1、集合元素统计的第一个场景：聚合统计当你需要对多个集合进行聚合计算时，Set 类型会是一个非常不错的选择。不过，我要提醒你一下，这里有一个潜在的风险。Set 的差集、并集和交集的计算复杂度较高，在数据量较大的情况下，如果直接执行这些计算，会导致 Redis 实例阻塞。所以，我给你分享一个小建议：你可以从主从集群中选择一个从库，让它专门负责聚合计算，或者是把数据读取到客户端，在客户端来完成聚合统计
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2023-12-09 09:30:17
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单机及集群搭建http://www.codeceo.com/article/distributed-caching-redis-server.html主从复制设置Redis服务器复制（主—从配置）Redis支持主从同步，即，每次主服务器修改，从服务器得到通知，并自动同步。大多复制用于读取（但不能写）扩展和数据冗余和服务器故障转移。设置两个Redis实例（在相同或不同服务器上的两个服务），然后配置其
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2024-10-16 11:05:13
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1、redis mongodb mysql的python包都提供了批量插入操作，但需要自己在外部对一个例如1000 001个任务进行分解成每1000个为1个小批次，还要处理整除批次数量后的余数，如果做一次还可以，如果是很多任务多要这样做，有点麻烦。例如redis的，mongo的也一样，需要在外部自己准备一个批量列表,循环完后不要遗漏了没达到批次数量的任务。city_items是一个迭代器，长度有点
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2024-02-21 13:10:04
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前言Python的pandas包提供的数据聚合与分组运算功能很强大，也很灵活。《Python for Data Analysis》这本书第9章详细的介绍了这方面的用法，但是有些细节不常用就容易忘记，遂打算把书中这部分内容总结在博客里，以便复习查看。根据书中的章节，这部分知识包括以下四部分：1.GroupBy Mechanics（groupby技术）2.Data Aggregation（数据聚合）3
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2023-09-25 18:25:24
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服务端1.hbase.regionserver.handler.count：rpc请求的线程数量，默认值是10，生产环境建议使用100，也不是越大越好，特别是当请求内容很大的时候，比如scan/put几M的数据，会占用过多的内存，有可能导致频繁的GC，甚至出现内存溢出。 2.hbase.master.distributed.log.splitting：默认值为true，建议设为false
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2024-01-10 21:19:49
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数据/* 1 */{ "_id" : "2020-02-01", "website_clf" : [ { "source" : "猎云网", "sum_num" : 3880, "day_num" : 11, ...
写在前面 redis对集合提供了相关的集合操作，比如取差集，并集，等，但是单纯的来看这些操作还是比较枯燥的，所以我们来借助具体的业务场景来学习下。接下来，我们就开始吧！1：集合类型常见的统计模式主要分为如下四种：聚合统计:即统计多个元素的聚合结果，比如交集，并集，差集等。
二值状态统计：值只有是和否两种情况的统计，比如打卡和未打卡，签到和未签到，同意和不同意等。
基数统计：去重求和，比如UV等。接
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2023-08-09 21:29:44
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1、combineByKey首先给RDD中每个分区中的每个key一个初始值 其次在RDD每个分区内部 相同的key聚合一次 再次在RDD不同的分区之间将相同的key结果聚合一次def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("combineByK
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2024-05-31 20:14:30
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List类型是一个双端链表的结构，容量是2的32次方减1个元素，即40多亿个； 其主要功能有push、pop、获取元素等；一般应用在栈、队列、消息队列等场景。1.高并发淘宝聚划算商品列表### 一、需求分析:淘宝聚划算功能 https://ju.taobao.com/ 这张页面的特点： 1.数据量少，才13页 2.高并发，请求量大。### 二、高并发的淘宝聚划算实现技术方案 像聚划算
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2023-10-16 17:12:09
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Set数据类型，使用SUNIONSTORE、SDIFFSTORE、SINTERSTORE做并集、差集、交集时，选择一个从库进行聚合计算”。这3个命令都会在Redis中生成一个新key，而从库默认是readonly不可写的，所以这些命令只能在主库使用。想在从库上操作，可以使用SUNION、SDIFF、SINTER，这些命令可以计算出结果，但不会生成新key。最后需要提醒一下：1、如果是在集群模式使用
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2023-06-29 22:19:29
