热点数据的存储
㈠ Redis是什么，用来做什么
Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。
常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。
虽然其是基于内存读写，但底层也有持久化机制；同时具备集群模式；不用担心其可用性。
关于Redis的使用，可以参考《Redis的使用方法、常见应用场景》
㈡ 如何使用redis做mysql的缓存
1，redis是一种内存性的数据存储服务，所以它的速度要比mysql快。
2，redis只支持String,hashmap,set,sortedset等基本数据类型，但是不支持联合查询，所以它适合做缓存。
3，有时候缓存的数据量非常大，如果这个时候服务宕机了，且开启了redis的持久化功能，重新启动服务，数据基本上不会丢。
4，redis可以做内存共享，因为它可以被多个不同的客户端连接。
5，做为mysql等数据库的缓存，是把部分热点数据先存储到redis中，或第一次用的时候加载到redis中，下次再用的时候，直接从redis中取。
6，redis中的数据可以设置过期时间expire，如果这个数据在一定时间内没有被延长这个时间，那个一定时间之后这个数据就会从redis清除。
所以，redis只是用来缓存数据库中经常被访问的数据，可以增加访问速度和并发量。而mysql只是提供一种数据备份和数据源的作用。
㈢ wifi热点密码储存在我的wifi软甲中吗 如果我点击显示密码只是自己看到吧 别人看不见吧
不一定的。
破解加密的wifi：
1.首先需要准备的两款软件，可以在各大软件市场中下载到。【WIFI万能钥匙】【RE管理器】都是很热门优秀的软件。
2.然后启动【WIFI万能钥匙】，打开右上角的开关。
3.在开启wifi开关后，会自动搜索并显示出当前有的wifi，启动数据连接，点击【WIFI万能钥匙】下面钥匙样式的按钮，这时候软件就会自动联网获取密码。
4.联网获取完毕后，【WIFI万能钥匙】就会在可从网上获密的WIFI右侧加上一把可解锁的钥匙。
5.这时候只要点击有可解锁钥匙的WIFI，然后使用万能钥匙自动解锁，稍等片刻WIFI就可以自动连上了。
6.破解完wifi密码后，其实还不够完整。因为万能钥匙并没有提供可查看wifi密码的设置，所以此时要借助【wifi万能钥匙密码查看器】。
7.下载并启动【wifi万能钥匙密码查看器 】。
8.授予软件root权限
9.这时候刚刚破解的wifi密码就会展示出来。
万能wifi钥匙
WiFi万能钥匙是一款自动获取周边免费Wi-Fi热点信息并建立连接的android手机必备工具。 所有的热点信息基于云端数据库，内置全国数万Wi-Fi热点数据，随时随地轻松接入无线网络，最大化使用各种联网的移动服务，尤其适合商务人群、移动人群和重度网虫。
㈣ 移动云对象存储EOS能干什么呀
对象存储 EOS（Elastic Object Storage）是移动云为客户提供的一种海量空间的存储产品，具备高性能、高可靠、安全、低成本等特性，通过标准的S3/Swift接口提供非结构化数据（图片、音视频、文本等格式文件）的存储服务，满足用户在任何地方通过互联网对数据进行管理和访问的需求。
简单来说，就是一个存储工具。但是对比常见的存储工具，移动云的对象存储 EOS具有以下几个功能特点：
1.桶管理
支持桶（存放对象的容器）的创建、删除，设置桶的访问权限、访问规则，以及桶相关的功能配置。
2.生命周期管理
可设置桶级别的生命周期策略，实现文件定期的存储类型转换，以及历史碎片文件删除等功能。
3.文件管理
可进行文件上传下载、设置文件的访问权限、生成共享访问链接，支持多版本控制功能，允许文件多版本保存。
4.静态网站托管
用户可将静态网页上传到桶内，配置后实现网站发布。简化建站操作，降低网站运营维护成本。
5.防盗链
可以将数据的访问权限限制在某些IP段，防止数据被过度下载，保护数据安全。
6.监控
可展示对象存储账户级别和桶级别两种维度的使用量信息，方便用户掌握资源使用情况。
7.子账号
支持创建多个子账号，实现数据访问隔离，满足访客用户临时访问对象存储场景。
8.图片处理
通过图片处理服务，用户可按需创建多种图片样式，将上传到移动云对象存储的图片进行多样化处理。
9.跨域访问
支持创建、修改和删除跨域访问规则，允许不同源域名访问移动云对象存储资源，解决浏览器同源策略限制问题。
可以适用于网站托管、多媒体数据存储和播放、数据备份等多个场景。
同时移动云官网提供三种产品类型以供选择，分别是标准存储（适合存储频繁访问的热点数据）、低频存储（适合存储不频繁访问，但在需要时也可快速访问的数据）和归档存储（适合需要长期保存的归档数据）。
