单点登录系统是指将不同系统、应用合并到一个登录入口，用户仅需要一次认证，便可以访问所有的资源，无需繁琐的重复验证。近年来，随着互联网的发展，单点登录组件在企业系统中得到了广泛应用。本文基于Redis缓存解决方案，介绍如何搭建一个基于单点登录的系统。
我们需要准备一台Redis 服务器 ，用来缓存系统以及用户登录信息。然后，需要在每台需要安装单点登录的服务器上安装Redis组件，安装完成后启动Redis服务器，并开启相应的端口监听服务。
接下来，在每个应用服务器上安装单点登录解决方案的相关组件，在应用的配置文件中加入以下配置：
//单点登录配置
sso.redis.IDC.com/xtywjcwz/17304.html" target="_blank">hostname=主机地址
sso.redis.port=Redis端口
sso.redis.password=密码
//redis缓存配置
redis.hostname=主机地址
redis.port=Redis端口
redis.password=密码
上面配置完成之后，我们就可以进行单点登录系统的搭建了。用户在登录应用时，需要在Redis缓存中存储以该用户id为key的信息，其中存储的内容可以是用户的相关信息，也可以是会话令牌。然后用户可以将会话令牌发送给单点登录服务器，如果会话令牌验证通过，则可以登录应用服务器，否则需要重新认证。 综上，本文介绍了基于Redis缓存搭建单点登录系统的方法。经过此种方法的搭建，可以节省用户重复登录的繁琐步骤，提高登录效率和安全性，也会给用户更好的用户体验。
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大数据学习一般要多少学费
4-6个月左右，包含java和大数据的学-习，如下：基础阶段：linux、docker、kvm、mysql基础、oracle基础、mongodb、redis。 hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：hadoop 概念、版本、历史，hdfs工作原理，yarn介绍及组件介绍。 大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。 大数据架构设计阶段：flume分布式、zookeeper、kafka。 大数据实时计算阶段：mahout、spark、storm。 大数据数据采集阶段：python、scala。 大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。 大数据分析的几个方面：1、可视化分析：可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2、数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。 3、预测性分析：从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，从而预测未来的数据。 4、语义引擎：需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。 5、数据质量和数据管理：能够保证分析结果的真实性
低代码开发平台哪个比较好？
国内市场上比较好的低代码平台主要有明道云，氚云、白码、简道云这些，这些平台的功能都是相对比较完善的，但是很多平台的操作还是比较复杂的，相对比较简单的就是白码低代码开发平台了，采用可视化的操作界面，只需要拖拽平台内的功能组件就可以进行系统功能的开发，并且白码低代码开发平台提供了多套ERP系统，CRM系统，进销存系统、OA系统的通用模板，通过套用模板的方式，可以简单快速的完成系统的开发，具有开发速度快，开发成本低的优势。
scrapy使用redis的时候，redis需要进行一些设置吗
1.使用两台机器，一台是win10，一台是centos7，分别在两台机器上部署scrapy来进行分布式抓取一个网站7的ip地址为192.168.1.112，用来作为redis的master端，win10的机器作为的爬虫运行时会把提取到的url封装成request放到redis中的数据库：“dmoz:requests”，并且从该数据库中提取request后下载网页，再把网页的内容存放到redis的另一个数据库中“dmoz:items”从master的redis中取出待抓取的request，下载完网页之后就把网页的内容发送回master的redis5.重复上面的3和4，直到master的redis中的“dmoz:requests”数据库为空，再把master的redis中的“dmoz:items”数据库写入到mongodb中里的reids还有一个数据“dmoz:dupefilter”是用来存储抓取过的url的指纹（使用哈希函数将url运算后的结果），是防止重复抓取的！
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