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聚合统计所谓的聚合统计，就是指统计多个集合元素的聚合结果，包括：统计多个集合的共有元素（交集统计）；把两个集合相比，统计其中一个集合独有的元素（差集统计）；统计多个集合的所有元素（并集统计）。使用Set实现：SUNIONSTORE（并集）、SDIFFSTORE（差集）、SINTERSTORE（交集）
Set 的差集、并集和交集的计算复杂度较高，在数据量较大的情况下，如果直接执行这些计算，会导致 R
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2023-09-27 09:15:29
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# Redis聚合分组
## 简介
在数据分析和统计领域，聚合和分组是常用的操作。Redis作为一种高性能的键值存储系统，也支持聚合和分组操作。本文将介绍Redis中的聚合分组功能，并通过代码示例演示如何使用。
## 背景
Redis是一个开源的、支持多种数据结构的内存数据库。它提供了高效的键值存储和多种操作，如字符串操作、列表操作、哈希操作等。在Redis中，数据存储在键值对中，其中键是
原创
2023-11-05 11:18:40
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# Redis Stack 聚合
## 介绍
在计算机科学中，栈（Stack）是一种常见的数据结构，它遵循后进先出（Last In, First Out）的原则。而 Redis 是一个流行的开源内存数据库，支持多种数据结构，包括列表、哈希表、集合等。本文将介绍如何在 Redis 中使用栈（Stack）数据结构，并展示如何通过聚合多个栈来实现更复杂的功能。
## Redis 栈使用示例
首先
原创
2024-04-01 05:48:59
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appendfsync everysec
重启
redis-cli -a 123456 shutdown
redis-server /data/6379/redis.conf>
> **面试：**
> **redis 持久化方式有哪些？有什么区别？**
> rdb：基于快照的持久化，速度更快，一般用作备份，主从复制也是依赖于rdb持久化功能
>
在对数据进行查询操作时，难免遇到需要会对数据进行聚合操作的情况，那么在ORM框架中是怎么实现聚合运算的呢？ ==> 通过QuerySet对象(或Manager对象)提供的aggregate方法实现聚合，需要传递的参数为聚合函数类对象，即 QuerySet对象(或Manager对象).aggregat ...
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2021-08-26 14:11:00
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2评论
Kafka StreamKafka Stream背景Kafka Stream是什么什么是流式计算为什么要有Kafka StreamKafka Stream架构Kafka Stream整体架构Processor TopologyKafka Stream并行模型KTable vs KStreamState StoreKafka Stream如何解决流式系统中关键问题时间窗口Join聚合与乱序处理容错
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2024-05-31 08:44:40
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基础：es版本6.0text类型时分析型类型，默认是不允许进行聚合操作的。如果想对text类型的域（就是字段、属性的意思）进行聚合操作，需要设置其fielddata为true。但这样设置完了只是满足聚合要求了，而无法满足精准聚合，就是说text类型还是会进行分词分析过程，导致针对一个text类型的域进行聚合的时候，可能会不准确。因此还需要设置此字段的fileds子域为keyword类型，经过这两处
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2024-10-11 12:59:56
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1：redis定义Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间 件。 它支持多 种类型的数据结构，如 字符串（strings）、散列（hashes）、 列表（lists）、 集合 （sets）、 有序集合（sorted sets）等。2：特点速度快支持多种数据结构（string，list，hash，set，storted set）持久化主从复制
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2024-02-25 08:08:56
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本文基于Redis 6.0.9版本，前提至少 Redis 3.0或更高版本。此页面正在进行中。 当前，这只是您应该检查内存问题的清单。目录1.小聚合数据类型的特殊编码1.1.使用32bit实例1.2.Bit和byte级操作1.3.尽可能使用hashes1.4.使用hashes在Redis上抽象出内存效率很高的纯key-value存储1.5.内存分配1.小聚合数据类型的特殊编码从Redis 2.2开
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2023-11-12 11:56:39
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前言对数据集进行分组并对各组进行聚合或转换，是数据分析工作的重要环节。Pandas提供的groupby功能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。具体地，包括以下功能：计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。组内数据转换及运算，如归一化、线性回归、组内排名、子集选取等。计算透视表或交叉表。组内分位数分析及其他分析。《Python for Data Analysis》
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2024-02-02 06:23:56
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