上圖是官網的介紹，翻譯后的意思是此模塊提供Apache Druid聚合器為不同的計數基于HLL sketch來自datasketches數據庫。攝入的時候這個聚合器創建HLL sketch對象存儲在Druid的segments中。在查詢的時候sketches被讀取并且被合并到一起。最后默認情況下，你可以收到提交給sketch的不同值的估計值。此外，還可以使用post聚合器在同一行中生成sketch列的聯合?？梢詫θ魏螛俗R符的列使用HLL sketch聚合器。它將返回列的估計基數。

要是想要使用此聚合器，在配置文件中必須要包含：

druid.extensions.loadList=["druid-datasketches"]

聚合器示例：

{"type" : "HLLSketchBuild","name" : <output name>,"fieldName" : <metric name>,"lgK" : <size and accuracy parameter>,"tgtHllType" : <target HLL type>,"round": <false | true>} {"type" : "HLLSketchMerge","name" : <output name>,"fieldName" : <metric name>,"lgK" : <size and accuracy parameter>,"tgtHllType" : <target HLL type>,"round": <false | true>}

參數的類型及對應的含義：

post的聚合器：

估計：返回不重復計數估計值的兩倍

{"type" : "HLLSketchEstimate","name": <output name>,"field" : <post aggregator that returns an HLL Sketch>,"round" : <if true, round the estimate. Default is false> }

有界的估計：返回HLL sketch中不同的估算數和誤差范圍結果將是一個包含三個雙精度值的數組：估計值、下界和上界。邊界以給定的標準差數提供（可選默認是1）。該值必須是1、2或3的整數值，對應約68.3%、95.4%和99.7%的置信區間。

{"type" : "HLLSketchEstimateWithBounds","name": <output name>,"field" : <post aggregator that returns an HLL Sketch>,"numStdDev" : <number of standard deviations: 1 (default), 2 or 3> }

聯合：

{"type" : "HLLSketchUnion","name": <output name>,"fields" : <array of post aggregators that return HLL sketches>,"lgK": <log2 of K for the target sketch>,"tgtHllType" : <target HLL type> }

sketch to string:

{"type" : "HLLSketchToString","name": <output name>,"field" : <post aggregator that returns an HLL Sketch> }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的DataSketches HLL Sketch module的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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