正好看到移动云官网有对象存储免费试用一个月的活动，想试用的话可以试一下，活动好像长期有效，但仅限平台新用户哦。
㈤ tidb 好不好用
摘要 TiDB 是一款结合了传统的关系型数据库和 NoSQL 数据库特性的新型分布式数据库。
㈥ 如何实现企业数据 大数据平台 分布式存放
Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法，最终落地于Hadoop平台之上。
1. 大数据分析大分类
Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。
按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。
实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求，可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，并将这些数据上载到Hadoop中央系统上。
按照大数据的数据量，分为内存级别、BI级别、海量级别三种。
这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。不要小看今天内存的容量，Facebook缓存在内存的Memcached中的数据高达320TB，而目前的PC服务器，内存也可以超过百GB。因此可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。图1是一种实际可行的MongoDB分析架构。
图1 用于实时分析的MongoDB架构
MongoDB大集群目前存在一些稳定性问题，会发生周期性的写堵塞和主从同步失效，但仍不失为一种潜力十足的可以用于高速数据分析的NoSQL。
此外，目前大多数服务厂商都已经推出了带4GB以上SSD的解决方案，利用内存+SSD，也可以轻易达到内存分析的性能。随着SSD的发展，内存数据分析必然能得到更加广泛的应用。
BI级别指的是那些对于内存来说太大的数据量，但一般可以将其放入传统的BI产品和专门设计的BI数据库之中进行分析。目前主流的BI产品都有支持TB级以上的数据分析方案。种类繁多，就不具体列举了。
海量级别指的是对于数据库和BI产品已经完全失效或者成本过高的数据量。海量数据级别的优秀企业级产品也有很多，但基于软硬件的成本原因，目前大多数互联网企业采用Hadoop的HDFS分布式文件系统来存储数据，并使用MapRece进行分析。本文稍后将主要介绍Hadoop上基于MapRece的一个多维数据分析平台。
数据分析的算法复杂度
根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。举个例子，Redis是一个性能非常高的内存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等简单集合，如果你的数据分析需求简单地通过排序，链表就可以解决，同时总的数据量不大于内存（准确地说是内存加上虚拟内存再除以2），那么无疑使用Redis会达到非常惊人的分析性能。
还有很多易并行问题（Embarrassingly Parallel），计算可以分解成完全独立的部分，或者很简单地就能改造出分布式算法，比如大规模脸部识别、图形渲染等，这样的问题自然是使用并行处理集群比较适合。
而大多数统计分析，机器学习问题可以用MapRece算法改写。MapRece目前最擅长的计算领域有流量统计、推荐引擎、趋势分析、用户行为分析、数据挖掘分类器、分布式索引等。
2. 面对大数据OLAP大一些问题
OLAP分析需要进行大量的数据分组和表间关联，而这些显然不是NoSQL和传统数据库的强项，往往必须使用特定的针对BI优化的数据库。比如绝大多数针对BI优化的数据库采用了列存储或混合存储、压缩、延迟加载、对存储数据块的预统计、分片索引等技术。
Hadoop平台上的OLAP分析，同样存在这个问题，Facebook针对Hive开发的RCFile数据格式，就是采用了上述的一些优化技术，从而达到了较好的数据分析性能。如图2所示。
然而，对于Hadoop平台来说，单单通过使用Hive模仿出SQL，对于数据分析来说远远不够，首先Hive虽然将HiveQL翻译MapRece的时候进行了优化，但依然效率低下。多维分析时依然要做事实表和维度表的关联，维度一多性能必然大幅下降。其次，RCFile的行列混合存储模式，事实上限制死了数据格式，也就是说数据格式是针对特定分析预先设计好的，一旦分析的业务模型有所改动，海量数据转换格式的代价是极其巨大的。最后，HiveQL对OLAP业务分析人员依然是非常不友善的，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。
