1.首先需要准備的兩款軟體，可以在各大軟體市場中下載到。【WIFI萬能鑰匙】【RE管理器】都是很熱門優秀的軟體。
2.然後啟動【WIFI萬能鑰匙】，打開右上角的開關。
3.在開啟wifi開關後，會自動搜索並顯示出當前有的wifi，啟動數據連接，點擊【WIFI萬能鑰匙】下面鑰匙樣式的按鈕，這時候軟體就會自動聯網獲取密碼。
4.聯網獲取完畢後，【WIFI萬能鑰匙】就會在可從網上獲密的WIFI右側加上一把可解鎖的鑰匙。
5.這時候只要點擊有可解鎖鑰匙的WIFI，然後使用萬能鑰匙自動解鎖，稍等片刻WIFI就可以自動連上了。
6.破解完wifi密碼後，其實還不夠完整。因為萬能鑰匙並沒有提供可查看wifi密碼的設置，所以此時要藉助【wifi萬能鑰匙密碼查看器】。
7.下載並啟動【wifi萬能鑰匙密碼查看器 】。
8.授予軟體root許可權
9.這時候剛剛破解的wifi密碼就會展示出來。
萬能wifi鑰匙
WiFi萬能鑰匙是一款自動獲取周邊免費Wi-Fi熱點信息並建立連接的android手機必備工具。 所有的熱點信息基於雲端資料庫，內置全國數萬Wi-Fi熱點數據，隨時隨地輕松接入無線網路，最大化使用各種聯網的移動服務，尤其適合商務人群、移動人群和重度網蟲。
㈣ 移動雲對象存儲EOS能幹什麼呀
對象存儲 EOS（Elastic Object Storage）是移動雲為客戶提供的一種海量空間的存儲產品，具備高性能、高可靠、安全、低成本等特性，通過標準的S3/Swift介面提供非結構化數據（圖片、音視頻、文本等格式文件）的存儲服務，滿足用戶在任何地方通過互聯網對數據進行管理和訪問的需求。
簡單來說，就是一個存儲工具。但是對比常見的存儲工具，移動雲的對象存儲 EOS具有以下幾個功能特點：
1.桶管理
支持桶（存放對象的容器）的創建、刪除，設置桶的訪問許可權、訪問規則，以及桶相關的功能配置。
2.生命周期管理
可設置桶級別的生命周期策略，實現文件定期的存儲類型轉換，以及歷史碎片文件刪除等功能。
3.文件管理
可進行文件上傳下載、設置文件的訪問許可權、生成共享訪問鏈接，支持多版本控制功能，允許文件多版本保存。
4.靜態網站託管
用戶可將靜態網頁上傳到桶內，配置後實現網站發布。簡化建站操作，降低網站運營維護成本。
5.防盜鏈
可以將數據的訪問許可權限制在某些IP段，防止數據被過度下載，保護數據安全。
6.監控
可展示對象存儲賬戶級別和桶級別兩種維度的使用量信息，方便用戶掌握資源使用情況。
7.子賬號
支持創建多個子賬號，實現數據訪問隔離，滿足訪客用戶臨時訪問對象存儲場景。
8.圖片處理
通過圖片處理服務，用戶可按需創建多種圖片樣式，將上傳到移動雲對象存儲的圖片進行多樣化處理。
9.跨域訪問
支持創建、修改和刪除跨域訪問規則，允許不同源域名訪問移動雲對象存儲資源，解決瀏覽器同源策略限制問題。
可以適用於網站託管、多媒體數據存儲和播放、數據備份等多個場景。
同時移動雲官網提供三種產品類型以供選擇，分別是標准存儲（適合存儲頻繁訪問的熱點數據）、低頻存儲（適合存儲不頻繁訪問，但在需要時也可快速訪問的數據）和歸檔存儲（適合需要長期保存的歸檔數據）。
正好看到移動雲官網有對象存儲免費試用一個月的活動，想試用的話可以試一下，活動好像長期有效，但僅限平台新用戶哦。
㈤ tidb 好不好用
摘要 TiDB 是一款結合了傳統的關系型資料庫和 NoSQL 資料庫特性的新型分布式資料庫。
㈥ 如何實現企業數據 大數據平台 分布式存放
