大数据---Redis,Spark,Kafka,Hive,Mysql,Hbase,Hadoop...

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0、大数据5V
大数据规模庞大，在单位时间内呈现极高的增长速度，并以PB为单位计算
大数据多样化的特点体现在不同类型的存储形式上
大数据带来的不确定性问题不容忽视
大数据的价值不仅体现在数量上更在于其应用效益
-------------------------------------------------------- Redis ---------------------------------------------------------
1、Redis支持的最大数据量是多少？
Redis能够支持多达60,000条指令同时处理，并且即便在处理大量并发请求时也能稳定运行
2、Redis可以支持多少并发？
即使在最繁忙的情况下也能维持稳定的运行状态

请简述Redis的定义及其适用场景。Redis是一个开源软件库（ANSIC编写），基于内存结构实现且具备持久化能力，在高性能K-V存储系统方面表现突出。其适用场景包括：支持高并发读写操作；能够将海量数据与关系型数据库结合实现快速缓存；提供特定数据的持久化存储功能；在分布式架构中实现会话共享；适用于对扩展性能要求较高的存储场景。

3. 列举一个常用的Redis客户端的并发模型
   Redis采用了单进程单线程模式，并通过队列模式将并发访问转变