而且目前OLAP存在的最大问题是：业务灵活多变，必然导致业务模型随之经常发生变化，而业务维度和度量一旦发生变化，技术人员需要把整个Cube（多维立方体）重新定义并重新生成，业务人员只能在此Cube上进行多维分析，这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度，从而使所谓的BI系统成为死板的日常报表系统。
使用Hadoop进行多维分析，首先能解决上述维度难以改变的问题，利用Hadoop中数据非结构化的特征，采集来的数据本身就是包含大量冗余信息的。同时也可以将大量冗余的维度信息整合到事实表中，这样可以在冗余维度下灵活地改变问题分析的角度。其次利用Hadoop MapRece强大的并行化处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，开销并不显着增长。换言之，Hadoop可以支持一个巨大无比的Cube，包含了无数你想到或者想不到的维度，而且每次多维分析，都可以支持成千上百个维度，并不会显着影响分析的性能。
而且目前OLAP存在的最大问题是：业务灵活多变，必然导致业务模型随之经常发生变化，而业务维度和度量一旦发生变化，技术人员需要把整个Cube（多维立方体）重新定义并重新生成，业务人员只能在此Cube上进行多维分析，这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度，从而使所谓的BI系统成为死板的日常报表系统。
3. 一种Hadoop多维分析平台的架构
整个架构由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分 析模块。
数据采集模块采用了Cloudera的Flume，将海量的小日志文件进行高速传输和合并，并能够确保数据的传输安全性。单个collector宕机之后，数据也不会丢失，并能将agent数据自动转移到其他的colllecter处理，不会影响整个采集系统的运行。如图5所示。
数据冗余模块不是必须的，但如果日志数据中没有足够的维度信息，或者需要比较频繁地增加维度，则需要定义数据冗余模块。通过冗余维度定义器定义需要冗余的维度信息和来源（数据库、文件、内存等），并指定扩展方式，将信息写入数据日志中。在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。
维度定义模块是面向业务用户的前端模块，用户通过可视化的定义器从数据日志中定义维度和度量，并能自动生成一种多维分析语言，同时可以使用可视化的分析器通过GUI执行刚刚定义好的多维分析命令。
并行分析模块接受用户提交的多维分析命令，并将通过核心模块将该命令解析为Map-Rece，提交给Hadoop集群之后，生成报表供报表中心展示。
核心模块是将多维分析语言转化为MapRece的解析器，读取用户定义的维度和度量，将用户的多维分析命令翻译成MapRece程序。核心模块的具体逻辑如图6所示。
图6中根据JobConf参数进行Map和Rece类的拼装并不复杂，难点是很多实际问题很难通过一个MapRece Job解决，必须通过多个MapRece Job组成工作流（WorkFlow），这里是最需要根据业务进行定制的部分。图7是一个简单的MapRece工作流的例子。
MapRece的输出一般是统计分析的结果，数据量相较于输入的海量数据会小很多，这样就可以导入传统的数据报表产品中进行展现。
㈦ 分布式存储技术有哪些
中央存储技术现已发展非常成熟。但是同时，新的问题也出现了，中心化的网络很容易拥挤，数据很容易被滥用。传统的数据传输方式是由客户端向云服务器传输，由服务器向客户端下载。而分布式存储系统QKFile是从客户端传送到 N个节点，然后从这些节点就近下载到客户端内部，因此传输速度非常快。对比中心协议的特点是上传、下载速度快，能够有效地聚集空闲存储资源，并能大大降低存储成本。
在节点数量不断增加的情况下，QKFile市场趋势开始突出，未来用户数量将呈指数增长。分布式存储在未来会有很多应用场景，如数据存储，文件传输，网络视频，社会媒体和去中心化交易等。因特网的控制权越来越集中在少数几个大型技术公司的手中，它的网络被去中心化，就像分布式存储一样，总是以社区为中心，面向用户，而分布式存储就是实现信息技术和未来因特网功能的远景。有了分布式存储，我们可以创造出更加自由、创新和民主的网络体验。是时候把因特网推向新阶段了。
