大数据处理bitmap

文章阐述了关于大数据处理bitmap，以及大数据处理技术的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、bitmap是什么
• 2、数仓进阶|基于Bitmap快速实现留存指标计算
• 3、bitmap能存放的最大数据是多少
• 4、大数据-去重和计数算法
• 5、大底怎么交集最好
• 6、位图(bitmap)原理以及实现

bitmap是什么

Bitmap是位图的代名词，而BitmapFactory是一个专业工具类。Bitmap：它是封装在BitmapDrawable中的图片实体，可以理解为位图的底层表示形式。在Android开发中，Bitmap通常用于图片的展示、处理以及缓存等场景。

Bit-map是使用位来标记元素的一种数据结构，每个位代表一个元素，用0表示不存在，1表示存在。这种方法在存储空间方面，能大大节省。例如，当需要在20亿个随机整数中查找某个数是否存在时，使用Bit-map可以节省大量存储空间。若每个数用int存储，则需要20亿个int，占用空间约为45G。

位图[bitmap]，也叫做点阵图，栅格图像，像素图，简单的说，就是最小单位由像素构成的图，缩放会失真。

位图图像（bitmap），亦称为点阵图像或栅格图像，是由称作像素（图片元素）的单个点组成的。这些点可以进行不同的排列和染色以构成图样。当放大位图时，可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块。扩大位图尺寸的效果是增大单个像素，从而使线条和形状显得参差不齐。

Bitmap对象是计算机图形学中的一个概念，特别是在软件开发和图像处理中经常被使用，它代表了一个图像的像素数据，通常用于表示位图图像。以下是Bitmap对象的一些基本特点：像素数据：Bitmap对象包含图像的像素数据，每个像素由一个或多个颜色值表示。

数仓进阶|基于Bitmap快速实现留存指标计算

利用位图计算留存指标，如次日留存。次日留存指标计算中，通过与运算（&）获取20240115当天和次日的位图状态，统计位图中为1的位数。第7日留存同样通过与运算获取最近7天和第7天的位图状态，统计位图中对应位为1的用户数。

基于这些优势，云积天赫决定全面***用Doris构建新数仓架构，分为ODS、DWD、DWS和ADS层，解决了数据接入、加工和调度等关键问题。在优化过程中，团队针对Doris的一些性能瓶颈，如后台合并线程问题和Bitmap计算性能，进行了针对性的改进。

性能优化与查询体验 性能提升：通过优化查询算法和设计物化视图，Apache Doris 在网易游戏质量保障中心场景下实现了显著的性能提升，包括 Bitmap 查询提速和多维查询加速。灵活查询：提供多种写入方式的配置式作业生成，以及基于自研大模型问答和拖拽式生成查询等功能，使得数据查询更加灵活和高效。

bitmap能存放的最大数据是多少

Bit-map是使用位来标记元素的一种数据结构，每个位代表一个元素，用0表示不存在，1表示存在。这种方法在存储空间方面，能大大节省。例如，当需要在20亿个随机整数中查找某个数是否存在时，使用Bit-map可以节省大量存储空间。若每个数用int存储，则需要20亿个int，占用空间约为45G。

天记录1000W用户的活跃统计数据，只需要10000000/8/***/*** ≈2M。Redis从0版本开始新增了setbit，getbit，bitcount，bitop等几个BitMap相关命令，虽然是新命令，但是并没有增加新的数据类型，它还是属于String类型。Redis中的BitMap最大占用内存大小限制在512M之内，即2^32。

.bmp文件头包含14字节Bitmap文件头和40字节DIB（Device Independent Bitmap）数据头。DIB数据头中的参数复杂，文件头长度通常为54字节。原始位图数据为二进制文件中图片像素的色彩信息，以二进制形式存储。

RoaringBitmap以bit数组形式存储数据，通过最小单位bit实现高效设置和查询，即使处理百万级spu数据，内存占用也能控制在0.5MB。通过新老Bitmap求差集，仅需处理刷新后新增和删除的spu，显著减少内存消耗和处理时间。

