大数据去重（data deduplication）方案

数据去重（data deduplication）是大数据领域司空见惯的问题了。除了统计UV等传统用法之外，去重的意义更在于消除不可靠数据源产生的脏数据——即重复上报数据或重复投递数据的影响，使计算产生的结果更加准确。

介绍下经常使用的去重方案：

一、布隆过滤器（BloomFilter）

基本原理：

BloomFilter是由一个长度为m比特的位数组（bit array）与k个哈希函数（hash function）组成的数据结构。位数组均初始化为0，所有哈希函数都可以分别把输入数据尽量均匀地散列。当要插入一个元素时，将其数据分别输入k个哈希函数，产生k个哈希值。以哈希值作为位数组中的下标，将所有k个对应的比特置为1。当要查询（即判断是否存在）一个元素时，同样将其数据输入哈希函数，然后检查对应的k个比特。如果有任意一个比特为0，表明该元素一定不在集合中。如果所有比特均为1，表明该集合有（较大的）可能性在集合中。为什么不是一定在集合中呢？因为一个比特被置为1有可能会受到其他元素的影响，这就是所谓“假阳性”（false positive）。相对地，“假阴性”（false negative）在BloomFilter中是绝不会出现的。

实现参考：

1、Guava中的布隆过滤器：com.google.common.hash.BloomFilter类

2、开源java实现（Counting BloomFilter、Redis BloomFilter）：https://github.com/Baqend/Orestes-Bloomfilter

3、Redis BloomFilter：https://oss.redis.com/redisbloom/，基于redis做存储后端的BloomFilter实现，可以将bit位存储在redis中，防止计算任务在重启后，当前状态丢失的问题。

4、BloomFilter不支持删除，CuckooFilter可以支持删除操作：https://github.com/MGunlogson/CuckooFilter4J

二、HyperLogLog（HLL）

HyperLogLog是去重计数的利器，能够以很小的精确度误差作为trade-off大幅减少内存空间占用，在不要求100%准确的计数场景下常用。

HLL基本原理：

HyperLogLog，以下简称 HLL，它的空间复杂度非常低（log(log(n)) ，故而得名 HLL），几乎不随存储集合的大小而变化；根据精度的不同，一个 HLL 占用的空间从 1KB 到 64KB 不等。而 Bitmap 因为需要为每一个不同的 id 用一个 bit 位表示，所以它存储的集合越大，所占用空间也越大；存储 1 亿内数字的原始 bitmap，空间占用约为 12MB。可以看到，Bitmap 的空间要比 HLL 大约一两个数量级。
HLL 支持各种数据类型作为输入，使用方便；Bitmap 只支持 int/long 类型的数字作为输入，因此如果原始值是 string 等类型的话，用户需要自己提前进行到 int/long 的映射。
HLL 之所以支持各种数据类型，是因为其采用了哈希函数，将输入值映射成一个二进制字节，然后对这个二进制字节进行分桶以及再判断其首个1出现的最后位置，来估计目前桶中有多少个不同的值。由于使用了哈希函数，以及使用概率估计的方式，因此 HLL 算法的结果注定是非精确的；尽管 HLL 采用了多种纠正方式来减小误差，但无法改变结果非精确的事实，即便最高精度，理论误差也超过了 1%。

在用Flink做实时计算的过程中，可以用HLL去重计数，比如统计UV。

实现参考：

https://github.com/aggregateknowledge/java-hll

结合Flink，下面的聚合函数即可实现从WindowedStream按天、分key统计PV和UV。

WindowedStream<AnalyticsAccessLogRecord, Tuple, TimeWindow> windowedStream = watermarkedStream
  .keyBy("siteId")
  .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.days(1)))
  .trigger(ContinuousEventTimeTrigger.of(Time.seconds(10)));

windowedStream.aggregate(new AggregateFunction<AnalyticsAccessLogRecord, Tuple2<Long, HLL>, Tuple2<Long, Long>>() {
  private static final long serialVersionUID = 1L;

  @Override
  public Tuple2<Long, HLL> createAccumulator() {
    return new Tuple2<>(0L, new HLL(14, 6));
  }

  @Override
  public Tuple2<Long, HLL> add(AnalyticsAccessLogRecord record, Tuple2<Long, HLL> acc) {
    acc.f0++;
    acc.f1.addRaw(record.getUserId());
    return acc;
  }

  @Override
  public Tuple2<Long, Long> getResult(Tuple2<Long, HLL> acc) {
    return new Tuple2<>(acc.f0, acc.f1.cardinality());
  }

  @Override
  public Tuple2<Long, HLL> merge(Tuple2<Long, HLL> acc1, Tuple2<Long, HLL> acc2) {
    acc1.f0 += acc2.f0;
    acc1.f1.union(acc2.f1);
    return acc1;
  }
});

三、Roaring Bitmap

布隆过滤器和HyperLogLog，虽然它们节省空间并且效率高，但也付出了一定的代价，即：

只能插入元素，不能删除元素；
不保证100%准确，总是存在误差。

这两个缺点可以说是所有概率性数据结构（probabilistic data structure）做出的trade-off，毕竟鱼与熊掌不可兼得。

如果一定追求100%准确，普通的位图法显然不合适，应该采用压缩位图（Roaring Bitmap）。

基本原理：

将32位无符号整数按照高16位分桶，即最多可能有2¹⁶=65536个桶，称为container。存储数据时，按照数据的高16位找到container（找不到就会新建一个），再将低16位放入container中。也就是说，一个RBM就是很多container的集合。依据不同的场景，有 3 种不同的 Container，分别是 Array Container、Bitmap Container 和 Run Container，它们分别通过不同的压缩方法来压缩。实践证明，Roaring Bitmap 可以显著减小 Bitmap 的存储空间和内存占用。

实现参考：

https://github.com/RoaringBitmap/RoaringBitmap

使用限制：