实时数仓 Hologres uv 的相关内容

阿里云文档 2024-12-16

Hologres+Flink如何进行实时UV精确去重

实时UV计算主要依赖Hologres与Flink结合完成，本文将为您介绍Hologres如何进行实时UV精确去重。

阿里云文档 2024-06-19

亿级数据量近实时统计UV

Hologres针对大数据量（亿级）、高QPS的UV计算场景，提供近实时预聚合UV计算方案，支持您通过RoaringBitmap，结合周期性调度的方式对数据进行预聚合，实现任意长周期的UV灵活计算。

阿里云文档 2024-06-19

千万级数据量实时统计UV

Hologres针对小规模数据量（千万级）的UV计算场景，提供即席UV查询方案，支持您使用COUNT DISTINCT对明细表进行UV计算，尤其当您需要从原始数据中获取最准确、最即时的结果时。本方案避免了使用预聚合表或其他复杂的数据处理技术，以简化查询过程。

问答 2022-12-14 来自：开发者社区

实时计算Flink版 + Hologres，亿级用户实时 UV 精确去重最佳实践

GitHub 地址 https://github.com/apache/flink欢迎大家给 Flink 点赞送 star~1. 背景信息在用户行为分析和圈人场景中，经常需要从亿级甚至几十亿级用户中快速筛选出符合特定标签的指标结果。UV 便是行为分析中最常见的指标，代表访问网页的自然人，可以引申为某段时间内某个指标精确去重后的量。例如大促时，电商商家需要实时计算店铺的实时 UV，并根据 UV 情....

文章 2021-05-27 来自：开发者社区

Flink+Hologres亿级用户实时UV精确去重最佳实践

UV、PV计算，因为业务需求不同，通常会分为两种场景：离线计算场景：以T+1为主，计算历史数据实时计算场景：实时计算日常新增的数据，对用户标签去重针对离线计算场景，Hologres基于RoaringBitmap，提供超高基数的UV计算，只需进行一次最细粒度的预聚合计算，也只生成一份最细粒度的预聚合结果表，就能达到亚秒级查询。具体详情可以参见往期文章>>Hologres如何支持超高基数....

文章 2021-05-26 来自：开发者社区

Hologres如何支持超高基数UV计算(基于roaringbitmap实现)

RoaringBitmap是一种压缩位图索引，RoaringBitmap自身的数据压缩和去重特性十分适合对于大数据下uv计算。其主要原理如下：对于32bit数, RoaringBitmap会构造2 ^16个桶，对应32位数的高16位；32位数的低16位则映射到对应桶的一个bit上。单个桶的容量由桶中的已有的最大数值决定bitmap把32位数用1位表示，可以大大地压缩数据大小。bitmap位运算为....

文章 2021-05-24 来自：开发者社区

Hologres如何支持亿级用户UV计算

背景介绍在用户行为分析和圈人场景中，经常需要从亿级甚至十亿级用户中快速筛选出符合特定标签的用户统计，很多企业会使用Apache Kylin（下文简称Kylin）来支持这样的场景。但是Apache Kylin的核心是预计算，当遇上设计不合理的Cube，或者需求维度多的场景时，会遇到维度爆炸，Cube构建时间长，SQL函数不支持等问题。本文将介绍阿里云Hologres如何基于RoaringBitma....