目录1. HyperLogLog 的原理2.使用步骤:3.实现请求ip去重的浏览量使用示例4.Jedis客户端使用5.Redission使用依赖6.HyperLogLog 提供了哪些
Redis HyperLogLog基于一种称为HyperLogLog算法的概率性算法来估计基数。 HyperLogLog使用一个长度为m的位数组和一些hash函数来估计集合中的唯一元素数。
在 HyperLogLog 算法中,对每个元素进行哈希处理,把哈希值转换为二进制后,根据二进制串前缀中 1 的个数来给每个元素打分。例如,一个元素的哈希值为01110100011,那么前缀中1的个数是3,因此在 HyperLogLog 算法中,这个元素的分数为3。
当所有元素的分数统计完之后,取每一个分数的倒数(1 / 2^n),然后将这些倒数相加后取倒数,就得到一个基数估计值,这个值就是HyperLogLog算法的估计结果。
HyperLogLog算法通过对位数组的长度m的大小进行取舍,折衷数据结构占用的内存与估计值的精准度(即估计误差),得到了在数据占用空间与错误较小程度之间完美的平衡。
简而言之,HyperLogLog算法的核心思想是基于哈希函数和位运算,通过将哈希值转换成比特流并统计前导0的个数,从而快速估算大型数据集中唯一值的数量。通过 hyperloglog 算法我们可以在非常大的数据集中进行极速的网页浏览器去重。
Redis HyperLogLog是一种可用于估算集合中元素数量的数据结构,它能够通过使用非常少的内存来维护海量的数据。它的精确度要比使用一般的估计算法高,并且在处理大量数据时的速度也非常快。
一个简单的例子,我们可以用HyperLogLog来计算访问网站的独立IP数,具体可以按以下步骤操作:
PFADD hll:unique_ips 127.0.0.1
PFADD hll:unique_ips 192.168.1.1
PFCOUNT hll:unique_ips
需要注意的是,HyperLogLog虽然可以节省大量的内存,但它是一种估计算法,误差范围并不是完全精确的,实际使用时应注意其适用范围。
1. 添加依赖,引入jedis依赖:
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.6.0</version>
</dependency>
2.创建一个Jedis对象:
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
3.向HyperLogLog数据结构添加元素:
jedis.pfadd("hll:unique_ips", "127.0.0.1");
4.获取计算集合中元素数量的近似值:
Long count = jedis.pfcount("hll:unique_ips");
System.out.println(count);
5.可以通过对多个HyperLogLog结构的合并来获得更精确的计数。在Jedis中可以使用PFMERGE
命令来合并HyperLogLog数据结构:
jedis.pfmerge("hll:unique_ips", "hll:unique_ips1", "hll:unique_ips2", "hll:unique_ips3");
1.创建RedissonClient对象
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
2.创建RHyperLogLog对象
RHyperLogLog<String> uniqueIps = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips");
3.添加元素
uniqueIps.add("127.0.0.1");
4..获取近似数量
long approximateCount = uniqueIps.count();
System.out.println(approximateCount);
5.合并多个HyperLogLog对象
RHyperLogLog<String> uniqueIps1 = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips1");
RHyperLogLog<String> uniqueIps2 = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips2");
uniqueIps.mergeWith(uniqueIps1, uniqueIps2);
特性:
HyperLogLog常用的方法:
需要注意的是,HyperLogLog虽然可以节省大量内存,但仍然是一种估计算法,误差范围并不是完全精确的,并且具有一定的计算成本。在使用时需要根据实际应用情况选择是否使用HyperLogLog或其他数据结构来估计元素数量。
Redis使用HyperLogLog的主要作用是在大数据流(view,IP,城市)的情况下进行去重计数。
具体来说,以下是Redis HyperLogLog用于去重计数的一些场景:
总之,对于需要进行去重计数的大数据流的情况下,Redis的HyperLogLog是一种简单而强大的工具。
到此这篇关于Redis中 HyperLogLog数据类型使用总结的文章就介绍到这了,更多相关Redis HyperLogLog数据类型使用内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!
--结束END--
本文标题: Redis中 HyperLogLog数据类型使用小结
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/199494.html(转载时请注明来源链接)
有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341
下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~
2024-03-01
2024-03-01
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
0