Redis的核心功能包括高速缓存、实时数据处理、分布式锁、消息队列和地理位置服务。在大数据时代，它作为内存数据库，提供微秒级响应，支持海量数据的高并发读写。主要应用场景有：电商实时推荐、社交网络动态流、游戏排行榜、金融风控系统、IoT设备状态监控和大数据管道中的热点数据缓存。

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Redis 在大数据时代的核心优势在于其内存存储和高性能特性，能够处理每秒数十万次的查询请求。核心功能包括：缓存加速（减少数据库压力）、会话管理、排行榜/计数器、实时分析（如热搜榜）、Pub/Sub 消息模式。应用场景：网站缓存、移动应用数据存储、广告点击统计、实时聊天系统、队列任务处理。

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在大数据背景下，Redis 的核心功能是作为高速缓存层、NoSQL 数据库和中间件。支持数据结构丰富：String、Hash、List、Set、Sorted Set、Bitmap、HyperLogLog、GEO 等。典型场景：电商秒杀库存扣减（分布式锁）、内容分发网络（CDN）缓存、日志系统实时分析、机器学习特征存储、流式数据聚合。

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Redis 在大数据时代的核心功能有：高性能读写（内存计算）、持久化（RDB/AOF）、主从复制/集群高可用、Lua 脚本原子操作、模块扩展（RedisJSON、RediSearch）。应用场景包括：大数据平台中的元数据存储、实时推荐系统（如抖音热榜）、金融交易撮合、游戏在线人数统计、监控告警聚合。

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大数据时代 Redis 的核心功能聚焦于低延迟数据访问和简单数据结构操作，支持 Streams 模块实现 Kafka-like 日志流。场景：Hadoop/Spark 生态热点缓存、ELK 日志搜索加速、微服务配置中心、A/B 测试流量分配、社交 feed 流排序。

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Redis 核心功能：缓存、数据库、消息代理。支持多线程 I/O 和集群模式扩展到 PB 级数据。在大数据中用于：实时仪表盘数据、用户行为轨迹存储、风控模型在线推理、分布式事务协调、地理围栏服务（GEO）。

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Q: Redis 如何在大数据中实现高可用？
A: 通过 Redis Sentinel 哨兵模式或 Redis Cluster 集群，实现自动故障转移和数据分片。

Q: Redis 适合存储哪些大数据类型？
A: 适合结构化小对象，如用户 session、配置、计数器；不适合海量非结构化大文件。

Q: Redis 与 Kafka 在大数据中的区别？
A: Redis Streams 适合低延迟实时流，Kafka 适合高吞吐持久化日志。

Q: 如何用 Redis 做实时排行榜？
A: 使用 Sorted Set (ZSET) 结构，ZADD/ZREVRANGE 命令实现分数排序和分页查询。