探索HyperLogLog算法（含Java实现）

最新推荐文章于 2025-06-23 22:24:00 发布
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#HyperLogLog算法

本文深入解析了HyperLogLog算法的原理与应用,这是一种用于大数据集统计近似基数的高效算法,适合处理海量数据流中元素的去重计数问题。
HyperLogLog 算法原理，数学公式，代码实现，具体应用例子
AI天才研究院
07-25 3111
通过利用哈希函数、位掩码和基数估计的原理，它可以在较小的内存和较低的计算复杂度下，对集合中唯一元素的数量进行估计。算法使用位掩码来提取哈希值的一部分位，并统计这些位中的前导零位数。在计算机中，前导零位数（Leading Zeros）指的是一个二进制数中从最高位开始连续的零的个数。根据这个公式，我们可以通过统计不同哈希值对应位掩码的最长前导零位数，然后利用公式计算基数的估计值。这个估计值可以在使用较小的内存和较低的计算复杂度的同时，提供一个接近准确的独立访客数量的估计结果。到固定长度的二进制串。
贝壳后端面试，拿下了！
JavaGuide
11-29 841
用简单的话说清楚自己主要的技术栈于擅长的领域，例如 Java 后端开发、分布式系统开发；把重点放在自己的优势上，重点突出自己的能力比如自己的定位的 bug 的能力特别厉害；避免避实就虚，适当举例体现自己的能力，例如过往的比赛经历、实习经历；自我介绍的时间不宜过长，一般是 1~2 分钟之间。如果你有实习经历的话，自我介绍之后，第二个问题一般就是聊你的实习经历。面试之前，一定要提前准备好对应的话术，突出介绍自己实习期间的贡献。
HyperLogLog 使用及其算法原理详细讲解
Java框架、并发编程、分布式、微服务、Redis、HarmonyOS、中间件等技术
08-18 2万+
目录 一、简介 二、命令 2.1 PFADD key element [element …] 2.2 PFCOUNT key [key …] 2.3 PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey …] 三、原理 3.1 伯努利试验 3.2 估值优化 3.3 HyperLogLog的实现 3.4 代码实现-BernoulliExperiment（伯努利试验） 3.5 代码实现-HyperLogLog 一、简介 首先抛出一个业务问题： 假设产品经理让你设计一
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
Redis HyperLogLog：12KB搞定亿级数据去重，我愿称它为UV统计神器！
最新发布
weixin_42148384的博客
06-23 991
Redis 的 HyperLogLog 是一种用于高效估算集合中唯一元素数量（基数统计）​的概率数据结构。它的核心优势是在空间复杂度固定的前提下（每个 HyperLogLog 实例仅需约 12KB 内存），提供误差率约 ​0.81%​​ 的近似结果，非常适合大规模数据的去重统计场景（如 UV 统计）。本文将从核心原理、核心操作、应用场景和避坑指南四个维度对HyperLogLog进行详解。
神奇的HyperLogLog算法【转载 #涉及到数学原理】
热门推荐
G.D.Retop的专栏
08-16 3万+
原文链接：http://rainybowe.com/blog/2017/07/13/%E7%A5%9E%E5%A5%87%E7%9A%84HyperLogLog%E7%AE%97%E6%B3%95/index.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 神奇的HyperLogLog算法 基数计数基本概念 基数计数(car
HyperLogLog原理及Redis实现分析
Javax777的博客
10-17 785
在某次需求实现时，面临的业务场景是对千万级的用户id做去重。Set、HashMap等常用的数据结构都能处理这种情况，但是这些数据结构也面临这样的问题：随着数据量的增多，占用的内存空间会越来越大。 出于对人力成本和内存资源消耗的考虑，最终我们选用了HyperLogLog来完成这一任务。 什么是HyperLogLog？一个(有限)集合里不同的元素个数就称为该集合的基数(cardinality)，HyperLogLog是一种在大数据量下统计基数的算法，标准误差为0.81%。相较于其它算法，HyperLogLo
JAVA后台开发常见面试题
范文聪
06-17 2896
4、本地消息表(本地消息表顾名思义就是会有一张存放本地消息的表，一般都是放在数据库中，然后在执行业务的时候 将业务的执行和将消息放入消息表中的操作放在同一个事务中，这样就能保证消息放入本地表中业务肯定是执行成功的)BASE理论是eBay的架构师Dan Pritchett提出的，它的思想是：“即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性”。任何一个没有发生故障的节点，会在合理的时间内返回一个正常的结果，也就是对于每一个请求总能够在有限时间内返回结果。
Java 接口的性能优化：提升程序运行效率
Java大师兄的博客
06-07 1014
在互联网应用中，接口是系统对外提供服务的"窗口"。一个慢接口可能导致用户流失（比如用户等待超过3秒就会放弃）、系统资源浪费（服务器CPU/内存被无效占用），甚至引发连锁故障（高并发下接口阻塞导致服务雪崩）。本文聚焦Java接口性能优化，覆盖从代码级优化到架构级调整的全链路方法，帮助开发者快速定位并解决接口性能问题。本文从"为什么接口会慢"入手，通过生活案例解释核心概念（如响应时间、吞吐量），再拆解优化的"三板斧"（减少计算、优化IO、架构升级），最后结合实战案例演示如何从0到1优化一个真实接口。响应时间。
玩转Redis-8种数据淘汰策略及近似LRU、LFU原理
zxiaofan.com
11-29 7032
《玩转Redis》系列第【14】篇，、Redis数据淘汰策略、8种数据淘汰策略、Redis缓存满了怎么办、Redis近似LRU算法、Redis的LFU算法，为什么Redis要使用自己的时钟？
HyperLogLog
weixin_30455067的博客
10-05 126
数据量一大，连统计基数也成了一个麻烦事。在使用kylin的时候，遇到对度量值进行基数统计，使用的是Hyperloglog算法，占用内存小，误差小，实乃不错的方法，但查阅网上的资料与内容，感觉未能理解的太明白。经过一番折腾，自己给整理出一个版本出来。 算法的论文是《HyperLogLog the analysis of a near-optimal cardinality estimati...