Hadoop在可伸縮性、健壯性、計算性能和成本上具有無可替代的優勢，事實上已成為當前互聯網企業主流的大數據分析平台。本文主要介紹一種基於Hadoop平台的多維分析和數據挖掘平台架構。作為一家互聯網數據分析公司，我們在海量數據的分析領域那真是被「逼上樑山」。多年來在嚴苛的業務需求和數據壓力下，我們幾乎嘗試了所有可能的大數據分析方法，最終落地於Hadoop平台之上。
1. 大數據分析大分類
Hadoop平台對業務的針對性較強，為了讓你明確它是否符合你的業務，現粗略地從幾個角度將大數據分析的業務需求分類，針對不同的具體需求，應採用不同的數據分析架構。
按照數據分析的實時性，分為實時數據分析和離線數據分析兩種。
實時數據分析一般用於金融、移動和互聯網B2C等產品，往往要求在數秒內返回上億行數據的分析，從而達到不影響用戶體驗的目的。要滿足這樣的需求，可以採用精心設計的傳統關系型資料庫組成並行處理集群，或者採用一些內存計算平台，或者採用HDD的架構，這些無疑都需要比較高的軟硬體成本。目前比較新的海量數據實時分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
對於大多數反饋時間要求不是那麼嚴苛的應用，比如離線統計分析、機器學習、搜索引擎的反向索引計算、推薦引擎的計算等，應採用離線分析的方式，通過數據採集工具將日誌數據導入專用的分析平台。但面對海量數據，傳統的ETL工具往往徹底失效，主要原因是數據格式轉換的開銷太大，在性能上無法滿足海量數據的採集需求。互聯網企業的海量數據採集工具，有Facebook開源的Scribe、LinkedIn開源的Kafka、淘寶開源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求，並將這些數據上載到Hadoop中央系統上。
按照大數據的數據量，分為內存級別、BI級別、海量級別三種。
這里的內存級別指的是數據量不超過集群的內存最大值。不要小看今天內存的容量，Facebook緩存在內存的Memcached中的數據高達320TB，而目前的PC伺服器，內存也可以超過百GB。因此可以採用一些內存資料庫，將熱點數據常駐內存之中，從而取得非常快速的分析能力，非常適合實時分析業務。圖1是一種實際可行的MongoDB分析架構。
圖1 用於實時分析的MongoDB架構
MongoDB大集群目前存在一些穩定性問題，會發生周期性的寫堵塞和主從同步失效，但仍不失為一種潛力十足的可以用於高速數據分析的NoSQL。
此外，目前大多數服務廠商都已經推出了帶4GB以上SSD的解決方案，利用內存+SSD，也可以輕易達到內存分析的性能。隨著SSD的發展，內存數據分析必然能得到更加廣泛的應用。
BI級別指的是那些對於內存來說太大的數據量，但一般可以將其放入傳統的BI產品和專門設計的BI資料庫之中進行分析。目前主流的BI產品都有支持TB級以上的數據分析方案。種類繁多，就不具體列舉了。
海量級別指的是對於資料庫和BI產品已經完全失效或者成本過高的數據量。海量數據級別的優秀企業級產品也有很多，但基於軟硬體的成本原因，目前大多數互聯網企業採用Hadoop的HDFS分布式文件系統來存儲數據，並使用MapRece進行分析。本文稍後將主要介紹Hadoop上基於MapRece的一個多維數據分析平台。
數據分析的演算法復雜度
根據不同的業務需求，數據分析的演算法也差異巨大，而數據分析的演算法復雜度和架構是緊密關聯的。舉個例子，Redis是一個性能非常高的內存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等簡單集合，如果你的數據分析需求簡單地通過排序，鏈表就可以解決，同時總的數據量不大於內存（准確地說是內存加上虛擬內存再除以2），那麼無疑使用Redis會達到非常驚人的分析性能。
