超出Redis数量上限：实现大数据存储

redis作为一个开源来缓存和数据存储工具，它无需任何安装，只需一个二进制文件就能够建立一个实例。它能快速且高性能地运行，而且它是如此简单，以致于任何一个初学者都可以在数分钟内上手学会Redis。

但是，Redis的数量上限是一些企业需要超出的，以实现大数据存储的效果。在这类情况下，可以斟酌使用一些其他的开源数据库，例如Apache Cassandra、MySQL Cluster、Hadoop等，来实现大数据存储。

让我们先从Apache Cassandra开始，Apache Cassandra是一个高性能散布式数据库，它可以提供弹性扩大性、可用性和性能，而且支持在大范围的群集中履行数据复制和查询。Apache Cassandra有很多查询优势，它支持面向行的聚合查询，也支持复杂的面向列的聚合查询。另外，由于它的强一致特性，能提供更快的数据访问速度，从而使其成为理想的大数据库解决方案。

另外，MySQL Cluster也是一个开源的大数据库，它支持实现大数据存储的要求。MySQL Cluster支持散布式复制，支持大量的只读操作，它还提供了可扩大性和一致性保证，它要求每台服务器都安装MySQL节点，用来保证所有节点的数据一致更新。MySQL Cluster还可以在任意数量的节点之间进行通讯，履行查询和复制操作，因此可以满足企业对大数据存储的要求。

最后但一样重要的是，Hadoop也能够用于大数据存储。Hadoop可以支持大量的数据，有助于企业进行大数据的搜集、处理和分析。它可以容纳任意数量的数据，只要新数据结构格式是一致的，一切都是可以的。Hadoop也有良好的扩大性，它能够容易地扩大到大量的数据量。

总而言之，企业可以通过Apache Cassandra、MySQL Cluster或Hadoop等开源数据库来超出Redis的数量上限，实现大数据存储。虽然这些数据库有所区别，但它们都具有可扩大性、可靠性和强一致性等特性，因此可以很好地满足企业对大数据存储的需求。

本文来源：https://www.yuntue.com/post/225743.html | 云服务器网，转载请注明出处！