在 Apache Spark 中利用 HyperLogLog 函数实现高级分析


预聚合是高性能分析中的常用技术,例如,每小时100亿条的网站访问数据可以通过对常用的查询纬度进行聚合,被降低到1000万条访问统计,这样就能降低1000倍的数据处理量,从而在查询时大幅减少计算量,提升响应速度。更高层的聚合可以带来进一步的性能提升,例如,在时间维按天聚合,或者通过站点而不是URL聚合。
本文,我们将介绍 spark-alchemy
<https://yq.aliyun.com/go/articleRenderRedirect?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fswoop-inc%2Fspark-alchemy>
 这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能,并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先,我们先讨论一下这其中面临的挑战。

再聚合(Reaggregation)的挑战

预聚合是数据分析领域的一个强大的技术手段,前提就是所要计算的指标是可重聚合的。聚合操作,顾名思义,是满足结合律的,所以很容易引入再聚合

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