還有很多易並行問題（Embarrassingly Parallel），計算可以分解成完全獨立的部分，或者很簡單地就能改造出分布式演算法，比如大規模臉部識別、圖形渲染等，這樣的問題自然是使用並行處理集群比較適合。
而大多數統計分析，機器學習問題可以用MapRece演算法改寫。MapRece目前最擅長的計算領域有流量統計、推薦引擎、趨勢分析、用戶行為分析、數據挖掘分類器、分布式索引等。
2. 面對大數據OLAP大一些問題
OLAP分析需要進行大量的數據分組和表間關聯，而這些顯然不是NoSQL和傳統資料庫的強項，往往必須使用特定的針對BI優化的資料庫。比如絕大多數針對BI優化的資料庫採用了列存儲或混合存儲、壓縮、延遲載入、對存儲數據塊的預統計、分片索引等技術。
Hadoop平台上的OLAP分析，同樣存在這個問題，Facebook針對Hive開發的RCFile數據格式，就是採用了上述的一些優化技術，從而達到了較好的數據分析性能。如圖2所示。
然而，對於Hadoop平台來說，單單通過使用Hive模仿出SQL，對於數據分析來說遠遠不夠，首先Hive雖然將HiveQL翻譯MapRece的時候進行了優化，但依然效率低下。多維分析時依然要做事實表和維度表的關聯，維度一多性能必然大幅下降。其次，RCFile的行列混合存儲模式，事實上限制死了數據格式，也就是說數據格式是針對特定分析預先設計好的，一旦分析的業務模型有所改動，海量數據轉換格式的代價是極其巨大的。最後，HiveQL對OLAP業務分析人員依然是非常不友善的，維度和度量才是直接針對業務人員的分析語言。
而且目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube（多維立方體）重新定義並重新生成，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統成為死板的日常報表系統。
使用Hadoop進行多維分析，首先能解決上述維度難以改變的問題，利用Hadoop中數據非結構化的特徵，採集來的數據本身就是包含大量冗餘信息的。同時也可以將大量冗餘的維度信息整合到事實表中，這樣可以在冗餘維度下靈活地改變問題分析的角度。其次利用Hadoop MapRece強大的並行化處理能力，無論OLAP分析中的維度增加多少，開銷並不顯著增長。換言之，Hadoop可以支持一個巨大無比的Cube，包含了無數你想到或者想不到的維度，而且每次多維分析，都可以支持成千上百個維度，並不會顯著影響分析的性能。
而且目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube（多維立方體）重新定義並重新生成，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統成為死板的日常報表系統。
3. 一種Hadoop多維分析平台的架構
整個架構由四大部分組成：數據採集模塊、數據冗餘模塊、維度定義模塊、並行分 析模塊。
數據採集模塊採用了Cloudera的Flume，將海量的小日誌文件進行高速傳輸和合並，並能夠確保數據的傳輸安全性。單個collector宕機之後，數據也不會丟失，並能將agent數據自動轉移到其他的colllecter處理，不會影響整個採集系統的運行。如圖5所示。
