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如何用redis统计海量UV？

前言我们先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？...bitmap相比于Set，Hash也大大节省了内存，我们来粗略计算一下，统计1亿个数据的基数，需要的内存是：100000000/8/1024/1024 ≈ 12M。...HyperLogLog 这就是本节要引入的一个解决方案，Redis 提供了 HyperLogLog 数据结构就是用来解决这种统计问题的。...HyperLogLog 数据结构是 Redis 的高级数据结构，它非常有用，但是令人感到意外的是，使用过它的人非常少。...关键是它非常省空间，载统计海量uv的时候，只占用了12k的空间 127.0.0.1:6379> pfadd codehole user1 (integer) 1 127.0.0.1:6379> pfcount

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通过Flink实现个推海量消息数据的实时统计

个推在提供消息推送服务时，为了更好地了解每天的推送情况，会从不同的维度进行数据统计，生成消息报表。个推每天下发的消息推送数巨大，可以达到数百亿级别，原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求。...随着业务能力的不断提升，我们选择了Flink作为数据处理引擎，以满足对海量消息推送数据的实时统计。本文将主要阐述选择Flink的原因、Flink的重要特性以及优化后的实时计算方法。...在我们考虑将其改造为实时统计时，会存在着一系列的难点：原始数据体量巨大，每天数据量达到几百亿规模，需要支持高吞吐量；需要支持实时的查询；需要对多份数据进行关联；需要保证数据的完整性和数据的准确性...Flink是真正意义上的流式处理，延时更低，能够满足我们消息报表统计的实时性要求。 Flink可以依靠强大的窗口功能，实现数据的增量聚合；同时，可以在窗口内进行数据的join操作。...总结通过使用Flink，我们实现了对消息推送数据的实时统计，能够实时查看消息下发、展示、点击等数据指标，同时，借助FLink强大的状态管理功能，服务的稳定性也得到了一定的保障。

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Json海量数据解析Json海量数据解析

Json海量数据解析前言在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。而这时候，当商品的数量很大的时候，客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...因为是读的文件流，边读边解析数据。基本解决了问题。但通过Android Studio的Monitors发现，解析时候内存不断的在被消耗（汗。。还好没有爆掉）。...20W条数据，内存不断的被消耗。

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海量数据, 为何总是海量垃圾 ?!

2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪？为何谷歌能做到的, 我们却做不到？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。为什么谷歌能做得到？

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Redis 实战篇：巧用 Bitmap 实现亿级海量数据统计

所以，我们必须要选择能够非常高效地统计大量数据（例如亿级）的集合类型。如何选择合适的数据集合，我们首先要了解常用的统计模式，并运用合理的数据类型来解决实际问题。...判断用户登陆态 ❝怎么用 Bitmap 来判断海量用户中某个用户是否在线呢？...连续签到用户总数 ❝在记录了一个亿的用户连续 7 天的打卡数据，如何统计出这连续 7 天连续打卡用户总数呢？...小结思路才是最重要，当我们遇到的统计场景只需要统计数据的二值状态，比如用户是否存在、 ip 是否是黑名单、以及签到打卡统计等场景就可以考虑使用 Bitmap。...在统计海量数据的时候将大大减少内存占用。

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大数据下的高级算法：hyperloglog,统计海量数据下不同元素的个数

如果你被面试到redis，通常对方会问你用过什么数据结构，如果你说使用过hyperloglog那绝对是个加分项，因为对方知道你正在处理基于海量数据和高并发下的问题。...上一节我们使用min-count-sketch 算法统计了海量数据下给定元素的重复次数，而hyperloglog正好反过来，它统计整个数据集中不同元素的个数。...这种做法存在问题是，在海量数据情况下，哈希表很可能要存储大量数据，特别是重复元素比较少时，哈希表要占用的内存就很大，而且数据元素是复杂结构体的情况下，占用的内存将会进一步加大。...跟上一节类似，大数据场景下算法都遵循一个套路，那就是拿准确度换取内存节省，内存省的越多，准确度就会相应下降，通常情况下算法会把原来用几十个G的内存降到几M，同时准确度控制在99%左右，在海量数据情形下，...”海量“的要求，毕竟个人电脑的内存和算力非常有限。

