步骤6:保存Roaring Bitmap到Redis中 AI检测代码解析 // 保存Roaring Bitmap到Redis中 client.set('bitmap', rb.serialize()); 1. 2. 步骤7:从Redis中加载Roaring Bitmap AI检测代码解析 // 从Redis中加载Roaring Bitmap client.get('bitmap', (err, data) => { const loadedRb = RoaringBitmap.deseria...
importredis# 连接 Redis 数据库r=redis.StrictRedis(host='localhost',port=6379,db=0)# 添加用户 ID 到 Roaring Bitmapuser_ids=[1,2,3,4,5]foruser_idinuser_ids:r.execute_command('BF.ADD','visitor_bitmap',user_id)# 检查用户 ID 2 是否访问过exists=r.execute_command('BF.EXISTS','visitor...
2.存储范围受限,最大只能存int型的数字偏移,如果以userid为偏移,在用户量小且以自增id生成用户id也许没问题,但其他情况就不好说了; 3.随着数据量越来越大,单次设置标识的耗时就会越来越长(大key问题),且一不小心使用get命令进行读取数据时,redis就尴尬了; 返回顶部 4. roaringbitmap实现 上篇讲到redis的实现...
String bitKey = getBitKey(key, bitInfo.getBucketIndex()); log.debug("getCompressedBit with key:{}, offset:{}",bitKey, bitInfo.getBucketOffset());returnredis.getBit(bitKey, bitInfo.getBucketOffset()); }publicvoiddeleteAllCompressedBit(String key,longmaxOffset){ CompressedBitInfo bitInfo ...
在进行大数据开发时,我们可以使用布隆过滤器和Redis中的HyperLogLog来进行大数据的判重和数量统计,虽然这两种方法节省内存空间并且效率很高,但是也存在一些误差。如果需要100%准确的话,我们可以使用BitMap来存储数据。 BitMap 位图索引数据结构被广泛地应用于数据存储和数据搜索中,但是对于存储较为分散的数据时,BitMap会占...
在进行大数据开发时,我们可以使用布隆过滤器和Redis中的HyperLogLog来进行大数据的判重和数量统计,虽然这两种方法节省内存空间并且效率很高,但是也存在一些误差。如果需要100%准确的话,我们可以使用BitMap来存储数据。 BitMap 位图索引数据结构被广泛地应用于数据存储和数据搜索中,但是对于存储较为分散的数据时,BitMap会占...
在进行大数据开发时,我们可以使用布隆过滤器和Redis中的HyperLogLog来进行大数据的判重和数量统计,虽然这两种方法节省内存空间并且效率很高,但是也存在一些误差。如果需要100%准确的话,我们可以使用BitMap来存储数据。 BitMap 位图索引数据结构被广泛地应用于数据存储和数据搜索中,但是对于存储较为分散的数据时,BitMap会占...
因为redis的bitmap数据结构是用string实现的,其大小为512M,所以在redis中就存在这个问题。Roaring bitmap会对数据块的基数进行统计,当基数小于4096时会用一个数组来存储,当基数大于4096时对应的则是一个BitmapContainer。BitmapContainer存储空间恒定为8k,最大基数可达8 * 1024 * 8 = 65536个。每个long有64位,...
BitMap可以解决这类问题,是数据领域和搜索引擎中很早就出现的的数据结构,例如在Java中BitSet可以用来替代HashSet做数字精确去重,在Redis中也有setbit和getbit直接操作BitMap,其底层实现都是直接翻译成0|1二进制结构。但其存在以下两个很明显的问题: 1. BitSet 内部的 long[ ] 数组是基于向量的,即随着 Set 内存放...
在大数据的应用场景使用RoaringBitmap确实能够达到降本增效的作用。 大数据方面还有很多方向可以做,比如通过RoaringBitmap优化 Redis 中自带的 bitmap,通过RoaringBitmap也可以提高、优化 Flink 存储和计算去重状态的性能等等。 最后希望本文为大家提供解决类似问题的一种新思路,欢迎关注、或者在评论区一起交流探讨。