1 HyperLogLog는 매우 적은 메모리로 집합의 원소 개수를 추정할 수 있는 방법입니다.
2 앞의 표에서 언급한 자료구조는 연산 비용이 적고 메모리를 적게 사용할 수 있기 때문에 인입되는 데이터의 실시간 처리(in-stream data processing)에 활용할 수 있다.
3 하지만 이 글에서 다루는 추정이란, '확률적 자료구조(probabilistic data structure)'를 이용하여 메모리를 매우 적게 사용하면서도 들어오는 모든 데이터를 실시간으로 처리하되 결과 값에는 약간의 오차를 허용하는 것을 말한다.
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@g_ko_techblogs: 확률적 자료구조를 이용한 추정 - 유일한 원소 개수(Cardinality) 추정과 HyperLogLog http://t.co/AZgUvYGoBy http://t.co/X7acQAcCja

@helloworld_nhn: HyperLogLog는 적은 메모리로 집합의 원소 개수를 추정하는 방법입니다. 하나의 메모리에 담기 어려운 많은 원소 수를 상대적으로 적은 메모리를 사용하여 계산하는 HyperLogLog의원리를 살펴봤습니다. http://t.co/Hmw09voiwQ

@epicdevs: hello world » 확률적 자료구조를 이용한 추정 - 유일한 원소 개수(Cardinality) 추정과 HyperLogLog http://t.co/DLoem7RQ4M