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什么是海量数据海量数据与大数据的关系

近两年来人们聊天的很多话题中都会带有大数据这个词，或是某个行业的数字是从大数据中得出的，那么大数据是不是老百姓们理解的有关部门从每个行业的总量中统计分析出来的数据吗？那这个数据的可靠性强吗？...在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...image.png 1、什么是海量数据，什么是大数据所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，现实中也确实如此。...2、海量数据与大数据的关系海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。

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海量数据面试题总结(1)-Hash映射+Hash统计+归并排序

本系列文章对海量数据面试题进行了归类和总结，给出海量数据处理问题的通用解决思路，后面附有例题，希望大家能够举一反三。...模式一：Hash映射+Hash统计+堆/归并排序一、解决思路 1. hash映射(分而治之) 首先考虑是否需要将大文件分成小文件，针对数据太大，内存受限，只能是将大文件化成小文件(取模映射)； 2....hash统计当大文件转化了小文件，那么我们便可以采用常规的Hashmap(ip，value)来进行频率统计； 3....海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的IP。...因此我们可以考虑把他们都放进内存中去，而现在只是需要一个合适的数据结构，在这里，Hash Table绝对是我们优先的选择。所以我们摒弃分而治之/hash映射的方法，直接上hash统计，然后排序。

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寻找海量数据集用于大数据开发实战(维基百科网站统计数据)

），我们也在寻找其他海量数据来做更多实战以提高自己，今天介绍的是一个海量数据集的下载方法，以及数据内容的简介；关于维基百科网站统计数据数据的下载页面地址：https://dumps.wikimedia.org.../other/pagecounts-raw 今天要下载的数据集就是维基百科的统计数据，如下图，有多个文件下载的连接，每个文件代表一个小时内所有wiki页面被点击的次数，红框中的文件名分为三部分，"20160801...这个网站有2007年到2016年之间的统计数据，如下图，下载地址是：https://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw ?...这样就把2016年8月1日的所有统计数据下载下来了，其他日期的数据也可以用此方法批量下载；数据格式简介经过漫长等待终于将数据下载下来了，打开看看里面内容，如下所示： aa.b User_talk:Sevela.p...请参照这个网页中关于"domain_code"的描述：https://wikitech.wikimedia.org/wiki/Analytics/Archive/Data/Pagecounts-raw 至此，海量数据的下载和格式介绍就全部完成了

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BitSet处理海量数据

关于BitSet BitSet是java.util下包下，JDK1.0中就已经引入这个数据结构。如果你对数据结构的"位图"比较熟悉，那么BitSet就很好理解了。...位图定义了数据的存在性可以用bit位上的1和0来表示，一个bit有两个值，0或1。而BitSet正是因为采用这种数据结构，在判断“数据是否存在”的场景会经常出现。...因为BitSet内部定义来long数组，而long在内存中占用8个字节，即64bit，BitSet中每一个bit都可以保存一个int数据(准确的说是用0和1来说明int数据是否存在)，那么也就是我们用了...使用BitSet 写这篇文章，也是因为遇到了相关的问题: 我需要获取某一天没有登陆的用户列表最初我的解决方案:用户活跃数据是存在hive中,通过调用接口返回到List中。...然后遍历全部用户，通过list.contains()来进行判断(这可能就是一直没有接触过海量数据造成的)，那么效果就不用说了，挺低的。

