低。 2 HyperLoglog 在不追求绝对准确的情况下,使用概率算法算是一个不错的解决方案。 概率算法不直接存储数据集合本身 ...
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2019-03-02 11:59 2 8851 推荐指数:
低。 2 HyperLoglog 在不追求绝对准确的情况下,使用概率算法算是一个不错的解决方案。 概率算法不直接存储数据集合本身 ...
思考一个常见的业务问题:如果你负责开发维护一个大型的网站,有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据,然后让你来开发这个统计模块,你会如何实现?如果统计 PV 那非常好办,给每个网页一个独立的 Redis 计数器就可以了,这个计数器的 key 后缀加上当天的日期。这样来一个请求 ...
Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。 Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法 HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的 HyperLogLog 只会根据输入元素 ...
Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。 在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 ...
什么是Hyperloglog? 一个在大数据量下统计基数的算法, 占用内存小, 误差小, 但是会损失一定精度(Kylin中需要高精度可以用bitmap)。 作为数据人, 我们为何要了解它? 它与我们的部分实际业务是有关联的, 理解原理能更好的做好工作。 应用 ...
。HyperLogLog为解决这个问题而生。 另外redis也实现了HyperLogLog的结构,所以可以从redis源码 ...
redis中有一种数据格式,hyperloglog,本文就此数据结构的作用、redis的实现及其背后的数学原理作一个整理。当然本文不包含任何数学公式,而是希望用直观的例子帮大家理解。 主要内容如下: 1.业务场景 2.使用效果 3.数学原理 4.redis的实现原理 1.业务场景 现在 ...
原文链接 从高数原理推导出的PCA降维 【机器学习】降维-PCA PCA(Principal Component Analysis) 是一种常见的数据分析方式,常用于高维数据的降维,可用于提取数据的主要特征分量。 PCA 的数学推导可以从最大可分型和最近重构性两方面进行 ...