數據冗餘模塊不是必須的，但如果日誌數據中沒有足夠的維度信息，或者需要比較頻繁地增加維度，則需要定義數據冗餘模塊。通過冗餘維度定義器定義需要冗餘的維度信息和來源（資料庫、文件、內存等），並指定擴展方式，將信息寫入數據日誌中。在海量數據下，數據冗餘模塊往往成為整個系統的瓶頸，建議使用一些比較快的內存NoSQL來冗餘原始數據，並採用盡可能多的節點進行並行冗餘；或者也完全可以在Hadoop中執行批量Map，進行數據格式的轉化。
維度定義模塊是面向業務用戶的前端模塊，用戶通過可視化的定義器從數據日誌中定義維度和度量，並能自動生成一種多維分析語言，同時可以使用可視化的分析器通過GUI執行剛剛定義好的多維分析命令。
並行分析模塊接受用戶提交的多維分析命令，並將通過核心模塊將該命令解析為Map-Rece，提交給Hadoop集群之後，生成報表供報表中心展示。
核心模塊是將多維分析語言轉化為MapRece的解析器，讀取用戶定義的維度和度量，將用戶的多維分析命令翻譯成MapRece程序。核心模塊的具體邏輯如圖6所示。
圖6中根據JobConf參數進行Map和Rece類的拼裝並不復雜，難點是很多實際問題很難通過一個MapRece Job解決，必須通過多個MapRece Job組成工作流（WorkFlow），這里是最需要根據業務進行定製的部分。圖7是一個簡單的MapRece工作流的例子。
MapRece的輸出一般是統計分析的結果，數據量相較於輸入的海量數據會小很多，這樣就可以導入傳統的數據報表產品中進行展現。
㈦ 分布式存儲技術有哪些
中央存儲技術現已發展非常成熟。但是同時，新的問題也出現了，中心化的網路很容易擁擠，數據很容易被濫用。傳統的數據傳輸方式是由客戶端向雲伺服器傳輸，由伺服器向客戶端下載。而分布式存儲系統QKFile是從客戶端傳送到 N個節點，然後從這些節點就近下載到客戶端內部，因此傳輸速度非常快。對比中心協議的特點是上傳、下載速度快，能夠有效地聚集空閑存儲資源，並能大大降低存儲成本。
在節點數量不斷增加的情況下，QKFile市場趨勢開始突出，未來用戶數量將呈指數增長。分布式存儲在未來會有很多應用場景，如數據存儲，文件傳輸，網路視頻，社會媒體和去中心化交易等。網際網路的控制權越來越集中在少數幾個大型技術公司的手中，它的網路被去中心化，就像分布式存儲一樣，總是以社區為中心，面向用戶，而分布式存儲就是實現信息技術和未來網際網路功能的遠景。有了分布式存儲，我們可以創造出更加自由、創新和民主的網路體驗。是時候把網際網路推向新階段了。
作為今年非常受歡迎的明星項目，關於QKFile的未來發展會推動互聯網的進步，給整個市場帶來巨大好處。分布式存儲是基於網際網路的基礎結構產生的，區塊鏈分布式存儲與人工智慧、大數據等有疊加作用。對今天的中心存儲是一個巨大的補充，分布式時代的到來並不是要取代現在的中心互聯網，而是要使未來的數據存儲發展得更好，給整個市場生態帶來不可想像的活力。先看共識，後看應用，QKFile創建了一個基礎設施平台，就像阿里雲，阿里雲上面是做游戲的做電商的視頻網站，這就叫應用層，現階段，在性能上，坦白說，與傳統的雲存儲相比，沒有什麼競爭力。不過另一方面來說，一個新型的去中心化存儲的信任環境式非常重要的，在此環境下，自然可以衍生出許多相關應用，市場潛力非常大。
