原文:HyperLoglog算法在Uv實時統計中的應用

傳統的Uv實時統計方法以及其缺點 給定時間段條件下,實時統計Uv就是統計不重復的訪客數。 最簡單的方法就是把用戶唯一id存儲到集合中,每次有新訪客,就把向集合新增元素。 但是當數據量千萬級別的時候,無論是內存中,還是redis等外部系統中,集合新增元素的效率都很低。 HyperLoglog 在不追求絕對准確的情況下,使用概率算法算是一個不錯的解決方案。 概率算法不直接存儲數據集合本身,通過一定的 ...

2019-01-26 22:57 0 1148 推薦指數:

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Redis實戰篇(三)基於HyperLogLog實現UV統計功能

如果現在要開發一個功能: 統計APP或網頁的一個頁面,每天有多少用戶點擊進入的次數。同一個用戶的反復點擊進入記為 1 次,也就是統計 UV 數據。 讓你來開發這個統計模塊,你會如何實現? 如果統計 PV 數據,只要給網頁一個獨立的 Redis 計數器就可以了,這個計數器 ...

Wed Mar 31 17:31:00 CST 2021 0 484
Flink 實時統計歷史 pv、uv

Flink 實時統計 pv、uv 的博客,我已經寫了三篇,最近這段時間又做了個嘗試,用 sql 來計算全量數據的 pv、uv。 Stream Api 寫實時、離線的 pv、uv ,除了要寫代碼沒什么其他的障礙 SQL api 來寫就有很多障礙,比如窗口沒有 trigger,不能操作 狀態 ...

Tue Apr 19 05:22:00 CST 2022 0 2457
Hyperloglog算法

什么是Hyperloglog? 一個在大數據量下統計基數的算法, 占用內存小, 誤差小, 但是會損失一定精度(Kylin需要高精度可以用bitmap)。 作為數據人, 我們為何要了解它? 它與我們的部分實際業務是有關聯的, 理解原理能更好的做好工作。 應用 ...

Wed Oct 07 20:11:00 CST 2020 0 939
HyperLogLog算法

項目在統計UV/PV時用到了Druid的Hyper hyperunique算法,書上介紹這種算法求出的UV/PV存在一定誤差,因此需要了解下誤差來自哪里。 實現去重功能,最簡單的就是使用set記錄集合本身,缺點與前面Bloom Filter差不多,顯而易見,需要大量內存空間 ...

Thu Apr 25 06:42:00 CST 2019 0 948
11. 優秀的基數統計算法--HyperLogLog

楔子 在我們實際開發的過程,可能會遇到這樣一個問題,當我們需要統計一個大型網站的獨立訪問次數時,該用什么的類型來統計? 如果我們使用 Redis 的集合來統計,當它每天有數千萬級別的訪問時,將會是一個巨大的問題。因為這些訪問量不能被清空,我們運營人員可能會隨時查看這些信息,那么隨着時間 ...

Fri Jul 17 07:04:00 CST 2020 0 898
Redis 集合統計HyperLogLog

統計功能是一類極為常見的需求,比如下面這個場景: 為了決定某個功能是否在下個迭代版本中保留,產品會要求統計頁面在上新前后的 UV 作為決策依據。 簡單來說就是統計一天內,某個頁面的訪問用戶量,如果相同的用戶再次訪問,也只算記為一次訪問。 下面我們將從這個場景出發,討論如何選擇的合適 ...

Sun Feb 14 06:27:00 CST 2021 0 659
 
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