redis做数据分析，redis分析工具

谁说菜鸟不会数据分析spss篇

《谁说菜鸟不会数据分析》这一系列书籍，知识含量还是不错的。SPSS篇最近刚上市，也刚好恶补SPSS的工具使用。《第一章：SPSS概况》，都是关于软件安装，照着流程安装试用版的。还是要到网上找破解版的安装好。

打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。

这其实也是初中代数的内容。图1，图2和图3都有明显的线性关系。只不过图1，图2是直线，图3是曲线。而图4却杂乱无章，不成线性关系。所以，判断x和y的关系是否是线性关系就是做散点图。

采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。

数据分析需要掌握哪些知识?

1、具有分析思维 2 基本的大学数学知识，包括微积分和线性代数。3 统计学知识，包括描述统计学和推导统计学 4 编程基础，如 Python 、R语言、SQL语句 5 算法知识，如回归、分类、聚类算法等。

2、第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。

3、数据库知识 关系型数据库很重要。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间，你接触到的数据都存储在关系型数据库中，需要学习SQL语言进行数据查询。

4、数学知识。数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

5、CPDA数据分析师师兄告诉你，数据分析师需要掌握的知识，可以划分如下 初级分析师初级分析师是数据人员架构的基础组成部分，承担了数据工作中大多数最基础的工作，通常初级分析师的人员比例不应超过20%。

redis中的数据占用内存大小分析

原因如下： 如果 used_memory 使用了虚拟内存，如果虚拟内存使用量超过 Redis进程本身占用内存大小 + 程序内存碎片 ，则 used_memory 值可能大于 used_memory_rss。

其中SDS的保存占用的内存如下所示：在 SDS 中，buf 保存实际数据，而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销。

原因如下：json数据本身通常比纯文本数据占用更多的存储空间，因为它包含了更多的元数据和结构信息。redis存储的所有数据都是存在内存中的，包括json数据，因此如果大量存储json数据会占用较多的内存。

score为从0到100W的int值，member为16的string。100W条记录的占用内存大概在110M。

要想估算 db 的大小，需要通过 keys * 遍历 db 里所有的 key，然后用 debug object key 来获得 key 的内存占用，serializedlength 就是占用内存的字段长度。

大数据包括哪些?

1、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

2、大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。

3、大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。

大数据分析应该掌握哪些基础知识呢?

大数据分析需要的基础有：编程语言基础 学大数据，首先要具备的是编程语言基础，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。

大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。

数据库知识：理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）。编程语言：熟练掌握一种或多种编程语言，例如Python、Java等。编程语言是进行数据分析和处理的基础。

数据分析需要掌握的知识：数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

学习大数据需要掌握的基础有哪些呢？具有计算机编程功能。大数据技术建立在互联网上，所以南邵北大青鸟认为拥有编程技巧有很大的好处。

【导读】在当前的大数据时代背景下，数据分析师的发展前景是比较广阔的，未来传统行业也会释放出大量的数据分析岗位。要想成为数据分析师，需要具备三方面基础知识，可以按照自身的知识结构进行阶段性学习。

Redis主从复制丢失数据的情况分析

1、这样一来，主从切换完成后，也只有新主库能接收请求，不会发生脑裂，也就不会发生数据丢失的问题了。主从数据不一致，就是指客户端从从库中读取到的值和主库中的最新值并不一致。

2、Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名。

3、可能有人会遇到，Redis 经常会丢掉一些数据，写进去了，过一会儿可能就没了。那么你可能是将Redis当成存储了而没有当作缓存。啥叫缓存？用内存当缓存。内存是无限的吗，内存是很宝贵而且是有限的，磁盘是廉价而且是大量的。

4、异步复制导致的数据丢失 哨兵可以解决主从架构下，因master宕机后不能接收写请求而进行选举salve为新的master，达到高可用的效果。

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