作为今年非常受欢迎的明星项目，关于QKFile的未来发展会推动互联网的进步，给整个市场带来巨大好处。分布式存储是基于因特网的基础结构产生的，区块链分布式存储与人工智能、大数据等有叠加作用。对今天的中心存储是一个巨大的补充，分布式时代的到来并不是要取代现在的中心互联网，而是要使未来的数据存储发展得更好，给整个市场生态带来不可想象的活力。先看共识，后看应用，QKFile创建了一个基础设施平台，就像阿里云，阿里云上面是做游戏的做电商的视频网站，这就叫应用层，现阶段，在性能上，坦白说，与传统的云存储相比，没有什么竞争力。不过另一方面来说，一个新型的去中心化存储的信任环境式非常重要的，在此环境下，自然可以衍生出许多相关应用，市场潜力非常大。
虽然QKFile离真正的商用还有很大的距离，首先QKFile的经济模型还没有定论，其次QKFile需要集中精力发展分布式存储、商业逻辑和 web3.0，只有打通分布式存储赛道，才有实力引领整个行业发展，人们认识到了中心化存储的弊端，还有许多企业开始接受分布式存储模式，即分布式存储 DAPP应用触达用户。所以QKFile将来肯定会有更多的商业应用。创建超本地高效存储方式的能力。当用户希望将数据存储在QKFile网络上时，他们就可以摆脱巨大的集中存储和地理位置的限制，用户可以看到在线存储的矿工及其市场价格，矿工之间相互竞争以赢得存储合约。使用者挑选有竞争力的矿工，交易完成，用户发送数据，然后矿工存储数据，矿工必须证明数据的正确存储才能得到QKFile奖励。在网络中，通过密码证明来验证数据的存储安全性。采矿者通过新区块链向网络提交其储存证明。通过网络发布的新区块链验证，只有正确的区块链才能被接受，经过一段时间，矿工们就可以获得交易存储费用，并有机会得到区块链奖励。数据就在更需要它的地方传播了，旋转数据就在地球范围内流动了，数据的获取就不断优化了，从小的矿机到大的数据中心，所有人都可以通过共同努力，为人类信息社会的建设奠定新的基础，并从中获益。
㈧ 不属于对象存储的存储类型
块存储和文件存储。
1、块存储
以下列出的两种存储方式都是块存储类型：
1） DAS（Direct AttachSTorage）：是直接连接于主机服务器的一种储存方式，每一台主机服务器有独立的储存设备，每台主机服务器的储存设备无法互通，需要跨主机存取资料时，必须经过相对复杂的设定，若主机服务器分属不同的操作系统，要存取彼此的资料，更是复杂，有些系统甚至不能存取。通常用在单一网络环境下且数据交换量不大，性能要求不高的环境下，可以说是一种应用较为早的技术实现。
2）SAN（Storage Area Network）：是一种用高速（光纤）网络联接专业主机服务器的一种储存方式，此系统会位于主机群的后端，它使用高速I/O 联结方式， 如 SCSI, ESCON及 Fibre- Channels。一般而言，SAN应用在对网络速度要求高、对数据的可靠性和安全性要求高、对数据共享的性能要求高的应用环境中，特点是代价高，性能好。例如电信、银行的大数据量关键应用。它采用SCSI 块I/O的命令集，通过在磁盘或FC（Fiber Channel）级的数据访问提供高性能的随机I/O和数据吞吐率，它具有高带宽、低延迟的优势，在高性能计算中占有一席之地，但是由于SAN系统的价格较高，且可扩展性较差，已不能满足成千上万个CPU规模的系统。
2、文件存储
通常，NAS产品都是文件级存储。NAS（Network Attached Storage）：是一套网络储存设备，通常是直接连在网络上并提供资料存取服务，一套 NAS 储存设备就如同一个提供数据文件服务的系统，特点是性价比高。例如教育、政府、企业等数据存储应用。
它采用NFS或CIFS命令集访问数据，以文件为传输协议，通过TCP/IP实现网络化存储，可扩展性好、价格便宜、用户易管理，如目前在集群计算中应用较多的NFS文件系统，但由于NAS的协议开销高、带宽低、延迟大，不利于在高性能集群中应用。
下面，我们对DAS、NAS、SAN三种技术进行比较和分析：
表格 1 三种技术的比较
㈨ 什么是FAST Cache
FAST Cache，即高速缓冲存储器，其原始意义是指存取速度比一般随机存取记忆体（RAM）来得快的一种RAM，一般而言它不像系统主记忆体那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术，也有快取记忆体的名称。
SRAM（Static Random Access Memory），即静态随机存取存储器。它是一种具有静止存取功能的内存，不需要刷新电路即能保存它内部存储的数据。DRAM每隔一段时间，要刷新充电一次，否则内部的数据即会消失，因此SRAM具有较高的性能，较低的功耗，但是SRAM也有它的缺点，即它的集成度较低，相同容量的DRAM内存可以设计为较小的体积，但是SRAM却需要很大的体积。同样面积的硅片可以做出更大容量的DRAM，因此SRAM显得更贵。