大数据分析常用去重算法分析『Bitmap 篇』  mp.weixin.qq.com 去重分析在企业日常分析中的使用频率非常高,如何在大数据场景下快速地进行去重分析一直是一大难点.在近期的 Apache Kylin Meetup 北京站上,我们邀请到 Kyligence 大数据研发工程师陶加涛为大家揭开了大数据分析常用去重算法的神秘面纱. △ 陶加涛 Apache Kylin 作为目前唯一一个同时支持精确与非精确去重查询的 OLAP 引擎,非常好地覆盖了大数据上的去重需求.本次分享讲解了 Kyli

BitMap(位图)的介绍 BitMap从字面的意思,很多人认为是位图,其实准确的来说,翻译成基于位的映射,其中数据库中有一种索引就叫做位图索引. 在具有性能优化的数据结构中,大家使用最多的就是hash表,是的,在具有定位查找上具有O(1)的常量时间,多么的简洁优美.但是数据量大了,内存就不够了.此外,可以使用类似外排序来解决问题的,由于要走IO所以时间上又不行. 所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value, 而Key即是该元素.由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在

数据去重(data deduplication)是大数据领域司空见惯的问题了.除了统计UV等传统用法之外,去重的意义更在于消除不可靠数据源产生的脏数据--即重复上报数据或重复投递数据的影响,使计算产生的结果更加准确. 介绍下经常使用的去重方案: 一.布隆过滤器(BloomFilter) 基本原理: BloomFilter是由一个长度为m比特的位数组(bit array)与k个哈希函数(hash function)组成的数据结构.位数组均初始化为0,所有哈希函数都可以分别把输入数据尽量均匀地散列.

概述 所谓的BitMap算法就是位图算法,简单说就是用一个bit位来标记某个元素所对应的value,而key即是该元素,由于BitMap使用了bit位来存储数据,因此可以大大节省存储空间,这是很常用的数据结构,比如用于Bloom Filter中.用于无重复整数的排序等等.bitmap通常基于数组来实现,数组中每个元素可以看成是一系列二进制数,所有元素组成更大的二进制集合. 基本思想 我用一个简单的例子来详细介绍BitMap算法的原理.假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)进行排序(

本章节我们将介绍为什么须要在Kylin创建Cube过程中使用Hive视图.而假设使用Hive视图.能够带来什么优点.解决什么样的问题.以及须要学会怎样使用视图.使用视图有什么限制等等. 1.      为什么须要使用视图 Kylin创建Cube的过程中使用Hive的表数据作为输入源.可是有些情况下,Hive中的表定义和数据并不能满足分析的需求.比如有些列的值须要进行处理,有些列的类型不满足需求,甚至有时候我们在创建Hive表时为了方便快捷,会将Hive表的全部列的字段类型都定义为string,因

1.前言 本文主要基于实践过程中遇到的一系列问题,来详细说明Flink的状态后端是什么样的执行机制,以理解自定义函数应该怎么写比较合理,避免踩坑. 内容是基于Flink SQL的使用,主要说明自定义聚合函数的一些性能问题,状态后端是rocksdb. 2.Flink State https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/stream/state/state.html 上面是官方文档,这里按照个人思路快速理解一下

本文主要总结数据库去掉重复数据的方法 去掉重复数据的方法: 第一种:distinct 根据单个字段去重,能精确去重: 作用在多个字段时,只有当这几个字段的完全相同时,才能去重: 关键字distinct只能放在SQL语句中的第一个,才会起作用 上图举例说明:图中student_name 为 test的同学有两位,不同的是班级 首先,单个字段 ->用distinct对student_name 进行筛选,单个字段查询的话,可以看到已经将一个重复的test学生记录去掉了 应用在多个字段时,可以看到此时两

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651749037&idx=1&sn=4a448647b3dae50779bc9ec0e9c10275&chksm=bd12a3e08a652af6ed8b305b0523716e08a81cf99296425cdaf2bbee1e9d8a6aca06c81cdcc1&scene=21#wechat_redirect 总第291篇 2018年 第83篇 引言

Apache Kylin v3.0.0-alpha 发布 Apr 19, 2019 • Shaofeng Shi 近日 Apache Kylin 社区很高兴地宣布,Apache Kylin v3.0.0-alpha 正式发布. Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎,旨在为极大数据集提供 SQL 接口和多维分析(OLAP)的能力. 这是 Kylin 下一代 v3.x 的第一个发布版本,用于早期预览,主要的功能是实时 (Real-time) OLAP.完整的改动列表请参见releas

  本文原载自大数据杂谈微信公众号. 感谢美团点评工程师高大月撰文并授权转载. 高大月,美团点评工程师,Apache Kylin PMC成员,目前主要在美团点评数据平台负责OLAP查询引擎的建设. 背景 美团点评的OLAP需求大体分为两类: 即席查询:指用户通过手写SQL来完成一些临时的数据分析需求.这类需求的SQL形式多变.逻辑复杂,对响应时间没有严格的要求. 固化查询:指对一些固化下来的取数.看数的需求,通过数据产品的形式提供给用户,从而提高数据分析和运营的效率.这类需求的SQL有固定的模式

