本文目录一览：
- 1、怎么把hive数据直接导入redis
- 2、大数据核心技术有哪些
- 3、数据中心是什么?其系统结构和工作原理是怎样的呢?
- 4、5种让Hive查询变快的方法
- 5、以下哪些属于集中化大数据平台外部采集数据
在下面的讲述中，Redis并没有table的概念，所以像SELECT username from users WHERE user_id=123；这种简单任务都只能换种方式实现，为了达到这种目的，在Redis上 ， 一种方式是通过key user：123：username来获取结果value 。
应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql 。
具体实现步骤如下：新建一个文本文件，包含redis命令SETKey0Value0SETKey1Value1SETKeyNValueN如果有了原始数据，其实构造这个文件并不难，譬如shell，python都可以将这些命令转化成RedisProtocol 。
读取数据的时候先从redis里面查，若没有，再去数据库查，同时写到redis里面，并且要设置失效时间 。
大数据核心技术有哪些1、大数据的核心技术是大数据存储与管理技术 。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面 。
2、大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm 。
3、大数据分析与挖掘是大数据研究的核心技术之一，主要涉及数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估、结果可视化等方面 。通过对海量数据的深入分析，可以挖掘出有价值的信息和知识，为各行各业提供决策支持 。
4、“大数据”的核心：整理、分析、预测、控制 。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么 。如果只是堆积在某个地方 ， 数据是毫无用处的 。它的价值在于“使用性”，而不是数量和存储的地方 。
数据中心是什么?其系统结构和工作原理是怎样的呢?IDC（Internet Data Center） - Internet数据中心，它是传统的数据中心与Internet的结合，它除了具有传统的数据中心所具有的特点外，如数据集中、主机运行可靠等，还应具有访问方式的变化、要做到7x24服务、反应速度快等 。
数据中心是企事业单位用来存放其关键应用程序、数据的空间和物理设施 。数据中心设计的关键组件包括路由器、交换机、防火墙、存储系统、服务器、监控设备和各种类型应用程序 。
计算机的组成结构包括硬件系统、软件系统 。其工作原理是按照内存中发出的指令进行数据运算和逻辑加工，从而完成规定操作 。
5种让Hive查询变快的方法使用HIVE 0.14（在HDP 2上），analyze命令的工作速度要快得多，而且您不需要指定每一列，因此只需如下：现在使用此表执行查询应该会导致不同的执行计划由于成本计算和Hive创建的不同执行计划而更快 。
使用ORCFile Hive 支持 ORCfile，这是一种新的表存储格式，在读取，写入和处理数据时，ORCFile格式优于Hive文件格式 ， 它通过 predicate push-down， compression 等技术来提高查询速度 。
第一种方法是可以加上mapjoin指示 第二种方法是设置 set hive.auto.convert.join=true；来让hive自动优化 。
TEXT存储方式 总结： 从上图中可以看出列存储在对指定列进行查询时 ， 速度更快，建议在建表时设置列存储的存储方式。
以下哪些属于集中化大数据平台外部采集数据Flume是目前常用的开源选择，Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力 。
日志收集：日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据 。
大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集 。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL ， 传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式 。
【redis和java交互的 hive与redis交互】大数据的来源途径有许多，如下哪些属于大数据来源（A、B、C、D） 。A．传感器设备采集的数据 。B．计算机网络运行产生的日志 。C．网络爬虫得到的数据 。D．关系型数据库中采集到的数据 。
