浅谈HyperLogLog底层算法逻辑

本文主要是介绍浅谈HyperLogLog底层算法逻辑，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

本文是对hyperloglog原理的梳理，整理自知乎答主张戎的回答：大数据领域的近似分析方法（一）。内容涉及高中数学的期望，大学的高等数学以及概率论。

就像文章所言，HyperLogLog是大数据基数统计中的常见方法，无论是 Redis，Spark 还是 Flink 都提供了这个功能，其目的就是在一定的误差范围内，用最小的空间复杂度来估算一个数据流的基数。

文章目录

• • 一、基数估计法介绍
  • 二、HyperLogLog部分
  • • 1、理论基础介绍
    • 2、引入调和平均数
    • 3、误差修正
    • 4、Reids中的HyperLogLog
  • 三、具体案例讲解

一、基数估计法介绍

引出概念：基数估计算法

这种算法（基数估计算法）虽然精准度很高，但是使用的空间复杂度却很高。那么是否存在一些近似的方法，可以估算出数据流的基数呢？其实，在近几十年，不少的学者都提出了很多基数估算的方法，包括 LogLog，HyperLogLog，MinCount 等等

二、HyperLogLog部分

1、理论基础介绍

1、

列举基数估计算法相关的理论基础

这里借助抛硬币的实验案例，我认为这是理解该算法的关键性的第一步（第一个关键点）

其实上面的案例并不难理解，无非就是一个概率的数学逻辑，每次正面1/2，抛两次正面1/2 * 1/2…

2、

概念比较官方，你甚至可以抽象这几个点：

1. ρ(x)表示第一个1出现的位置
2. max ρ(x) 表示一个集合中的最大值，即ρ(x)的最大值
3. M等于最大的ρ(x)，元素个数为2的M次
4. 此处仅含有一个桶，即几个桶就会有几个maxρ(x)，此处只会有一个ρ(x)

明白相关参数的含义（这是第二个关键点）

举一个验证的案例：

集合中的数字分别为（此处的数字理解为hash结果后的数字）

针对这16个数子，可以构成一个ρ(x)集合，从上往下依次为[0, 4, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]，那么就可以得出maxρ(x)的值为4，然后这个数字放在一个桶里面，即数据的个数为2的4次方，16个。

2、引入调和平均数

1、

针对第一点中只出现一个桶，而导致的误差情况，该算法采用求平均值减小误差。当然，进行均值处理也是有很多种的，该算法采用的是调和平均数。（Loglog使用的是算数平均数，HyperLoglog使用的是调和平均数）

知道这个调和平均数这个公式的含义（这是第三个关键点）

2、

此处将数据一分为2，前半部分数字表示具体的数，作用和上面第一点的案例相同，后半部分数字的长度用来表示桶的个数。以此再结合调和平均数，于是就得出了最下面的公式

3、

举例验证说明

还是上面例子，此时，将一个4位长的数字拆分为2+2。此时的：

X = X4 + X3 + X2 + X1

X = Xb+2 + Xb+1 + Xb + x1 （b = 2）

即桶的个数为2的b次，4个。在调和平均数公式中，就是m = 4。

再得出ρ(x)的最大值，我们可以得出每个桶里面的maxρ(x)都等于2，在公式的基础上，可以进行计算，如下图：

当然，这里的计算过程并没有什么实质性的作用，更像是一种别人给了你结论共识，然后你去反推验证公式的正确性。

看明白对应的对应的验证过程（这是第四个关键点）

4、

进一步推演该公式

这里的演算过程，本人已经还给了高数老师，明白意思即可，直接跳过。

3、误差修正

使用上面的算法是能够进行数字的估算，但是是存在误差的，所以针对E的值（基数的值）还需要进行一个微调

知道在调和平均数的基础上，还会根据对应的数值的大小进行误差修正（这是第五个关键点）

下面就是具体的范围说明：

1、小范围：E <= 5m / 2

2、中范围：E值不做调整

3、大范围：E > 2^32 / 30

4、Reids中的HyperLogLog

HyperLogLog是基数估算算法的其中一种体现，其他类似的算法还有LogLog、MinCount等。我是一名Java开发人员，所有接触HyperLogLog的场景为使用Redis的一种高级数据结构HyperLogLog，使用该结构可以在数据量很大的情况下，只需要使用很小的空间就能够近似的统计出所有数据的基数。可用于处理网站的日活统计。

①Redis对于一个输入的字符串，首先得到64位的hash值。

②用前14位来定位桶的位置，即桶的位个数为2^14个，16384个)。

③后面50位为伯努利过程（抛硬币的过程），每个桶有6bit，记录第一次出现1的位置count（6bit最大能表示64-1，63 > 50，满足条件），如果count > oldcount，就用count替换oldcount。

6bit（每个桶的大小） * 16384个 / 8（1B = 8bit） / 1024（B转KB） = 12KB，即这就是我们常说的，HyperLogLog所占用的内存只有12KB。

熟悉Redis五种基本数据类型底层的小伙伴应该都知道，Redis对于内存的压榨是有一手的，这在HyperLogLog中同样如此。如果比较多的计数值都是0，那么就会采用稀疏存储的结构。

对于连续多个计数值为0的桶，Redis使用的存储方式是：00xxxxxx，前缀两个0，后面6位的值加1表示有连续多少个桶的计数值为0，由于6bit最大能表示64个桶，所以Redis又设计了另一种表示方法：01xxxxxx yyyyyyyy，这样后面14bit就可以表示16384个桶了，而一个初始状态的HyperLogLog对象只需要用2个字节来存储。

如果连续的桶数都不是0，那么Redis的表示方式为1vvvvvxx，即为连续(xx+1)个桶的计数值都是(vvvvv+1)。例如，10011110表示连续3个8。这里使用5bit，最大只能表示32。因此，当某个计数值大于32时，Redis会将这个HyperLogLog对象调整为密集存储。

Redis从稀疏存储转换到密集存储的条件是：

1. 任意一个计数值从 32 变成 33，因为VAL指令已经无法容纳，它能表示的计数值最大为 32
2. 稀疏存储占用的总字节数超过 3000 字节，这个阈值可以通过 hll_sparse_max_bytes 参数进行调整。

三、具体案例讲解

图片来源张戎的案例：（理解了第二部门的内容，这部分就不难理解了）

该图表示，将数据分为两部分，桶占用了6位，即桶有2^6 = 64个，即下方的空格有64个

此处获取ρ(x)的方式于我们上面说到的有区别，他是从右往左开始，但是思想是一致的，该数字得出p(x) = 2，数据不断的增加，不断的增加，遇到相同的桶的位置的时候，如果新的ρ的值更大，则

将所有的大批量的数据都进行运算之后，我们可以得到这样的一张图片：

即在第一个桶的位置，对应的maxρ(x)最大值为15；

第二个桶的位置，对应的maxρ(x)最大值为10；

…

然后再借助调和平均数进行计算，最后再进行误差修正。最终得到这一批数据所代表的基数的个数。

参考阅读：

走近源码：神奇的HyperLogLog

大数据领域的近似分析方法（一）

这篇关于浅谈HyperLogLog底层算法逻辑的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！