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编写多个 React 提供程序
在应用程序的根目录中使用 React 的上下文来管理任何组件之间的共享状态是很可笑的。例如，检查当前用户是否已登录可能是由提供程序完成的：AuthProviderconst App = () => { return ( <AuthProvider> {...} </AuthProvider> );};使用多个提供程序可能Redis系列10：HyperLogLog实现海量数据基数统计
1 前言我们来回顾下在这个系列的第一篇 深刻理解高性能Redis的本质 中介绍过Redis的几种基本数据结构， 它服务于各种不同的业务场景而设计的，比如： 动态字符串(REDIS_STRING)：整数(REDIS_ENCODING_INT)、字符串(REDIS_ENCODING_RAW) 双端列表(REDIS_ENCODING_LINKEDLIST) 压缩列表(REDI04--Redis安装配置、原生命令、Redis高级：慢查询、事务、位图、HyperLogLog、GEO
redis内容 1 redis安装配置 2 5大数据类型操作 3 通用指令 4 高级数据类型 BitMaps位图 HyperLogLog 超小内存唯一值计数 # 与布隆过滤器类似 GEO地理位置信息 5 功能丰富： pipeline事务 Luau脚本 发布订阅(消息) 6 持久化：rdb和aof 7 主从复制 （一主一发布订阅、bitmap位图、HyperLogLog、布隆过滤器、GEO地理位置信息、持久化rdb与aof方案、主从复制
今日内容概要 发布订阅 bitmap位图 HyperLogLog GEO地理位置信息 持久化rdb 持久化aof 主从复制 内容详细 1、发布订阅 # 发布者发布了消息，所有的订阅者都可以收到，就是生产者消费者模型升级（后订阅了，无法获取历史消息）---》观察者模式 # redis支持，不仅仅用redis可以实现---》消息Redis数据类型：五大基本数据类型及三种特殊类型
String （字符串类型） String是redis最基本的类型，你可以理解成Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。 String类型是二进制安全的，意思是redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象。 String类型是redis最基本的数据类型，一个redis中字符串value最多可以是512浅谈HyperLogLog底层算法逻辑
本文是对hyperloglog原理的梳理，整理自知乎答主张戎的回答：大数据领域的近似分析方法（一）。内容涉及高中数学的期望，大学的高等数学以及概率论。 就像文章所言，HyperLogLog是大数据基数统计中的常见方法，无论是 Redis，Spark 还是 Flink 都提供了这个功能，其目的就是在一定的误差范围cpc、hyperloglog原理简述
cpc原理简述： cpc、hyperloglog等是使用概率思想实现“去重计数”的方法，该类方法不直接存储数据集合本身，而是通过一定的概率统计方法预估数据集中不重复元素的个数，这种方法可以大大节省内存，同时保证误差控制在一定范围内。 1、基本概率思想 伯努利试验：一次实验只有两种结果，比如抛硬Redis06：Redis新数据类型:Bitmaps、HyperLogLog、Geospatial
1.Bitmaps 1.1 简介 现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节等于8位， 例如“abc”字符串是由3个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99， 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图： 合理地使用操redis高级数据类型
redis高级数据类型 BitmapsHyperLogLogGEO Bitmaps Bitmaps用于信息的状态统计 HyperLogLog HyperLogLog应用于基数统计 GEO GEO应用于地理位置信息(经纬)计算【无标题】
【时间】2021.11.24 【题目】【《Redis深度历险》读书笔记(4)】应用（1-4）分布式锁、延时队列、位图、HyperLogLog 本栏目是《Redis深度历险：核心原理和应用实践》的读书笔记。 目录 一、简介 二、一些重点图 1、HyperLogLog原理图 三、思维导图 一、简介 本章Redis HyperLogLog
Redis HyperLogLog Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。 Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。 在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内Bitmap和HyperLogLog
Bitmap（位存储） 概念：Bitmap即位图数据结构，都是操作二进制位来进行记录，只有0 和 1 两个状态。 例如 11001001，表示的是[1,2,5,8]，Bitmap中1的个数就是基数。 Bitmap的长度和集合中元素的个数无关，而是与基数的上限有关。假如要计算上限为1亿的基数，则需要12.5M字节的Bitmap，就算集合中只有Redis新数据类型
