# Redis 大数据量去重统计
## 引言
在处理大数据量时，常常需要对数据进行去重和统计。Redis 是一个高性能的内存数据库，其提供了强大的数据结构和丰富的操作命令，可以用来实现大数据量的去重和统计功能。本文将介绍如何利用 Redis 实现大数据量的去重和统计，并给出相关的代码示例。
## Redis 基本概念
在开始之前，我们先来了解一下 Redis 的一些基本概念。
### 键
原创
2024-01-08 08:24:39
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## MySQL大数据量去重
在处理大数据量的情况下，数据的重复是一个常见的问题。重复数据不仅浪费存储空间，还会影响查询和分析的效率。MySQL作为一个流行的关系型数据库管理系统，提供了多种方法来处理数据去重的问题。本文将介绍几种常用的MySQL去重方法，并通过代码示例展示它们的使用。
### 方法一：使用DISTINCT关键字
DISTINCT关键字是MySQL提供的一种常用的去重方法。它
原创
2023-09-09 12:37:11
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缓存预热问题排查请求数据较高主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高解决方案前置准备工作日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据利用LRU数据删除策略，构建数据留存队列例如：storm与kafka配合准备工作将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据利用分布式多服务器同时进行数据读取，提速数据加载过程实施：使用脚本程序固定触发数据预热过程如果条件允许，使
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2023-08-11 10:20:03
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线上库有6个表存在重复数据，其中2个表比较大，一个96万+、一个30万+，因为之前处理过相同的问题，就直接拿来了上次的Python去重脚本，脚本很简单，就是连接数据库，查出来重复数据，循环删除。emmmm，但是这个效率嘛，实在是太低了，1秒一条，重复数据大约2万+，预估时间大约在8个小时左右。。。盲目依靠前人的东西，而不去自己思考是有问题的！总去想之前怎么可以，现在怎么不行了，这也是有问题的！我发
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2023-11-27 01:10:43
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在数据开发中，我们不难遇到重复数据的问题，搞过这类数据开发的同志肯定觉得，重复数据是真的烦人，特别是当数据量十分大的时候，如果我们用空间复杂度去换时间复杂度，会十分耗内容，稍不注意，就会内存溢出，那么针对如此庞大的数据量我们一般能怎么解决呢？下面分享几个方案：方案一、根据一定规则分层去重：海量的数据一般可以根据一定的规则分层，比如：针对海量的小区数据，可以把所在同一区域的
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2023-07-03 18:21:29
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1、同步和异步同步在一定程度上可以看做是单线程，这个线程请求一个方法后就待这个方法给他回复，否则他不往下执行(死心眼)。异步在一定程度上可以看做是多线程的(废话，一个线程怎么叫异步)，请求一个方法后，就不管了，继续执行其他的方法。同步就是一件事，一件事情一件事的做。异步就是，做一件事情，不引响做其他事情。例如：吃饭和说话，只能一件事一件事的来，因为只有一张嘴。但吃饭和听音乐是异步的，因为，听音乐并
目录 数据类型管理TypeInformation数据类型：类型推断主动声明类型数据类型管理Flink框架内部是自主进行内存管理的，其实现大量使用堆外内存，对开发者隐藏无论类型与逻辑类型的转换细节，Flink自己实现了一套TypeInformation，用于推断与转换数据类型，实现serializers以及comparators。但在某些情况下却无法直接做到，例如定义函数时如果使用到了泛型
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2024-03-15 09:01:19
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Spark的设计与运行原理 关于SparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 Spark具有如下几个主要特点：运行速度快：Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的执行
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2023-12-27 18:30:49
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Oracle数据库重复的数据一般有两种去重方法，一、完全重复数据去重;二、部分字段数据重复去重。
一、完全重复数据去重方法 对于表中完全重复数据去重，可以采用以下SQL语句。 Code CREATETABLE"#temp"AS (SELECTDISTINCT * FROM 表名);--创建临时表，并把DISTINCT 去重后的数据插入到临时表中 truncateTABLE
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2024-02-26 19:45:35
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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问题：现在有二个系统A，B二个系统，A系统是C端的一个系统，B系统是B端的一个系统，B系统DB有一套数据模型，A系统访问B系统获取这份配置数据，如何保证性能以及热点key问题？方案（1）使用redis缓存，在B系统可以将配置数据放到redis缓存中，同时B系统给A系统提供一个近端包支持 优先从缓存获取，缓存没有命中读取远端的数据方案（1）面临的问题： 1、如果缓存数据量过大，一般red
