海量数据去重，hash、布隆过滤器以及hyperloglog丨c/c++linux服务器开发丨后端开发丨Linux后台开发丨底层原理

最新推荐文章于 2024-08-13 08:49:24 发布
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#hyperloglog #布隆过滤器 #数据库 #后端开发 #linux服务器开发

海量数据去重，hash、布隆过滤器以及hyperloglog

视频讲解如下，点击观看：

海量数据去重，hash、布隆过滤器以及hyperloglog丨c/c++linux服务器开发丨后端开发丨Linux后台开发丨底层原理

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海量数据去重的Hash、bitmap、BloomFilter、分布式一致性hash
qq_29750559的博客
06-05 1665
布隆过滤器是一种概率型数据结构，它的特点是高效地插入和查询，能确定某个字符串一定不存在或者可能存在；优缺点：布隆过滤器相⽐传统的查询结构（例如：hash，set，map等数据结构）更加⾼效，占⽤空间更⼩，但是确定是它返回的结果是概率性的，结果存在一定的误差，误差可控，同时不支持删除操作构成：位图（bit数组）+ n个hash函数。
C/C++Linux服务器开发高级架构师/Linux后台开发架构师丨高级进阶学习
Linuxhus的博客
07-22 1937
01 课程介绍 【录播】课程介绍(66分钟) 免费试学 【录播】磁盘存储链式的B树与B+树(131分钟) 免费试学 免费学习视频链接点击：C/C++Linux服务器开发高级架构师/Linux后台架构师 02 数据结构与算法 【回放】面试必聊的排序与KMP(1月7日 20:00-22:00) 【回放】随处可见的红黑树(1月9日 20:00-22:00) 【回放】磁盘存储链式的B树与B+树(1月12日 20:00-22:00) 【回放】海量数据去重的Hash与布隆过滤器，bitmap(1月
海量数据去重
qq_34132502的博客
03-10 336
set和map 1、找到待插入节点的位置 2、（重新着色平衡等） 所以可以插入红黑树可以插入相同的节点 如果不插入相同节点，则判断相等时改为赋值 set 和 map 的关键区别是set不存储val字段 优点：存储效率高（没浪费空间），访问效率高 缺点：对于数据量大且查询字符串相似时将会是噩梦 unorder_map 由哈希表实现，数组+哈希函数 将字符串通过哈希函数生成一个整数在银蛇到数组当中，增删改查时间复杂度O(1) 哈希函数的作用：避免插入的时候字符串的比较；能随机分布在数组之中 哈希函数一
2023年C/C++Linux服务器开发/后台架构师知识体系整理（持续更新中）
C/C++Linux、音视频、DPDK
07-05 9117
C/C++Linux服务器开发/后台架构师知识体系1. 精进基石专栏1.1 数据结构与算法面试必聊的排序与KMP随处可见的红黑树磁盘存储链式的B树与B+树海量数据去重的Hash与布隆过滤器，bitmap图论算法，di jkstra，dfs，bfs，动态规划1.2 设计模式创建型设计模式结构型设计模式行为型设计模式1.3 工程管理手写:Makefile/cmake/configure操作:git/svn与持续集成Linux系统运行时参数命令2. 高性能网络设计专栏2.1 网络编程网络io与select，pol
全网最系统最全面的c/c++ Linux服务端开发高级架构师全能体系总结，他来了
m0_58687318的博客
08-19 3303
涵盖了linux C++服务端开发架构师每个阶段所需要学习的知识点。
mysql开启布隆过滤器_海量数据去重之布隆过滤器
weixin_32927133的博客
01-27 1093
背景在使⽤word⽂档时，word如何判断某个单词是否拼写正确？⽹络爬⾍程序，怎么让它不去爬相同的url⻚⾯？垃圾邮件(短信)过滤算法如何设计？公安办案时，如何判断某嫌疑⼈是否在⽹逃名单中？缓存穿透问题如何解决？先来看一个场景，假如我们的数据库使用的是 mysql，缓存使用 redis。serverredismysql数据读取步骤是这样的：先访问 redis ，如果数据存在直接返回；如果不存在则进...
