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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在前面提到的精确去重方案都是会保存全量的数据，但是这种方式是以牺牲存储为代价的，而hyperloglog方式虽然减少了存储但是损失了精度，那么如何能够做到精确去重又能不消耗太多的存储呢，这篇主要讲解如何使用bitmap做精确去重。ID-mapping在使用bitmap去重需要将去重的id转换为一串数字，但是我们去重的通常是一串包含字符的字符串例如设备ID，那么第一步需要将字符串转换为数字，首先可能
原创
2021-02-05 20:45:12
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# Redis Bitmap 如何实现去重
在大数据和高并发的场景中，去重是一个常见的问题。例如，用户注册、网站访问统计等，都需要确保数据的唯一性。Redis 作为一个高性能的内存数据库，提供了多种数据结构，其中 Bitmap 是一种高效的去重方式。本文将深入探讨如何利用 Redis Bitmap 实现去重，结合代码示例进行详细说明。
## 1. 什么是 Redis Bitmap？
Redi
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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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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文章目录1. 位图（bitmap）1.1 SETBIT：设置二进制位的值1.1.1 位图的扩展1.1.2 偏移量只能为正数1.1.3 时间复杂度说明1.2 GETBIT：获取二进制位的值1.3 BITCOUNT：统计被设置的二进制位数量1.3.1 只统计位图指定字节范围内的二进制位1.3.2 使用负数偏移量定义统计范围1.3.3 时间复杂度说明1.4 BITPOS：查找第一个指定的二进制位值1.
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2023-07-28 15:39:26
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# 教你如何实现Java Bitmap去重
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
step1[读取Bitmap]
step2[遍历Bitmap]
step3[去重操作]
step4[输出结果]
end[结束]
start --> step1
step1 --> step2
ste
原创
2024-05-28 06:27:38
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# Redis Bitmap去重
## 引言
在处理大规模数据集时，去重是一个常见的需求。Redis作为一种高性能的内存数据库，提供了Bitmap数据结构来解决这个问题。Bitmap是一种位图数据结构，用于存储和操作二进制数据。在Redis中，每个键值对可以关联一个位图，其中每个位表示一个元素的存在与否。
本文将介绍Redis Bitmap的基本概念和使用方法，并通过示例代码演示如何使用Re
原创
2023-10-14 12:09:07
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# 使用 Spark 进行 bitmap 去重的教程
在大数据处理中，去重是一个常见的需求。我们可以使用 Apache Spark 的 bitmap 来实现高效的去重。接下来，我们将通过一个简洁的流程来教你如何实现 Spark bitmap 去重。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 | 使用的工具/技术 |
|
BitMap介绍所以Bitmap本身会极大的节省储存空间。 如下图字符串在计算机里是由二进制的形式保存的。 我们可以在Redis中设置(SET)一个字符串，可以获取(GET)，当然除了获取一个完整的字符串，在Redis中也可以对字符串二进制位进行操作。Redis Getbit返回值 字符串值指定偏移量上的位(bit)。 当偏移量 OFFSET 比字符串值的长度大，或者 key
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2023-07-06 22:14:44
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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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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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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
110阅读
1、问题 最近做一个探针项目，需要判断用户是不是第一次被采集，原来直接使用redis的key-value第一次缓存，过了段时间发现这样key会无穷无尽。。2、解决方案漫画：Bitmap算法 整合版 具体实现，针对具体用户的mac做hash，hash生成的结果作为bitmap的offset，bitmap即位图，每位保存0或1，1标识已经存在4294
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2023-05-25 17:48:37
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一、背景说明在Flink中对流数据进行去重计算是常有操作，如流量域对独立访客之类的统计，去重思路一般有三个：基于Hashset来实现去重 数据存在内存，容量小，服务重启会丢失。使用状态编程ValueState/MapState实现去重 常用方式，可以使用内存/文件系统/RocksDB作为状态后端存储。结合Redis使用布隆过滤器实现去重 适用对上亿数据量进行去重实现，占用资源少效率高，有小概率误判
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2024-03-25 14:57:43
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# 实现Java Bitmap去重类教程
## 1. 整体流程
下面是实现Java Bitmap去重类的整体流程：
```mermaid
pie
title 整体流程
"Step 1" : 了解Bitmap的基本原理
"Step 2" : 创建Bitmap数据结构
"Step 3" : 实现去重方法
"Step 4" : 使用去重方法
```
##
原创
2024-06-24 06:48:53
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## 使用 BitMap 实现 Java 去重的指南
去重是处理数据时常见的操作，尤其是在处理大规模数据时。BitMap 是一种高效的位图数据结构，它能够快速地进行去重操作。今天，我将带你通过几个简单的步骤，使用 Java 的 BitMap 来实现去重。
### 整体流程
下面是使用 BitMap 去重的基本步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 |
原创
2024-08-03 08:40:02
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简介 bitmap在很多海量数据处理的情况下会用到。一些典型的情况包括数据过滤，数据位设置和统计等。 它的引入和应用通常是考虑到海量数据的情况下，用普通的数组会超出数据保存的范围。使用这种位图的方式虽然不能在根本上解决海量数据处理的问题，但是在一定的数据范围内，它是一种有效的方法。bitmap在java的类库里有一个对应的实现：BitSet。我们会对bitmap的引入做一
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2024-03-07 14:29:22
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Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习：Flink Scala Shell：使用交互式编程环境学习和调试FlinkFlink 01 | 十分钟搭建第一个Flink应用和本地集群Flink算子使用方法及实例演示：map、fil
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2024-03-02 08:53:03
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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