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2024-04-07 17:38:45
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在大数据量的环境中，使用 Spark 进行 cube 去重统计是一项复杂的任务。特别是在数据量显著上升的情况下，性能问题日益明显，如果处理不当，可能会造成计算延迟和资源浪费。因此，我们需要探讨一下这个领域的优化策略。
### 问题背景
在某大型电商平台，随着用户量的快速增长，数据量也随之激增。我们需要对用户行为进行统计分析，尤其是需要进行 cube 去重统计，以确保我们每种用户行为的处理都是精
1.Redis常见使用场景数据高并发的读写，海量数据的读写，对扩展性要求高的数据2.Redis为什么是单线程，速度为什么快因为cpu不是redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者是网络带宽。既然单线程容易实现，而且cpu也不会成为瓶颈，就采用单线程。速度原因：纯内存操作；单线程操作，避免了频繁的上下文切换；采用了非阻塞I/O多路复用机制。3.缓存击穿、缓存雪崩、缓存预热、缓存更新、缓
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2023-08-11 10:06:49
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Redis简介Redis（全称：Remote Dictionary Server 远程字典服务）是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一
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2024-01-01 10:46:00
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1 什么是大 key Redis 中有常见的几种数据结构，每种结构对大 key 的定义不同，比如： value 是 String 类型时，size 超过 10KB 为大 key； value 是 ZSET、Hash、List、Set等集合类型时，它的成员数量超过 1 万个为大 key。 2大 key 有什么影响 我们都知道，Redis 的一个典型特征就是：核心工作线程是单线程。 单线程中请求任务的
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2023-05-26 17:41:41
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# Redis 大数据量优化
## 概述
在处理大数据量时，Redis 的性能和可用性变得尤为重要。本文将介绍如何使用一些优化技巧来改善 Redis 在处理大数据量时的性能。
## 优化步骤
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 1 | 使用适当的数据结构 |
| 2 | 分区和分片 |
| 3 | 合理设置 Redis 配置 |
| 4 | 使用持久化 |
| 5 | 使
原创
2023-07-23 09:00:39
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# 大数据量Redis更新
## 引言
在现代的数据处理中，大数据量是一个常见的挑战。当我们需要更新Redis中存储的大数据量时，如何高效地进行更新是一个关键问题。本文将介绍一些在大数据量Redis更新中常用的技术和策略，并提供相应的代码示例。
## Redis简介
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它支持多种数据结构（如字符串、哈希表、列表等）的存储和操作。Redis的特点是速
原创
2023-11-26 09:22:26
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redis 查询优化原理spring 封装了redis的接口，使得我们在项目中操作redis 异常的简单方便，甚至不用考虑何时释放redis连接。通常只需要两个步骤，注入 redisTemplate选择操作的数据类型 增、删、改、查，等等应有尽有如此简单方便，redis 在项目开发中已经是不可或缺的存在。要知道redis是单线程的，每个命令都是原子性的，单个命令读写起来速度很快，但是多个redis
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2023-09-18 22:49:29
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概述Remote Dictionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo写的 key-value存储系统，是跨平台的非关系型数据库，也属于一种nosql数据库，通常被称为数据结构服务器。Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库，
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2023-09-26 12:24:20
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redis 5大数据类型第一部分之基础redis介绍Redis是一个开源的key-value存储系统。 支持的value类型包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 在此基础上，Redis支持
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2023-08-18 22:47:41
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