一、基础知识1、常见名词UV：Unique Visitor，独立访客，一般理解为客户端IP。需要去重。PV：Page View，页面浏览量。不用去重。DAU：Daily Active User，日活跃用户量。常用于反映网站、互联网应用或者网络游戏的运营情况。MAU：MonthIy Active User，月活跃用户量。2、HyperLogLog概念去重复统计功能的基数估计算法-就是HyperLog
用Java制作计算器的两种方法1.通过switch和用户交互（scanner)来实现，计算器的加减乘除的简单运算//制作一个简易计算器，基于switch和用户交互实现；升级版是通过写出四个方法函数实现加减乘除，同时用循环和switch进行用户交互
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Sca
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2023-06-29 10:16:01
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# 实现 HyperLogLog Java
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用 Java 实现 HyperLogLog 算法。HyperLogLog 是一种用于估计基数（cardinality）的算法，它在处理大规模数据时表现出色。我们将逐步介绍实现 HyperLogLog 的整个过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 步骤概览
下表展示了实现 HyperLogLog 算法的整个
原创
2023-11-22 15:52:40
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source: common-loggingcommon-logging是apache提供的一个通用的日志接口。用户可以自由选择第三方的日志组件作为具体实现，像log4j，或者jdk自带的logging， common-logging会通过动态查找的机制，在程序运行时自动找出真正使用的日志库。当然，common-logging内部有一个Simple logger的简单实现，但是功能很弱。
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2023-07-20 15:20:16
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redis 的hyperloglog 原理命令及实战命令功能
原创
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2023-07-10 15:36:03
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Redis Hyperloglog的原理及数学理论的通俗理解
2022-01-24 17:06
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编辑 收藏 举报 redis中有一种数据格式，hyperloglog，本文就此数据结构的作用、redis的实现及其背后的数学原理作一个整理。当然本文不包含任何数学公式，而是希
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2023-07-10 10:22:52
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HyperLogLog 是一种概率数据结构，它使用概率算法来统计集合的近似基数。而它算法的最本源则是伯努利过程。伯努利过程就是一个抛硬币实验的过程。抛一枚正常硬币，落地可能是正面，也可能是反面，二者的概率都是 1/2 。伯努利过程就是一直抛硬币，直到落地时出现正面位置，并记录下抛掷次数k。比如说，抛一次硬币就出现正面了，此时 k 为 1; 第一次抛硬币是反面，则继续抛，直到第三次才出现正面，此时
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2023-09-25 13:06:31
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Redis自2.8.9起可用时间复杂度：下，能够统计2^64个数据。所以 HyperLogLog 是否适合...
原创
2022-11-17 11:58:18
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简介：HyperLogLog是redis在2.8.9版本添加的一种新的结构。Redis-HyperLogLog是用来做基数统计的算法，其最大的优点就是：在输入元素的数量或者体积非常非常大的时候，计算基数需要的空间总是固定的，并且很小。在redis中，每一个HyperLogLog只需要12KB内存，就可以计算接近2^64个不同元素的基数，这与元素越多耗费内存越大的集合形成了一个鲜明的对比。但是Hyp
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2021-02-08 18:44:32
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Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。 Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。 在 Redis 里面，每个 HyperLogLo
原创
2018-02-21 14:54:00
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Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越
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2023-08-31 10:45:08
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HyperLogLog用法（实现UV统计）首先我们搞懂两个概念:●UV:全称Unique Visitor,也叫独立访客量，是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。1天内同一个用户多次访问该网站，只记录1次。●PV:全称Page View,也叫页面访问量或点击量，用户每访问网站的一个页面，记录1次PV,用户多次打开页面，则记录多次PV。往往用来衡量网站的流量。UV统计在服务端做会比较麻烦，因为要判
原创
精选
2023-11-03 22:54:00
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简介：HyperLogLog是redis在2.8.9版本添加的一种新的结构。Redis-HyperLogLog是用来做基数统计的算法，其最大的优点就是：在输入元素的数量或者体积非常非常大的时候，计算基数需要的空间总是固定的，并且很小。在redis中，每一个HyperLogLog只需要12KB内存，就可以计算接近2^64个不同元素的基数，这与元素越多耗费内存越大的集合形成了一个鲜明的对比。但是Hyp
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2021-01-27 09:46:37
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Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。 Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。 在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，
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2022-10-11 16:28:22
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1. 概述Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 数据结构，用来做基数统计，其优点是在输入元素的数量非常大时，计算基数所需的空间比较小并且一般比较恒定。在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存越多的集合形成鲜明对比。但是，因为 HyperLogLog 只会根
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2023-12-12 23:12:13
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Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。 在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。 因为 HyperLogLog
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2023-07-04 11:24:50
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十:redis之HyperLogLog的使用与应用场景HyperLogLog为实现一种基数统计的算法，redis采用HyperLogLog来进行基数统计。 (redis2.8.9及之后的版本有提供这个功能)基数统计； 通常来统计一个集合中不重复的元素个数。为什么使用HyperLogLog而不是set或者bitmap如果我们使用set来进行基数统计，那么假设每一个元素的32Bit(2^24 ≈ 16
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2023-09-22 20:59:56
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作者 | 就是码哥呀在移动互联网的业务场景中，数据量很大，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时对这个数据集合做统计。统计一个 APP 的日活、月活数；统计一个页面的每天被多少个不同账户访问量（Unique Visitor，UV））；统计用户每天搜索不同词条的个数；统计注册 IP 数。通常情况下，我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的，比如百万、千万级别的用户数量，或者千万
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2023-07-24 15:11:19
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# 实现 HyperLogLog 实时人数计数的指南
在大数据处理中，HyperLogLog 是一种快速且高效的算法，用于估计唯一元素的数量。在这篇文章中，我们将通过步骤引导刚入行的小白如何在 Java 中实现一个实时人数计数的系统。
## 整体流程
下面是整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 说明 |
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| 1 | 研究 HyperLogLog 算法原理
原创
2024-09-02 03:55:11
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Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。 Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法 HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数
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2017-07-14 10:59:00
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