redis可视化工具（redis可视化工具设置中文）

这款专业的Redis官方可视化管理工具，支持跨平台，功能真心强大！爱分享Coder软件开发工程师优质科技领域创作者源于对Redis的热爱，跨平台的Redis可视化客户端工具推荐大数据平台技术架构1.数据源层非结构化数据：包括图片、声音、视频等。半结构化数据：xml、json格式类的数据。结构化数据：MySQL表、Oracle表等。2.数据获取层数据获取层的主要作用是实现多源异构数据的采集、聚合、传输及预处理，集成多种数据采集工具。3.数据存储层根据采集过来数据的类型、以及后续使用的场景进行区别存储，主要有以下存储方式：关系数据库：ClickHouse、Doris、Hive、Impala等非关系数据库：HBase、Redis等分布式文件存储：HDFS、Kudu、Ceph等全文索引：Solr、Elasticsearch等4.数据处理层离线数据处理：使用MapReduce、Spark做批量计算，计算完成的数据存入数仓进行离线数据分析。实时数据处理：使用SparkStreming、Flink等处理后做数据可视化。5.数据应用层基于数据处理层结果进行离线数据分析、实时数据可视化展示、用户画像、精准营销等数据应用。mongoDB、Elasticsearch、Redis、HBase应用场景分析如果你对数据的读写要求极高，并且你的数据规模不大，也不需要长期存储，选Redis；如果你的数据规模较大，对数据的读性能要求很高，数据表的结构需要经常变，有时还需要做一些聚合查询，选mongoDB；如果你需要构造一个搜索引擎，或者你想搞一个高大上的数据可视化平台，并且你的数据有一定的分析价值，选Elasticsearch；如果你需要存储海量数据，基于Key做一些简单的查询，连你自己都不知道你的数据规模将来会增长多么大，那么选HBase。互联网时代自从互联网兴起以后，随着电子邮件、即时通信、音视频、BBS、博客、微博、问答、用户行为跟踪、云盘、云文档等等各种互联网应用的普及，对这些内容的存储、查询、统计、挖掘，要求海量、高性能、实时，所以就出现了各种SQL和NOSQL数据库，以及大数据查询引擎、搜索引擎、计算引擎、存储引擎、调度引擎。一、OLTP数据生产类如缓存：MemCache、Redis如NewSQL：TiDB/TiKV、CockroachDB如NOSQL：MongoDB、Neo4J、InfluxDB如对象存储/文件存储：Ceph、MinIO、HDFS二、数据传输类如DTS/ETL：Sqoop、kafka/Pulsar三、OLAP数据存储类如OLAP数据库：Greenplum、Hbase、ClickHouse、Doris如数据湖仓：Hudi、Iceberg、Delta四、OLAP数据计算类如计算引擎：MR、Storm、Spark、Flink五、OLAP数据消费类如查询引擎：Hive、HAWQ、Impala、Druid、Presto如搜索引擎：ElasticSearch、Milvus如可视化：SuperSet如多维计算和多维分析：Kylin如数据挖掘：SparkML我和软件时代的DataPlatform对比了一下，主要是增加了专门的数据湖仓（如Hudi、Iceberg、Delta）、专门的计算引擎（如Spark、Flink）这两样东西。但不知道为啥，就因为增加了这两样东西，DataPlatform就变成了DataMiddleware，数据平台就变成了只有中国人流行的数据中台。难道就是因为计算引擎（如Spark、Flink）像中间件？谁知道原因，告诉我一声。#云计算#做SAAS都知道，SAAS是舶来品,它是多租户SaaS技术架构，也就是说在国外，一套分布式应用代码、一套分布式数据库存储，在应用架构层面做得强大，满足各个租户的自定义和系统集成。#企业服务##SaaS#但到了国内，事情都会复杂化一些。这些企业，要么要求在他们的私有云中部署，要么要求在公有云为专门独立部署，而且都要求和他们现有的内部软件从用户到逻辑，乃至数据都打通。SAAS为了适应和满足中国的这种需求呢？这样有国内特色的SaaS技术架构就来了。一、用户客户端UI层1、生产线现场，用POS或小程序。2、零售收银，平板App.3、外勤，手机App.4、办公，Web应用。二、分布式技术中间件层API网关中间件客户端来的请求都首先经过它再路由到业务逻辑微服务。分布式技术中间件是数据传输。可以采取Kafka分布式消息队列来做数据管道，我们也可以使用ZooKeeper分布式中间件进行各种后端处理服务的配置以及执行调度。这些分布式中间件也都部署在DockerSwarm集群管理下，用API形式供上下层调用。 三、后端业务逻辑层公共业务逻辑处理层，处理四种端应用都要处理公共业务逻辑的，这些公共业务逻辑处理层按功能职责也分成一个个的服务，放在Docker容器中，受Swarm或Kubernetes集群管理。另一层就是处理各个终端业务，采取微服务中间件（如SpringCloud），这些不同的微服务都打包在Docker中，因为前面有网关做限流和分流，调度，这样微服务容器怎么扩容，对前端都透明。四、分布式数据存储层分布式Redis集群：数据放在内存里，方便快速查询。MySQL关系数据库：持久性放在关系型数据库的数据。MyCAT分库分表分布式中间件：实现分布式存储，在MySQL之前放置。MySQLProxy：在MyCAT之前放置，可以提高读写分离提高性能，用于主备读写分离。分布式文件系统和对象存储系统：数据是文件形式，如图片、音频视频。用CDN技术加速。时序数据库：时间序列数据（IM消息一般是这样特点）。图数据库：如图数据（社交网络一般是这样特点）文档数据库：如大文本数据（点评评论一般是这样特点）五、公共业务数据模块这个模块单独说，是因为会用到后端业务逻辑层、分布式中间件层、数据存储层的各项技术，而且容易成为性能瓶颈，尽量做到高性能编码，分布式扩容/分流负载均衡，数据库这块也需要注意主备读写分离、分库分表。最好有图形化的主数据管理系统来做人工的干预维护。这个模块主要有两大功能：1、用户登录验证。用于辨别不同的企业用户登录进来，进行身份认证、路由指定。这个用户登录网关需要和API网关进行配合使用。2、主数据管理。主数据同步复制、主数据分发、主数据更新（有先后顺序有存取锁问题）。所以主数据需要独立出来，供各个系统使用。六、大数据治理层大数据套件：报表统计、历史查询、综合查询、商业指标对比分析，对于统计、查询、分析这些功能，服务器云主机和云存储都要和应用业务处理分离。数据抽取层：我们有一系列的ETL工具，还有数据爬虫引擎用于爬内外静态数据，还有用Flume、Logstash、Splunk收集IT资源日志和应用系统运行日志。数据存储层：可以采用HadoopHDFS、Hbase、Hive等等开源中间件。数据处理层：使用Spark、Storm来进行内存计算和流式计算，可以用presto查询，我们也可以用ElasticSearch来搜索。数据可视化层：我们使用一些可视化工具把结果用图表形式输出出去。@童工I巨格物联这样的架构比较适合中国式SaaS，不同发展阶段，使用不同的实现技术架构。你也不用梦想着用一套架构逐步演化和层层搭建，就能逐步从满足中小企业扩展到满足跨国企业。当然作为一个特定的SaaS企业，谁也不能既能满足了创业企业的需求，又能满足跨国公司的需求。#我要上头条##创业#