文章目录 Redis新数据类型Bitmaps命令setbitgetbitbitcountbitop Bitmaps与set对比 HyperLogLog命令pfaddpfcountpfmerge Geospatial Redis新数据类型 Bitmaps 1个字节等于8位，下面是“abc”字符串对应的二进制 Redis提供Bitmaps数据类型可以实现对位的操作： Bitmaps本Redis数据类型 - HyperLogLog
文章目录 一、HyperLogLog简介二、HyperLogLog常用操作 一、HyperLogLog简介 HyperLogLog是一个专门为了计算集合的基数（集合的基数就是集合中元素的数量）而创建的概率算法，对于一个给定的集合，HyperLogLog可以计算出这个集合的近似基数，近似基数并非集合的实际基数，它可能会比Redis之Hyperloglog及Bitmaps
Hyperloglog 什么是基数？ A{1，3，5，7，4，9} B{1，3，5，7} 基数（不重复的元素），可以接受误差！ 简介 Hyperloglog 技术统计的算法 优点：占用的内存是固定，2^64不同的元素技术，只需要12KB内存 网页的UV（一个人访问一个网站多次，但是还算一个人！） 传统的方式，set保存用户的id，然后就可以统计set中的元素数量Redis的数据结构
String： Redis是基于键值对的NoSQL数据库，键都是字符串，值可以是String,Hash,List，Set,Zset(有序集合)，Bitmap(位图)，HyperLogLog,GEO(地理信息定位)，Stream(流)等多种数据结构 String为Redis最基本的类型。一个key对应一个value,value是字符串类型，也可以是数字类型(自动识别，可以进Redis6-新数据类型：Bitmaps，HyperLogLog，Geospatial
一，Bitmaps（类似位运算的字符串操作） （1）简介： Bitmaps是Redis用来提供位运算的一种数据类型，所以我们需要了解一下什么是位运算 什么是位运算？ 现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节等于8位， 例如“abc”字符串是由3个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “aredis 简单整理——HyperLogLog[十三]
前言 简单介绍一下HyperLogLog. 正文 HyperLogLog并不是一种新的数据结构（实际类型为字符串类型），而 是一种基数算法，通过HyperLogLog可以利用极小的内存空间完成独立总数 的统计，数据集可以是IP、Email、ID等。HyperLogLog提供了3个命令： pfadd、pfcount、pfmerge。 例如2016-03-06的访Redission
介绍 Redisson 是一个高级的分布式协调Redis客服端，使用非阻塞的I/O和基于Netty框架的事件驱动的通信层，其方法调用时异步的。 Redisson的API是线程安全的，所以操作单个Redisson连接来完成各种操作。 能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些 Java 的对象 (Bloom filter, BitSet, Seredis操作7 对存储HyperLogLog的操作（计算不重复数个数）
用于计算数据集中的基数（不重复数）个数 产生主要原因：在数据量非常大的情况下（使用redis中的hash set bitmaps）（使用数据库搜索）结果虽说精确不重复数计算占用空间非常大 添加多个不重复元素（返回1为添加成功，0添加失败） pfadd k1 java c++ php 计算多个集合中不重复值的数量 pfcount k1【Redis】特殊数据类型 - HyperLogLog (基数统计)
HyperLogLog 是用来做基数统计的算法。 先了解下什么是基数。 比如数据集{1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}，那么这个数据集的基数集为{1, 3, 5 ,7, 8}，基数(不重复元素)为5。 如果，现在需要统计一下网页的UV，那么就会涉及到去重了，这种场景就很适合用HyperLogLog。 这不就是set集合嘛？我用set来得位图、HyperLogLog、布隆过滤器、Geohash
1. 节衣缩食-位图 在平时的开发中，会有一些bool 型数据需要存取，比如用户的签到记录，签了是1，没签是0，要记录365天。如果使用普通的key/value,每个用户需要记录365个，当用户数上亿的时候，需要的存储空间非常大。 为了解决这个问题，Redis 提供了位图数据结构，每天的签到记录只占一个如何使用Redis实现页面UV统计-HyperLogLog实现详解
如果要我们设计一个基于Redis统计页面UV的实现方案，可能的实现方案有什么？ 大家可能很容易想到的一个方案就是使用Set对象保存每一个访问页面的用户id，因为Set结构天然就支持去重功能，因此使用scard取出的Set集合大小即为页面UV。但是，如果页面UV非常巨大时，使用Set结构存储就会非redis--10--geospatial地理位置详解 hyperloglog基数统计 bitmap位图场景详解
Redis学习五（新数据类型）
1. bitmaps 1.1 简介 现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节等于8位， 例如“abc”字符串是由3个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99， 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图： 合理地使用操作位