网站开发的费用是怎么计算的,小程序推广方式有哪些,建模,奉化云优化seo很多数据开发者使用bitmap技术对用户数据进行编码和压缩#xff0c;然后利用bitmap的与/或/非的极速处理速度#xff0c;实现类似用户画像标签的人群筛选、运营分析的7日活跃等分析。 本文给出了一个使用MaxCompute MapReduce开发一个对不同日期活跃用户ID进行bitmap编码和计…很多数据开发者使用bitmap技术对用户数据进行编码和压缩然后利用bitmap的与/或/非的极速处理速度实现类似用户画像标签的人群筛选、运营分析的7日活跃等分析。 本文给出了一个使用MaxCompute MapReduce开发一个对不同日期活跃用户ID进行bitmap编码和计算的样例。供感兴趣的用户进一步了解、分析并应用在自己的场景下。 import com.aliyun.odps.OdpsException;
import com.aliyun.odps.data.Record;
import com.aliyun.odps.data.TableInfo;
import com.aliyun.odps.mapred.JobClient;
import com.aliyun.odps.mapred.MapperBase;
import com.aliyun.odps.mapred.ReducerBase;
import com.aliyun.odps.mapred.conf.JobConf;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.InputUtils;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.OutputUtils;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.SchemaUtils;
import org.roaringbitmap.RoaringBitmap;
import org.roaringbitmap.buffer.ImmutableRoaringBitmap;import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.OutputStream;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.util.Base64;
import java.util.Iterator;public class bitmapDemo2
{public static class BitMapper extends MapperBase {Record key;Record value;Overridepublic void setup(TaskContext context) throws IOException {key context.createMapOutputKeyRecord();value context.createMapOutputValueRecord();}Overridepublic void map(long recordNum, Record record, TaskContext context)throws IOException{RoaringBitmap mrbnew RoaringBitmap();long AID0;{{{{AIDrecord.getBigint(id);mrb.add((int) AID);//获取keykey.set(new Object[] {record.getString(active_date)});}}}}ByteBuffer outbb ByteBuffer.allocate(mrb.serializedSizeInBytes());mrb.serialize(new DataOutputStream(new OutputStream(){ByteBuffer mBB;OutputStream init(ByteBuffer mbb) {mBBmbb; return this;}public void close() {}public void flush() {}public void write(int b) {mBB.put((byte) b);}public void write(byte[] b) {mBB.put(b);}public void write(byte[] b, int off, int l) {mBB.put(b,off,l);}}.init(outbb)));String serializedstring Base64.getEncoder().encodeToString(outbb.array());value.set(new Object[] {serializedstring});context.write(key, value);}}public static class BitReducer extends ReducerBase {private Record result null;public void setup(TaskContext context) throws IOException {result context.createOutputRecord();}public void reduce(Record key, IteratorRecord values, TaskContext context) throws IOException {long fcount 0;RoaringBitmap rbmnew RoaringBitmap();while (values.hasNext()){Record val values.next();ByteBuffer newbb ByteBuffer.wrap(Base64.getDecoder().decode((String)val.get(0)));ImmutableRoaringBitmap irb new ImmutableRoaringBitmap(newbb);RoaringBitmap p new RoaringBitmap(irb);rbm.or(p);}ByteBuffer outbb ByteBuffer.allocate(rbm.serializedSizeInBytes());rbm.serialize(new DataOutputStream(new OutputStream(){ByteBuffer mBB;OutputStream init(ByteBuffer mbb) {mBBmbb; return this;}public void close() {}public void flush() {}public void write(int b) {mBB.put((byte) b);}public void write(byte[] b) {mBB.put(b);}public void write(byte[] b, int off, int l) {mBB.put(b,off,l);}}.init(outbb)));String serializedstring Base64.getEncoder().encodeToString(outbb.array());result.set(0, key.get(0));result.set(1, serializedstring);context.write(result);}}public static void main( String[] args ) throws OdpsException{System.out.println(begin.........);JobConf job new JobConf();job.setMapperClass(BitMapper.class);job.setReducerClass(BitReducer.class);job.setMapOutputKeySchema(SchemaUtils.fromString(active_date:string));job.setMapOutputValueSchema(SchemaUtils.fromString(id:string));InputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName(bitmap_source).cols(new String[] {id,active_date}).build(), job);
// -------------------------
// | id | active_date |
// -------------------------
// | 1 | 20190729 |
// | 2 | 20190729 |
// | 3 | 20190730 |
// | 4 | 20190801 |
// | 5 | 20190801 |
// -------------------------OutputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName(bitmap_target).build(), job);
// -------------------------
// | active_date | bit_map |
// -------------------------
// 20190729,OjAAAAEAAAAAAAEAEAAAAAEAAgA3D
// 20190730,OjAAAAEAAAAAAAAAEAAAAAMA
// 20190801,OjAAAAEAAAAAAAEAEAAAAAQABQA3DJobClient.runJob(job);}
}对Java应用打包后上传到MaxCompute项目中即可在MaxCompute中调用该MR作业对输入表的数据按日期作为key进行用户id的编码同时按照相同日期对bitmap后的用户id取OR操作根据需要可以取AND例如存留场景并将处理后的数据写入目标结构表当中供后续处理使用。
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