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海量数据处理

海量数据处理是基于海量数据上的存储、处理、操作。所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。...像电子邮件、超文本、标签（Tag）以及图片、音视频等各种非结构化的海量数据。 2）关系模型束缚对海量数据的快速访问能力：关系模型是一种按内容访问的模型。...3）在海量规模下，传统数据库一个致命弱点，就是其可扩展性差。...主要特性：　　● 分布式　　● 基于column的结构化　　● 高伸展性 2 海量数据处理海量数据处理就是如何快速地从这些海量数据中抽取出关键的信息，然后提供给用户...如果从数据结构和算法来考虑处理海量数据： Bloom Filter Hash统计和映射 Bit-Map 堆(Heap)/快速/归并排序双层桶划分数据库索引倒排索引（Inverted

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海量数据TopK问题

# 海量数据TopK问题在大规模数据处理中，经常会遇到这类问题：在海量数据中找到出现频率/数值最大的前K个数本文主要提供这类问题的基本解决方法假设这样一个场景，一个问题阅读量越高，说明这个问题越有价值...，越应该推送给用户假设数据量有1亿，取Top100 最容易想到的方法是将全部数据进行排序，但如果数据量太大，这显然是不能接受的。...第三种方法是分治法，将1亿个数据分成100份，每份100万个数据，找到每份数据中最大的100个(即每份数据的TopK)，最后在剩下的100*100个数据里面找出最大的100个。...如果100万数据选择足够理想，那么可以过滤掉1亿数据里面99%的数据。...100万个数据里面查找最大的100个数据的方法如下：用快速排序的方法，将数据分为2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成

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海量数据处理

海量数据，不能一次加载到内存中海量数据topK(最大和最小k个数)，第k大，第k小的数海量数据判断一个整数是否存在其中海量数据找出不重复的数字找出A,B两个海量url文件中共同的url 10亿搜索关键词中热度最高的...k个海量数据topK 最大K使用最小堆，最小K使用最大堆，这里以最大K为例海量数据hash分块维护最小堆的K个数据的数据容器堆中数据是topK大的数据，堆顶的数据是第K大数据先将海量数据hash...* K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆变形第K大不只是topK，此时堆顶数据即是只求最大或最小海量数据不仅仅是整数，也可以是字符串海量数据按照出现的次数或者频率排序，...分治思想，首先分成小文件，然后建立HashTable进行统计可以使用BitMap，每个数分配1Bit，0不存在，1存在建立完毕扫描数据把对应位置的比特位描成0/1，最后查找整数的位置是否为1（通过商判断在哪个数组中...如何根据时间先后顺序对一亿用户进行排序 10亿搜索关键词中热度最高的k个首先要统计每个搜索关键词出现的频率。

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海量数据处理

针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法...hash数据结构中的数据对外是杂乱无章的，因此其具体的存储位置以及各个存储元素位置之间的相互关系是无法得知的，但是却可以在常数时间里判断元素位置及存在与否。...上面的数据排序后的结果为1101001011。　　...4.数据库优化法这种方法不细致说，因为不是直接的算法，而是通过优化数据库（优化数据库其实也是用的算法）的方式。...Trie树的典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎用于文本词频统计。优点是可以最大限度的减少无畏的字符串比较，查询效率比散列表高。

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海量Web日志分析用Hadoop提取KPI统计指标

在Hadoop出现之前，海量数据存储，和海量日志分析都是非常困难的。只有少数一些公司，掌握着高效的并行计算，分步式计算，分步式存储的核心技术。...Hadoop的出现，大幅度的降低了海量数据处理的门槛，让小公司甚至是个人都能力，搞定海量数据。并且，Hadoop非常适用于日志分析系统。...2.需求分析：KPI指标设计下面我们将从一个公司案例出发来全面的解释，如何用进行海量Web日志分析，提取KPI数据。案例介绍某电子商务网站，在线团购业务。每日PV数100w，独立IP数5w。...下面的内容，将以我的个人网站为例提取数据进行分析。百度统计，对我个人网站做的统计！http://www.fens.me 基本统计指标： ? 用户的访问设备统计指标： ?...完成导入后，设置系统定时器，启动MapReduce程序，提取并计算统计指标。完成计算后，设置系统定时器，从HDFS导出统计指标数据到数据库，方便以后的即使查询。 ?

