各位Redis爱好者，大家好！今天咱们来聊聊Redis里两个非常给力的命令：HSCAN和SSCAN。 它们都是游标迭代器，专门用来对付大数据量下的哈希表和集合，避免一次性加载所有数据导致Redis服务器崩溃。 为啥需要游标迭代器？ 想象一下，你的Redis里存了一个超级大的Hash表，里面有几百万甚至上千万个键值对。 如果你想遍历这个Hash表，你可能会想到用HGETALL命令。 HGETALL my_big_hash 但是，HGETALL会一次性把所有的数据都加载到内存里，这对于小数据量来说没问题。 但如果你的Hash表真的很大，这一下子就把Redis的内存撑爆了，服务器直接嗝屁。 这就像你一口气吃下一整个蛋糕，胃肯定受不了啊！ 所以，我们需要一种更温和、更优雅的方式来遍历大数据。 这就是游标迭代器登场的原因。 它们就像一个指针，你可以一步一步地遍历数据，每次只取一部分，这样就不会给服务器带来太大的压力。 HSCAN：哈希表的游标迭代器 HSCAN命令用于增量地迭代Hash表中的元素。 它的基本语法是： HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT …
Combiner 的正确使用场景：减少 Shuffle 阶段数据量
好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，人称“代码界的段子手”——Bug终结者！今天咱们要聊聊Hadoop和Spark里一个神奇的小玩意儿：Combiner。 说起Combiner，它就像咱们厨房里的切菜机，专门负责“精简食材”，让后续的“烹饪”过程更高效。 它的核心作用就是：减少Shuffle阶段数据量！ 敲黑板，划重点啦！ 一、 故事的开端：Shuffle的那些“痛” 在Hadoop MapReduce或者Spark的世界里，Shuffle阶段就像一个巨大的数据搅拌机。 Map阶段辛辛苦苦产生的数据，经过Shuffle的“洗礼”，才能最终到达Reduce阶段，进行最终的汇总和计算。 想象一下，如果你要统计全国人民最喜欢的颜色，Map阶段可能把每个人的喜好都记录下来，例如： 北京：红色 上海：蓝色 广州：红色 深圳：绿色 北京：蓝色 … 如果直接把这些数据一股脑地扔给Reduce，那数据量可就太大了！ 传输过程漫长而煎熬，带宽压力山大，Reduce节点也得累个半死。 这就像你请客吃饭，直接把一卡车未处理的食材拉到朋友家，厨房瞬间爆炸！🤯 二、 Combiner闪亮 …