一.Druid介绍 Druid简介 Druid是目前Java语言中最好的数据库连接池之一.结合了 C3P0.DBCP 等 DB 池的优点,同时加入了日志监控.Druid 是一个分布式的.支持实时多维 OLAP 分析的数据处理系统.它既支持高速的数据实时摄入处理,也支持实时且灵活的多维数据分析查询. Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用,经过生产环境大规模部署的严苛考验.Spring Boot 2.0 以上默认使用 Hikari 数据源,可以说 Hikari 与 Driud 都是当前 J

导读: 今天和大家分享京东零售OLAP平台的建设和场景的实践,主要包括四大部分: 管控面建设 优化技巧 典型业务 大促备战 -- 01 管控面建设 1. 管控面介绍 管控面可以提供高可靠高效可持续运维保障.快速部署小时交付的能力,尤其是针对ClickHouse这种运维较弱但是性能很高的OLAP核心引擎,管控面就显示得尤其重要. 2. 架构设计 管控面的整体架构设计如上图所示,从开始请求.域名解析和分流规则,到达后端服务adminServer,adminServer有一层校验层,校验完成后会向队列

Bit-map是一种很巧妙的数据存储结构.所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素.由于采用了Bit为单位来存储数据,可以大大节省存储空间.Bit-map在实际中也有着广泛的应用,比如快速排序,元素去重以及空间缩减等等.本文通过Bit-map的几个应用实例对Bit-map以及其扩展结构Bloom Filter进行介绍. 1. Bit-map的基本思想 32位机器上,对于一个整型数,比如int a=1 在内存中占32bit位,这是为了方便计算机的运算

bitmap 即为由单个元素为 boolean(0/1, 0 表示未出现,1 表示已经出现过)的数组. 如果C/C++ 没有原生的 boolean 类型,可以用 int 或 char 来作为 bitmap 使用,如果我们要判断某字符(char)是否出现过, 使用 int 作为 bitmap 的底层数据结构,bitmap 即为 int 数组,一个 int 长度为 32 个 bit 位, c / 32 ⇒ bitmap 中的第几个 int c % 32 ⇒ bitmap 中的某 int 中的第几个

pfadd 用法和sadd一样 pfcount 用法和scard一样 127.0.0.1:6379> get lan (nil) 127.0.0.1:6379> pfadd lan js (integer) 1 127.0.0.1:6379> pfadd lan php (integer) 1 127.0.0.1:6379> pfcount lan (integer) 2 127.0.0.1:6379> pfadd lan php (integer) 0 127.0.0.1:

外部排序算法相关:主要用到归并排序,堆排序,桶排序,重点是先分成不同的块,然后从每个块中找到最小值写入磁盘,分析过程可以看看http://blog.csdn.net/jeason29/article/details/50474772 hash值算法 1.题目描述 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 2.思考过程 (1)首先我们最常想到的方法是读取文件a,建立哈希表(为什么要建立hash表?因为方便后面的查找),然后再

BitMap利用byte特性 针对排序+去重  最佳实践: 100万条数据的排序+去重用时200毫秒左右 static void Main(string[] args) { ]; /*alias*/ Random r = new Random(); ; i < data.Length; i++) { data[i] = r.Next(, ); } Stopwatch stop = new Stopwatch(); stop.Start(); List<byte> lstbyte = ne

1.问题 问题提出: M(如10亿)个int整数,只有其中N个数重复出现过,读取到内存中并将重复的整数删除. 2.解决方案 问题分析: 我们肯定会先想到在计算机内存中开辟M个int整型数据数组,来one bye one读取M个int类型数组, 然后在一一比对数值,最后将重复数据的去掉.当然这在处理小规模数据是可行的. 我们考虑大数据的情况:例如在java语言下,对10亿个int类型数据排重. java中一个int类型在内存中占4byte.那么10亿个int类型数据共需要开辟10^9次方*4byt

首先生成100w随机数,控制最大数 <?php $i = 0; do{ $i++; $num = rand(0, 999999); echo $num."\n"; }while($i < 1000000); 直接上代码 #include <stdio.h> #include <string.h> #define MAX 1000000 unsigned char set_bit(unsigned char x, int n){ x = x | <

1.  BitMap Bit-map的基本思想就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素.由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省.(PS:划重点 节省存储空间) 假设有这样一个需求:在20亿个随机整数中找出某个数m是否存在其中,并假设32位操作系统,4G内存 在Java中,int占4字节,1字节=8位(1 byte = 8 bit) 如果每个数字用int存储,那就是20亿个int,因而占用的空间约为  (2000000000*4/1024/1