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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# 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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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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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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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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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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全文代码及安装均基于 Redis5.01.Redis中的布隆过滤器 (验证某X是否在某Y中, 防缓存穿透)
2.Redis去重计数 (大批量数据)
3.Redis实现分布式计数器 (限流 & 接口请求次数统计)
4.Redis GEO (附近的人, 商店)
1.Redis中的布隆过滤器 (验证某X是否在某Y中, 防缓存穿透)
2.Redis去重计数 (大批量数据)
2.1 HyperLog
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2024-08-24 10:26:43
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精确去重和Roaring BitMap互联网行业常见的一个业务需求就是求UV(日活)和N日留存，这就涉及到去重计数(COUNT DISTINCT)的计算.BitMap概述精确去重算法主要通过BitMap来实现，它本质上是定义了一个很大的 bit 数组，每个元素对应到 bit 数组的其中一位一个Integer是32-bit, 一共有Integer.MAX_VALUE = 2 ^ 32个值，对于原始的
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2024-01-09 19:28:42
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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
# 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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# 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 |
|
1. Bit-map的基本思想 32位机器上，对于一个整型数，比如int a=1 在内存中占32bit位，这是为了方便计算机的运算。但是对于某些应用场景而言，这属于一种巨大的浪费，因为我们可以用对应的32bit位对应存储十进制的0-31个数，而这就是Bit-map的基本思想。Bit-map算法利用这种思想处理大量数据的排序、查询以及去重。 Bitmap在用户群做交集和并集运算的时候也有极大的便
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2023-07-31 00:55:14
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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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# 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
216阅读
BitMap（位图）的介绍BitMap从字面的意思，很多人认为是位图，其实准确的来说，翻译成基于位的映射，其中数据库中有一种索引就叫做位图索引。在具有性能优化的数据结构中，大家使用最多的就是hash表，是的，在具有定位查找上具有O(1)的常量时间，多么的简洁优美。但是数据量大了，内存就不够了。此外，可以使用类似外排序来解决问题的，由于要走IO所以时间上又不行。所谓的Bit-map就是用一个bit位
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2023-10-09 19:39:38
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10亿数字去重的问题这是一个常见的问题，对于这个问题的解决方法网上一搜一大把。主流的解决方法是采用bitmap的方式来处理。虽然用bitmap解决这个问题的方式很巧妙，但是回答者却不会告诉你，用bitmap会有什么样的限制。本文就是通过bitmap所存在的限制为起点，来探讨该类问题的其他解决方法。当然在探讨这类解决方法的同时我会扩大这个问题的范围。 数据去重 扩大数值范围原题中数字的范围
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2024-07-27 15:05:39
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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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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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问题提出：M（如10亿）个int整数，只有其中N个数重复出现过，读取到内存中并将重复的整数删除。 问题分析：我们肯定会先想到在计算机内存中开辟M个int整型数据数组，来one bye one读取M个int类型数组， 然后在一一比对数值，最后将重复数据的去掉。当然这在处理小规模数据是可行的。我们 考虑大数据的情况：例如在java语言下，对10亿个int类型
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2023-07-05 19:33:48
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