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关于加密货币的主要信息

选择在正确的时间正确的二进制指标

第一种label没有带*号

修改之前
修改之后(英文无效)

样式调整

第二种label带*号

修改之前 (可以看到 加上表单规则之后 之前写的样式有问题)

修改之后

样式调整(去掉form表单原有的label的星号,label用slot代替,添加after伪类。。。。。)

下载完整的日志文件aws rds

Hi Guys! I'm just looking for 下载完整的日志文件aws rds , does anybody have any idea where I can download it for free?

4 answers

Answer from Gator54
15 days ago, 361

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Answer from Gator54
15 days ago, 163

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Answer from MrCyclone
15 days ago, 145

Great, that's exactly what I've just searched.

Answer from CleverBOT
Robot 8 days ago, 85

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大数据分析常用去重算法分析『HyperLogLog 篇』

HLL 会通过一个 hash 函数来求出集合中所有元素的 hash 值(二进制表示的 hash 值,就可以理解为一串抛硬币正反面结果的序列),得到一个 hash 值的集合,然后找出该 hash 值集合中,第一个 1 出现的最晚的位置。例如有集合为 [010, 100, 001], 集合中元素的第一个 1 出现的位置分别为 2, 1, 3,可以得到里面最大的值为 3,故该集合中第一个1出现的最晚的位置为 3。因为每个位置上出现1的概率都是 1/2,所以我们可以做一个简单的推断,该集合中有 8 个不重复的元素。

可以看到这种简单的推断计算出来集合的基数值是有较大的偏差的,那如何来减少偏差呢?正如我上面的例子里说的一样,HLL 通过多次的进行试验来减少误差。那它是如何进行多次的实验的呢?这里 HLL 使用了分桶的思想,上文中我们一直有提到一个精度的概念,比如说 HLL(10),这个 10 代表的就是取该元素对应 Hash 值二进制的后 10 位,计算出记录对应的桶,桶中会记录一个数字,代表对应到该桶的 hash 值的第一个 1 出现的最晚的位置。如上图,该 hash 值的后 10 位的 hash 值是 0000001001,转成 10 进制是 选择在正确的时间正确的二进制指标 9,对应第 9 号桶,而该 hash 值第一个 1 出现的位置是第 6 位,比原先 9 号桶中的数字大,故把 9 号桶中的数字更新为 6。可以看到桶的个数越多,HLL 算法的精度就越高,HLL(选择在正确的时间正确的二进制指标 10) 有 1024(2 10 ) 个桶,HLL(16)有 选择在正确的时间正确的二进制指标 65536(2 16 ) 个桶。同样的,桶的个数越多,所占用的空间也会越大。

刚才的例子我们省略了一些细节,为了让大家不至于迷失在细节中而忽视了重点,真实的 HLL 算法的完整描述见上图,这边的重点是计算桶中平均数时使用调和平均数。调和平均数的优点是可以过滤掉不健康的统计值,使用算术平均值容易受到极值的影响(想想你和马云的平均工资),而调和平均数的结果会倾向于集合中比较小的元素。HLL 论文中还有更多的细节和参数,这边就不一一细举,感兴趣的同学可以自己阅读下论文。

HLL评估

HLL 的误差分布服从正态分布,它的空间复杂度: O(m log2log2N), N 为基数, m 为桶个数。这边给大家推导一下它的空间复杂度,我有 2 6 4 个的不重复元素(Long. MAX_VALUE),表达为二进制一个数是 64 位,这是第一重 log2, 那么第一个1最晚可能出现在第 64 位。64 需要 6 个 bit (2 6 =64) 就可以存储,这是第二重 log2。如果精度为 10,则会有 1024 个桶,所以最外面还要乘以桶的个数。由于需要完整的遍历元素一遍,所以它的时间复杂度是一个线性的时间复杂度。

在Kylin中的应用

在 Kylin 中使用 HLL 非常简单,在编辑度量的页面选择 COUNT DISTINCT,Return Type 选为非 Precisely 的其他选项,大家根据自己的需求选择不同的精度就可以愉快地使用了。

总结

我们回到最开始的去重场景,看看使用了 Bitmap 和 HLL 会给我们带来什么增益:无优化 case 下,每个 item 对应的 user_id 就可以看成存储原始值的一个集合;在使用 Bitmap 优化的case 下,每个 item 对应的 user_id 就可以看成一个 Bitmap 实例,同理 HLL就是一个 HLL 的实例,Bitmap/HLL 实例占用的空间都会比直接存储原始值的集合要小,这就达到了我们开始提的减少 shuffle 数据量的需求。

Q&A

A:首先 HLL 的误差分布服从正态分布,也就是说是在99%的情况下是这个误差,同时 HLL 对于基数比较低的情况,误差会偏高。如果你的基数比较低的话,我推荐使用精确去重。

Q:我想要了解一下 Bitmap 在 Kylin 中,它最终落盘在 HBase 里面是什么样子的?

A:在 HBase 中存储的当然都是 Bytes。这个问题其实就是 Bitmap 的序列化的形式,Roaring Bitmap提供了序列化和反序列化的实现,你也可以写自己的序列化/反序列化的实现。