几年前，Redis用户只能从单台Redis 服务器 中获得服务。但是随着越来越多用户使用，Redis 发现了集群模式，分配多台服务器来提供服务。因此，每个Redis群集由一组Redis实例组成，每个实例都具有所有数据的副本。这些实例可以在不同的节点上提供服务，以便减少负载并提升就绪性和可用性。
要创建一个3节点的Redis集群，必须安装Redis服务器实例。准备好机器之后，可以使用Redis安装程序，如下所示：
#在节点1和节点2上安装服务器
$ sudo apt-get install redis-server
#在节点3上安装Redis集群引擎
$ sudo apt-get install redis-cluster
安装完成后，就可以开始创建Redis集群了。在节点1上运行redis-trib.rb脚本，如下所示：```bash$ redis-trib.rb create --replicas 1 \10.1.1.1:6379 10.1.1.2:6379 10.1.1.3:6379
该命令将启动连接不同节点的Redis实例，并创建复制组以及横跨节点的Redis集群。然后，使用“查看集群状态”命令看看创建的集群情况，如下所示：
$ redis-trib.rb check 10.1.1.1:6379
上述命令返回集群成员，节点信息以及任何其他相关信息，例如故障转移，复制和其他状态。要添加新数据到集群，仅需使用“添加数据”命令。这个命令会自动将数据复制到所有节点，以便提供高性能和高可用性：```bash$ redis-cli set myKey "myvalue"
由此可见，创建和维护Redis集群是一个简单而有趣的过程，而它的好处是显而易见的，它可以帮助提高Redis的可用性，并确保数据能够持续服务，尽可能地抵抗硬件故障。 令人惊喜的是，在完成Redis集群之后，用户只需要处理一台服务器，这使其非常方便和高效。
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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
java架构师主要是干什么的？
想成为java架构师，首先你自身得是一个高级java攻城狮，会使用各种框架并且很熟练，且知晓框架实现的原理。比如，你要知道，jvm虚拟机原理、调优；懂得jvm能让你写出的代码性能更优化；还有池技术：什么对象池、连接池、线程池等等。还有java反射技术，虽然是写框架必备的技术，但有严重的性能问题，替代方案java字节码技术，nio 这说不说无所谓，需要注意的是直接内存的特点，使用场景；java多线程同步异步；java各种集合对象的实现原理，了解这些可以让你在解决问题时选择合适的数据结构，高效的解决问题，比如hashmap的实现原理，甚至许多五年以上经验的人都弄不清楚！还有很多，比如，为什扩容时有性能问题？不弄清楚这些原理，不知道问题根本，你就就写不出高效的代码！还会很傻很天真的认为自己是对的，殊不知是孤芳自赏，自命不凡而已；总而验资，言而总之，越基础的东西越重要！许多工作了很多年的程序猿认为自己会用它们写代码了，其实仅仅是知其实仅仅是知道如何调用api而已，知其然不知其所以然，离会用还差的远。关于技能的提升给一些建议1.提升自己的英语水平，此重要性是不言而喻的，现在很多的新技术中文档少之又少，作为一名架构师总不能去看翻译文吧。2.多看一些沟通方面的数据，流畅的沟通利用你成为一名成功的架构师。3.有机会参加PMP考试并取得证书，拥有项目管理方向的优势就是你作为一名架构师的优势。架构师其实从某种意义上就是一种角色，而不是一种职位。一定要时时刻刻保持空杯心态。一定要有一颗保持饥渴学习和耐得住寂寞的赤子之心。4.我们知道当前的技术节奏非常的快，一定要好好的利用自己的碎片时间去学习，去了解新技术，千万不要让自己技术落伍。5.多锻炼自己在大众环境下的演讲和PTT的能力。6.与不同的技术、编程语言、设计模式和结构等（甚至是它并没有在日常中给予你直接的帮助）打交道。你永远都不知道这些知识是否会在未来派上用场，但是对你绝对是有益无害。7.有机会多做知识分享，因为你一旦分享了知识，你就会对这门技术有深刻的印象，同时也能树立在同事中的良好的技术形象，从而赢得更多的专家影响力而不是职位影响力。规划了几张体系图，可以了解一下。一：工程协作专题二、源码分析专题三、分布式专题四、微服务专题五、性能优化专题六、并发编程专题七、项目实战！java架构师课程体系完整页面架构师常用技术：
大数据专业主要学什么？
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
以中国人民大学为例：
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
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