雖然QKFile離真正的商用還有很大的距離，首先QKFile的經濟模型還沒有定論，其次QKFile需要集中精力發展分布式存儲、商業邏輯和 web3.0，只有打通分布式存儲賽道，才有實力引領整個行業發展，人們認識到了中心化存儲的弊端，還有許多企業開始接受分布式存儲模式，即分布式存儲 DAPP應用觸達用戶。所以QKFile將來肯定會有更多的商業應用。創建超本地高效存儲方式的能力。當用戶希望將數據存儲在QKFile網路上時，他們就可以擺脫巨大的集中存儲和地理位置的限制，用戶可以看到在線存儲的礦工及其市場價格，礦工之間相互競爭以贏得存儲合約。使用者挑選有競爭力的礦工，交易完成，用戶發送數據，然後礦工存儲數據，礦工必須證明數據的正確存儲才能得到QKFile獎勵。在網路中，通過密碼證明來驗證數據的存儲安全性。采礦者通過新區塊鏈向網路提交其儲存證明。通過網路發布的新區塊鏈驗證，只有正確的區塊鏈才能被接受，經過一段時間，礦工們就可以獲得交易存儲費用，並有機會得到區塊鏈獎勵。數據就在更需要它的地方傳播了，旋轉數據就在地球范圍內流動了，數據的獲取就不斷優化了，從小的礦機到大的數據中心，所有人都可以通過共同努力，為人類信息社會的建設奠定新的基礎，並從中獲益。
㈧ 不屬於對象存儲的存儲類型
塊存儲和文件存儲。
1、塊存儲
以下列出的兩種存儲方式都是塊存儲類型：
1） DAS（Direct AttachSTorage）：是直接連接於主機伺服器的一種儲存方式，每一台主機伺服器有獨立的儲存設備，每台主機伺服器的儲存設備無法互通，需要跨主機存取資料時，必須經過相對復雜的設定，若主機伺服器分屬不同的操作系統，要存取彼此的資料，更是復雜，有些系統甚至不能存取。通常用在單一網路環境下且數據交換量不大，性能要求不高的環境下，可以說是一種應用較為早的技術實現。
2）SAN（Storage Area Network）：是一種用高速（光纖）網路聯接專業主機伺服器的一種儲存方式，此系統會位於主機群的後端，它使用高速I/O 聯結方式， 如 SCSI, ESCON及 Fibre- Channels。一般而言，SAN應用在對網路速度要求高、對數據的可靠性和安全性要求高、對數據共享的性能要求高的應用環境中，特點是代價高，性能好。例如電信、銀行的大數據量關鍵應用。它採用SCSI 塊I/O的命令集，通過在磁碟或FC（Fiber Channel）級的數據訪問提供高性能的隨機I/O和數據吞吐率，它具有高帶寬、低延遲的優勢，在高性能計算中佔有一席之地，但是由於SAN系統的價格較高，且可擴展性較差，已不能滿足成千上萬個CPU規模的系統。
2、文件存儲
通常，NAS產品都是文件級存儲。NAS（Network Attached Storage）：是一套網路儲存設備，通常是直接連在網路上並提供資料存取服務，一套 NAS 儲存設備就如同一個提供數據文件服務的系統，特點是性價比高。例如教育、政府、企業等數據存儲應用。
它採用NFS或CIFS命令集訪問數據，以文件為傳輸協議，通過TCP/IP實現網路化存儲，可擴展性好、價格便宜、用戶易管理，如目前在集群計算中應用較多的NFS文件系統，但由於NAS的協議開銷高、帶寬低、延遲大，不利於在高性能集群中應用。
下面，我們對DAS、NAS、SAN三種技術進行比較和分析：
表格 1 三種技術的比較
㈨ 什麼是FAST Cache
FAST Cache，即高速緩沖存儲器，其原始意義是指存取速度比一般隨機存取記憶體（RAM）來得快的一種RAM，一般而言它不像系統主記憶體那樣使用DRAM技術，而使用昂貴但較快速的SRAM技術，也有快取記憶體的名稱。
SRAM（Static Random Access Memory），即靜態隨機存取存儲器。它是一種具有靜止存取功能的內存，不需要刷新電路即能保存它內部存儲的數據。DRAM每隔一段時間，要刷新充電一次，否則內部的數據即會消失，因此SRAM具有較高的性能，較低的功耗，但是SRAM也有它的缺點，即它的集成度較低，相同容量的DRAM內存可以設計為較小的體積，但是SRAM卻需要很大的體積。同樣面積的矽片可以做出更大容量的DRAM，因此SRAM顯得更貴。