大数据-去重和计数算法

大数据中的去重和计数算法主要包括布隆过滤器、BitMap/RoaringBitMap、字典树以及HyperLogLog等。 布隆过滤器 简介：布隆过滤器是一种非精确去重技术，用于判断一个元素是否在一个***中。 特点：占用空间小，但存在误判的可能性，即可能将一个不属于***的元素误判为属于***。

在数据统计领域，去重/计数算法是常用的技术，例如UV/PV统计、日GMV统计。本章将从业务演进的角度分析各类去重技术在实际生产场景的应用。假设知乎网站为例，其初期无论是QPS还是存储量都较小，使用redis和DB对数据进行累加计数即可实现文章点赞计数功能。

方法一：使用公式=SUMPRODUCT）。这个公式通过COUNTIFS函数计算每个值出现的次数，然后用SUMPRODUCT函数对唯一值进行计数。方法二：使用公式=COUNTA）。UNIQUE函数可以直接提取A2：A19区域中的唯一值，然后COUNTA函数对这些唯一值进行计数。这种方法更加简洁。

大底怎么交集最好

1、大底交集要达到最佳方式，需依具体情况而定。在数据处理场景里，若大底数据存储于数据库中，使用SQL的JOIN语句进行交集操作较为合适。

2、使用BitMap：对于无序的整数数据，可以使用BitMap来快速找出交集。这种方法在空间占用上有很大优势，可以将大量的数据压缩到较小的空间内，并且处理速度也很快。排序后比较：如果数据量不是特别大，或者对处理速度要求不高，可以先对两个数据集进行排序，然后同时遍历两个有序列表来找出交集。

3、实现大底的最佳交集方式因不同领域和具体情境而有所不同。在数据领域，如果是要实现数据集的最佳交集，首先要明确数据的格式与含义。对于结构化数据，可利用数据库的查询语言，如SQL中的INTERSECT操作符，精准找出两个或多个数据集的共同部分。

4、大底交集最好的方法主要取决于数据的大小、存储方式以及处理速度的需求。对于较小的数据集，可以直接在内存中处理，使用诸如HashSet、ArrayList等数据结构，并利用它们提供的交集操作方法如retainAll来快速获取交集。这种方法简单直接，适用于数据量不大的情况。

位图(bitmap)原理以及实现

原理： 高效存储：位图通过利用二进制位来表示某个值是否存在，从而实现了空间上的高效利用。 映射关系：在位图中，每个值都映射到一个特定的二进制位上。该位的值表示该值是否存在或满足某个条件。实现： 数据结构：位图通常***用字节数组来保存所有的二进制位。每个字节包含8个二进制位，因此可以表示8个不同的值。

位图 Bitmap 可以直观理解为将一系列表示存在与否状态的二值组织起来的数据结构。Bit 代表二进制单位（0 或 1），表示“是/否”或“有/无”。Map 则是组织事物的方式。因此，位图 Bitmap 是将一系列二值状态组织起来，表示特定状态的存在或不存在。通过案例，可以更好地理解位图 Bitmap 的应用。

位图的原理在于利用一个字节数组来存储每一位的0或1，表示对应的uid是否存在。例如，在图中，bit位为1代表该uid已经签到，而0表示尚未签到。图示中的实例说明，uid为1和5的用户未签到，uid为8的用户已签到。要实现一个位图结构，通常***用字节数组来保存所有的位。

优势展现： Bitmap索引的力量不容小觑，它显著提升查询效率，缩短获取结果的时间，特别适合低基数列（如不超过128种不同值）和那些只读或更新较少的表。 然而，它并非无懈可击：频繁更新或处理大表时，可能带来性能瓶颈，甚至引发死锁问题。

位图利用二进制的位来表示状态，每个值都对应一个0或1。位图底层是基于Redis字符串类型实现的，每个字符串由字节组成，每个字节8位。存储上限：一个Redis字符串最多可容纳512MB，这决定了位图的存储上限。专用命令：SETBIT：用于设置或清除位，返回原位的值。GETBIT：获取指定位的值。

关于大数据处理bitmap，以及大数据处理技术的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。