C++ 数据结构之布隆过滤器
08-30
C++ 数据结构之布隆过滤器 布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率很高的随机数据结构，可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，但缺点是有一定的误识别率和...
海量数据去重排序bitmap(位图法)在java中实现的两种方法
08-26
今天小编就为大家分享一篇关于海量数据去重排序bitmap(位图法)在java中实现的两种方法，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧
SetSketch：填补MinHash和HyperLogLog之间的空白-C/C++开发
05-27
SetSketch：填补MinHash和HyperLogLog之间的空白SetSketch：填补MinHash和HyperLogLog之间的空白该存储库包含源代码，以重现论文“ SetSketch：填补MinHash和HyperLogLog之间的空白”中的所有结果和图形（arXiv预印本） 。 摘要MinHash和HyperLogLog是草绘算法，对于大数据应用程序中的集合摘要而言已成为必不可少的算法。 HyperLogLog允许以很小的空间计算不同的元素，而MinHash适合进行快速比较
HyperLogLog_hyperloglog算法_hyperloglog_
09-28
hyperloglog算法实现，实现语言C++，从概率角度统计集合的基数，非常使用的算法
海量数据去重（上亿数据去重）
10-15 4469
在数据开发中，我们不难遇到重复数据的问题，搞过这类数据开发的同志肯定觉得，重复数据是真的烦人，特别是当数据量十分大的时候，如果我们用空间复杂度去换时间复杂度，会十分耗内容，稍不注意，就会内存溢出，那么针对如此庞大的数据量我们一般能怎么解决呢？下面分享几个方案： 方案一、根据一定规则分层去重： 海量的数据一般可以根据一定的规则分层，比如：针对海量的小区数据，可以把所在同一区域的小...
海量数据去重 oracle,海量数据去重
weixin_30768403的博客
04-10 393
前提通过id去重，而不是整条数据id由SnowFlake算法生成，参考之前的文章SnowFlake算法在数据链路中的应用需求在实时平台的各个环节中，由于网络或其他问题，有时会出现数据重复的情况，本质上是由于at least once保障机制造成的。例如flume agent之间的数据传输，如果网络不稳定，有可能出现src_agent发送数据超时而导致重发，但实际上dest_agent已经收到，造成...
海量数据去重的Hash、BloomFilter、bitmap
成长历程记录
11-20 1221
从海量数据中查询某个字符串是否存在？ 平衡二叉树 增删改查时间复杂度为，100万个节点最多比较20次，10亿个节点最多比较30次； 平衡的目的是增删改后，保证下次搜索能稳定排除一半的数据； 通过比较保证有序，通过每次排除一半的元素达到快速索引的目的。 散列表 根据 key 计算 key 在表中的位置的数据结构；是 key 和其所在存储地址的映射关系； struct node { v...
海量数据去重-BitMap位图解决方案
最新发布
流月up的博客
08-13 482
海量数据去重-BitMap位图解决方案
海量数据去重的hash，BloomFilter，bitmap
qq_42331828的博客
06-02 851
海量数据查找字符串的问题
一千万条数据去重_大数据技术分析：删除和去重
weixin_35979889的博客
12-23 1056
海量数据时，需要注意日志的增长，索引碎片的增加和数据库的恢复模式，特别是利用大容量日志操作，来减少日志的增长和提高数据插入的速度。对于大数据去重，通过一些小小的改进，比如创建索引，设置忽略重复值选项等，能够提高去重的效率。一，从海量数据中删除数据从海量数据表中删除一半数据，看似简单，使用delete命令，如果真这么干，SQL Server产生的事务日志暴增，估计会把服务器硬盘爆掉。数据库的恢复模式...
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