2023 IDEA激活码 ，绝对有效
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1、单词计数
我学习Hadoop的第一个例子是单词计数，它计算文本中的单词数。各种BI和营销产品不可或缺的模块是统计报告。在通用搜索分页模块中，您还需要提供记录的总数。
将场滤波转化为矢量计算后，将大大节省内存，位图矢量可以通过段长编码等方法进行压缩。此外，位操作直接对内存中的二进制位进行操作，这非常有效，是提高性能的一大杀手。
2、统计是SQL引擎中最基本和最核心的功能
可能因为它太基础了，就像排序一样，我们经常忽略它背后的原理。通常，计数很简单。例如，可以在Linux系统上使用wc命令计算文本行数。
了解位图后，您可以发现对于整数字段，您可以直接使用位图进行基数统计。作者已经尝试使用Roaringbitmap工具处理3亿个数据级别。位图消耗大约30M的内存，如果数据分布非常密集，内存消耗仍有大量压缩空间。唯一的缺点是非数字字段需要额外的转换。
3、非重复元素的数量进行计数
除了通常的计数之外，对非重复元素的数量进行计数也是非常常见的，这被称为基数统计。对于分布式SQL引擎Presto来说，计数的实现原理值得深入研究，尤其是基数统计。普通计数和基数计数最典型的例子是PV/UV。
4、基数统计的主要算法
在SQL语法中，基数统计对应于count（distinct字段）或aprox_ distinct（）数据结构Set通常用于精确的计数统计。通过Set，您不仅可以获取数量信息，还可以获取每个元素，而不会重复或遗漏。
5、哈希和树。
在海量数据的前提下，Hash和Tree有一个致命的问题：内存消耗。随着数据大小的增长，内存消耗也呈线性增长。
位图在数据库领域并不是什么新鲜事物。它通常用作索引，称为位图索引。所谓的位图索引是使用一个位向量来记录字段值是否存在于相应的记录中。它有一个前提条件：记录必须有一个永久编号，类似于从1开始的自动递增主键。