HyperLogLog算法
程序员小潘
10-17 810
现在很多站点基本都有统计 PV 和 UV 的需求，PV 的统计很简单，在 Redis 里面维护一个计数器，页面每访问一次计数器就 +1，获取 PV 就是读取计数器的值。相比之下，UV 的统计就比较麻烦了，因为要对用户去重，UV 统计其实就是基数统计，最简单的做法就是记录下集合中所有不重复的元素。比如，你可以用 Set 来统计，Set 不会存储重复的元素，用户每次访问都把 UserID 写入 Set 集合，最终调用 SCARD 命令获取集合元素数量即可。
HyperLogLog算法研究
bluntviola的博客
10-11 406
HyperLogLog是Redis中的用于统计基数的高级数据结构，本文将讲解该数据结构的常用命令以及原理。 常用命令PFADD、PFCOUNT、PFMERGE 1、PFADD key element [element …] 将参数中的元素都添加到制定HyperLogLog中，成功返回1 ，失败返回0，制定key不存在则创建新的HyperLogLog对象，也可以不指定元素，仅通过key创建新的...
基数统计—— HyperLogLog 算法
weixin_37179744的博客
04-24 963
目录基数计数基本概念基数计数方法B树bitmap概率算法HLL直观演示HLL 的实际步骤算法来源（N次伯努利过程）解释LogLogCounting均匀随机化分桶平均偏差修正误差分析算法应用误差控制内存使用分析合并HyperLogLog Counting基本算法偏差分析分段偏差修正结论并行化应用场景参考阅读 文章主体内容来自于 神奇的 HyperLogLog 算法，原创链接貌似已失效，可参照大概是其转载内容 HyperLogLog ，本文在此基础上略有删改。 基数计数基本概念 **基数计数(cardin.
java Hyper LogLog_走近源码：神奇的HyperLogLog
weixin_36254537的博客
02-24 501
HyperLogLog是Redis的高级数据结构，是统计基数的利器。前文我们已经介绍过HyperLogLog的基本用法，如果只求会用，只需要掌握HyperLogLog的三个命令即可，如果想要更进一步了解HyperLogLog的原理以及源码实现，相信这篇文章会给你带来一些启发。基数在数学上，基数或势，即集合中包含的元素的“个数”(参见势的比较)，是日常交流中基数的概念在数学上的精确化(并使之不再受限...
再谈基数估计之HyperLogLog算法
LittleMagic's Blog
10-16 653
前言 在很久（好像也没多久，4个月）之前，我曾经写了一篇和主业无关的有点意思的小文章《基数估计探秘：Linear Counting与Flajolet-Martin算法》。但是这篇文章讲的两个算法都已经老掉牙了，实际应用最广泛的基数估计算法是HyperLogLog（HLL）算法。 最近笔者基于Flink搞了些从超大行为数据集计算UV的工作，用到了Redis的HyperLogLog，感...
java Hyper LogLog_hyperloglog的java版使用
weixin_31684041的博客
02-13 513
序对于海量数据来说，数据内存占用会变得很高. Probabilistic数据结构牺牲了一下准确率去换取更低内存占用。比如一个HyperLogLog的数据结构只需要花费12KB内存，就可以计算接近2^64个不同元素的基数，而错误率在1.625%.场景HyperLogLog一个常用的场景就是统计网站的UV。基数简单来说，基数(cardinality，也译作势)，是指一个集合(这里的集合允许存在重复元素...
Java实现的HyperLogLog算法：内存高效估计大数据基数
- **说明**：该压缩包可能包含了HyperLogLog算法Java实现的所有源代码文件、文档、构建脚本和示例，允许开发者下载并在自己的项目中使用HyperLogLog算法。 综上所述，HyperLogLog算法的Java实现提供了一种高效、...
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