Bloom Filter是一种概率型数据结构，适合用于大数据去重，尤其是在内存不足以存储全部数据的情况下。Bloom Filter可能会有一定的误判率。应用场景：当数据量非常大，无法全部加载到内存中，且允许一定误判率的情况下，可以使用Bloom Filter进行去重。代码示例：6. 使用Apache Spark进行去重 Apache Spark是一个大规模数据...
四、外部存储去重# 利用外部K-V数据库(Redis、HBase之类)存储需要去重的键。由于外部存储对内存和磁盘占用同样敏感,所以也得设定相应的TTL,以及对大的键进行压缩。另外,外部K-V存储毕竟是独立于应用之外的,一旦计算任务出现问题重启,外部存储的状态和内部状态的一致性(是否需要同步)也是要注意的。 外部存储去重,比如...
四、外部存储去重# 利用外部K-V数据库(Redis、HBase之类)存储需要去重的键。由于外部存储对内存和磁盘占用同样敏感,所以也得设定相应的TTL,以及对大的键进行压缩。另外,外部K-V存储毕竟是独立于应用之外的,一旦计算任务出现问题重启,外部存储的状态和内部状态的一致性(是否需要同步)也是要注意的。 外部存储去重,比如...
GROUP BY:主要用于结合聚合函数(如SUM, AVG, MAX, MIN, COUNT等)来按一个或多个列对结果集进行分组。虽然GROUP BY也可以用于去重(通过选择所有分组列),但其主要目的并非单纯去重,而是进行分组统计。 2. 性能考量 对于大数据集(如100W数据),性能是选择去重方法时的一个重要考虑因素。 DISTINCT:通常,当仅需要去除...
2. 分析大数据量对Redis去重的影响 当数据量非常大时,使用SET可能会占用大量的内存,甚至可能导致内存溢出。此外,大量的插入和删除操作也会对Redis的性能产生影响。而BITMAP虽然可以节省内存,但在处理极大数据量时,其位操作可能会变得非常复杂和耗时。 3. 设计大数据量下的Redis去重策略 针对大数据量的去重需求,我们可...
在上一期中,我们分享了大数据分布式计算在map、join、reduce阶段的优化方法。然而,在实际业务开发中,还有一些操作会显著影响计算速度,其中去重计数就是一个常见的瓶颈。一、代码优化 💻 `COUNT(DISTINCT)`操作会导致数据集中到一个Reduce节点,从而减慢计算速度。为了解决这个问题,最好的办法是用`GROUP BY + COUNT`来...
为了应对这一挑战,Apache Flink引入了HyperLogLog算法,该算法以其高效的空间复杂度和良好的精度,成为大数据去重的理想选择。 一、HyperLogLog算法简介 HyperLogLog(简称HLL)是一种基数估计算法,用于在允许一定误差的前提下,高效地估计一个数据集中不同元素的数量。其核心思想是利用哈希函数和位图技术,通过对哈希值的统计来...
大数据去重方案 数据库中有有一张表专门存储用户的维度数据,由于随着时间的推移,用户的维度数据也可能发生变化,故每一次查看都会保存一次记录。 现在需要对数据按用户分析,但当中有大量的重复数据,仅用数据库的等值去重明显不可行。 对数据内容求MD5值 MD5值的特点:...
1。根据数据本身进行去重：选择特定的字段（能够唯一标识数据的字段），使用加密算法（MD5，sha1）将字段进行加密，生成字符串，存入 Redis 的集合中，后续新来一条数据，同样的方式进行加密，如果得到的字符串在Redis中存在，说明数据存在，对数据进行更新，否则说明数据不存在，对数据进行插入。
大数据去重方案 数据库中有有一张表专门存储用户的维度数据,由于随着时间的推移,用户的维度数据也可能发生变化,故每一次查看都会保存一次记录。 现在需要对数据按用户分析,但当中有大量的重复数据,仅用数据库的等值去重明显不可行。 对数据内容求MD5值 MD5值的特点:...