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海量数据处理：算法

在海量数据中提取信息，不同于常规量级数据中提取信息，在海量信息中提取有用数据，会存在以下几个方面的问题：（1）数据量过大，数据中什么情况都可能存在，如果信息数量只有20条，人工可以逐条进行查找、比对...在海量数据处理中，使用hash方法一般可以快速存取、统计某些数据，将大量数据进行分类。例如，提取某日访问网站次数最多的IP地址等。...数据库优化法互联网上的数据一般都被存储在数据库中，很多情况下，人们并非对这些海量数据本身感兴趣，而是需要从这些海量数据中提取出对自己有用的信息。...（2）数据分区进行海量数据的查询优化，一种重要方式就是如何有效地存储并降低需要处理的数据规模，所以可以对海量数据进行分区操作提高效率。...Trie树的典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。

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mongodb海量数据CRUD优化

按照正常的做法，需要跳过99*100条数据，非常大的代价。...换一个角度思考，因为数据是有序的，因此第100页的数据的最后修改时间是小于第99页最小的修改时间，查询时加上这个条件，就可以直接取符合条件的前100条即可。 3....另外，FindAll一次性加载数据到内存，整个速度也会比较慢，需要等待所有数据进入内存后才能开始处理。另外一个误区是，分页查询，依次处理。分页查询可以有效减少服务器负担，不失为一种可行的方法。...但是就和上面分页说的那样，分页到后面的时候，需要skip掉前面的数据，存在无用功。...dataList, thingId2Resource); } 更推荐的做法是，采用mongoTemplate的steam方法,返回CloseableIterator迭代器，读一条数据处理一条数据

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海量数据处理分析

那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考：一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用...三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。...七、分批处理海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。...十六、使用采样数据，进行数据挖掘基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率...海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究

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百度二面：海量电话号码统计问题！

大家好，我是大彬~ 海量数据题目是面试经常会考的题型，今天给大家分享一道百度二面的题目。题目描述已知某个文件内包含大量电话号码，每个号码为8位数字，如何统计不同号码的个数？...思路分析这类题目其实是求解数据重复的问题。对于这类问题，可以使用位图法处理 8位电话号码可以表示的范围为00000000～99999999。...最后，统计位图中bit值为1的数量，便能得到不同电话号码的个数了。（完）我是大彬，非科班转码，大三开始自学Java，校招斩获京东、携程等offer。作为一名转码选手，深感这一路的不易。

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Mysql海量数据处理

一说海量数据有人就说了直接用大数据，那只能说不太了解这块，为此我们才要好好的去讲解一下海量的处理海量数据的处理分为两种情况 1）表中有海量数据，但是每天不是很快的增长 2）表中有还流量数据，而且每天很快速的增长...海量数据的解决方案 1）使用缓存 2）页面静态化技术 3）数据库优化 4）分离数据库中活跃的数据 5）批量读取和延迟修改 6）读写分离 7）使用NoSql和Hadoop等技术 8）分布式部署数据库...9）应用服务和数据库分离 10）使用搜索引擎搜索数据库中的数据 11）进行业务的拆分千万级数数据，mysql实际上确实不是什么压力，InnoDB的存贮引擎，使用B+数存储结构，千万级的数据量...，将我们存放在同一个数据库中的数据分散的存放到多个数据库中，以达到分散单台数据库负载的效果，即为分库分表分表把一张表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。...，写操作效率提高了 * 查询一次的时间短了 * 读写缩影的数据变小 * 插入数据需要重新建立索引的数据减少分库将一个应用中对应的一个数据库分解成多个数据库，且可以这多个数据库可以存在同一个服务器上

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