本课时我们主要讲解 Flink 中的海量数据高效去重。消除重复数据是我们在实际业务中经常遇到的一类问题。在大数据领域，重复数据的删除有助于减少存储所需要的存储容量。而且在一些特定的业务场景中，重复数据是不可接受的，例如，精确统计网站一天的用户数量、在事实表中统计每天发出的快递包裹数量。在传统的离线计算中，我们可以直接用 SQL 通过 DISTINCT 函数，或者数据量继续增加时会用到类似 MapR
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2023-11-11 23:57:32
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在处理实时数据流的场景中，使用 Apache Flink 结合 Redis 进行去重是一种有效的解决方案。但是，在这个过程中，要考虑到备份策略、恢复流程、可能的灾难场景，以及监控和预防措施等各方面因素。下面我将详细阐述实现 Flink Redis 去重的过程。
## 备份策略
为了确保去重操作的数据安全性，首先需要建立一个可靠的备份策略。下面是我们的备份流程图：
```mermaid
flo
基于传统的Set方法去重，以及弊端去重处理方法：需要一个全局 set集合来维护历史所有数据的主键。当处理新日志时，需要拿到当前日志的主键与历史数据的 set 集合按照规则进行比较，若 set集合中已经包含了当前日志的主键，说明当前日志在之前已经被处理过了，则当前日志应该被过滤掉，否则认为当前日志不应该被过滤应该被处理，而且处理完成后需要将新日志的主键加入到set 集合中，set 集合永远存放着所有
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2023-12-19 17:46:13
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flink 利用 redis 去重对于每一条待处理的 record，根据算法计算其唯一key： key = getMessageKey(record);如果 key 不存在，设置key值=0和超时. redis 保证 se
原创
2023-01-11 11:23:19
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一、需求分析 订单场景，订单状态分为// WHEN oms_order.order_state = 11 THEN '待支付'
// WHEN oms_order.order_state = 12 THEN '订购成功'
// WHEN oms_order.order_state = 21 THEN '订单已提交到厂家'
//
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2024-07-19 21:35:24
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Flink精准去重概述为啥需要去重
在某些情况下，由于上游的作业不是端到端的exactly-once，在上游出现问题自动failover的时候，该任务的sink端很大可能出现重复数据；这些重复数据又会影响下游的聚合作业（如SUM，COUNT）。所以，我们的作业需要去重完再进行计算去重方法
TopN（Flink官网推荐的方式）Group ByUDTF（维表去重）各自优缺点
前两者纯
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2023-12-07 16:49:46
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声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面, 言辞官方的文章 2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章 &nbs
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2024-02-17 20:21:05
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## Flink与HBase：去重的实现
### 引言
在大数据处理中，去重是一个常见且重要的需求。当处理大规模数据集时，我们经常会遇到重复的数据记录，这些重复数据不仅会占用存储空间，还会影响后续的分析结果。因此，如何高效地进行去重操作就成为了一个关键问题。
Flink是一个流式处理框架，而HBase是一个分布式的非关系型数据库。结合Flink和HBase可以实现高效的去重操作，本文将介绍如
原创
2023-11-29 05:32:15
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前言之前有篇文章提到了实现增量爬虫可以利用redis数据库进行url去重，今天博主就给大家分享一下python如何利用redis进行去重吧。在试验中，我们用到Redis数据库和hash算法，我们先了解一下Redis和hashlib。Redis简介Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。Redis 优势读写速度极快，Redis能读的速度是110000次/
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2023-08-15 16:46:52
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目录（一）Hash（二）BitMap（三）BitSet（四）BloomFilter（五）Flink（一）Hash哈希表是一种基本的数据结构，其思想是利用Hash函数来支持快速的【插入和搜索】，这是哈希表的第一个重要概念。本文从哈希表开始说起，是为数据去重问题提供最原始的思路。该模块不涉及任何复杂算法，或者是Java中的实现方法，仅从最简单的角度进行讲解，便于初学者快速理解。既然说起了【插入和搜索】
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2024-07-03 16:35:47
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一：业务需求 用户名存储之前进行去重判断方法一：使用redis的set集合进行去重判断keys * 查看所有的键type 键名 查看对应的数据类型sadd set a b c 往set集合里面插入 三个元素smember set 查看键名为set的集合所有的成员sadd set a 返回一个值 插入存在的数据sadd set d &nb
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2023-06-29 11:00:03
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Window(窗口)Flink 认为 批处理 是 流处理 的一个特例，所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。而Window就是从 流处理 到 批处理 的一个桥梁。
通常来讲，Window是一种可以把无界数据切割为有界数据块的手段例如，对流中的所有元素进行计数是不可能的，因为通常流是无限的(无界的)。所以，流上的聚合需要由 Window 来划定范围，比如 “计算过去5
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2024-07-03 14:03:08
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摘要：本文作者刘杰，介绍了顺丰科技数仓的架构，趟过的一些问题、使用 Hudi 来优化整个 job 状态的实践细节，以及未来的一些规划。主要内容为：数仓架构Hudi 代码躺过的坑状态优化未来规划顺丰科技早在 2019 年引入 Hudi ,当时是基于 Spark 批处理，2020 年对数据的实时性要求更高公司对架构进行了升级，在社区 Hudi on Flink 的半成品上持续优化实现 Binlog 数
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2024-05-28 19:25:23
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有状态计算场景 什么场景会用到状态呢，下面列举了常见的 4 种： 去重（Distinct）：比如上游的系统数据可能会有重复，落到下游系统时希望把重复的数据都去掉。去重需要先了解哪些数据来过，哪些数据还没有来，也就是把所有的主键都记录下来，当一条数据到来后，能够看到在主键当中是否存在。 窗口计算（Window）：比如统计每分钟 Nginx 日志 API 被访问了多少次。窗口是一分钟计算一次，在窗
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2024-03-20 10:28:52
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声明：本系列博客部分是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。部分文章是通过爬虫等技术手段采集的，目的是学习分享，如果有版权问题请留言，随时删除。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法，预估一个集合中不同数据的个数，也就是我们常说的去重统计，在redis中也存在hyperloglog 类型的结构，
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2021-08-31 10:49:52
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业务场景问题：假设我们现在有一个网站，需要记录每天的 UV 数据，那应该采取什么方案来实现呢？如果只是统计网站的 PV，那么给每个网页配置一个独立的 Redis Key 即可，key 中可以加上日期信息实现历史数据的记录。这样每当有一个用户访问当前网站，就对应执行一次 incrby。但是 UV 不同，它需要实现去重的操作，说到去重，大家第一时间想起的可能就是 set 或者 hashmap 这样的数
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2023-08-07 23:29:49
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前言博客还是要写的, 知识还是要整理的. 不常用的东西不整理, 到最后就只剩下一个名词.正文日常开发经常是有计数功能, 譬如统计一个商品的访问次数 访问人数等, 那就来聊聊实现计数的 Redis 的实现方法. 计数分为去重以及非去重两种, 非去重计数没有太多可谈的, 直接使用 incr 指令, 简单高效. 这里用商品访问人数的列子详细说下去重计数.Set集合 利用集合的去重功能,存入用户 ID,
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2023-07-09 17:55:03
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HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法，预估一个集合中不同数据的个数，也就是我们常说的去重统计，在redis中也存在hyperloglog 类型的结构，能够使用12k的内存，允许误差在0.81%的情况下统计2^64个数据，在这种大数据量情况下能够减少存储空间的消耗，但是前提是允许存在一定的误差。关于HyperLogLog算法原理可以参考这篇文章：https://www.jianshu.
原创
2021-02-05 20:47:09
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第一种、使用set（）来去重只适合单次爬取# 导入异常处理模块
from scrapy.exceptions import DropItem
class spiderNamePipeline(object):
def __init__(self): #建立构造方法
self.title = set() #定义集合
def pr
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2023-09-19 21:19:23
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使用场景Redis 的 Set 数据结构适用于以下场景：去重：可以将具有重复元素的数据存储在 Set 中，利用 Set 自动去重的特性，去除重复元素。 判重：可以使用 sadd 命令将元素添加到 Set 中，并使用 sismember 命令查询某个元素是否存在于 Set 中，以实现判重功能。 关系型数据处理：可以通过 Set 实现关系型数据处理。例如，可以将一个用户的粉丝列表、关注列表存储在两个不
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2023-07-11 14:24:05
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