HyperLogLog：海量数据下的基数计算

1. 什么是基数计算

基数计算（cardinality counting）指的是统计一批数据中的不重复元素的个数，常见于计算独立用户数（UV）、维度的独立取值数等等。实现基数统计最直接的方法，就是采用集合（Set）这种数据结构，当一个元素从未出现过时，便在集合中增加一个元素；如果出现过，那么集合仍保持不变。
在大数据的场景中，实现基数统计往往去面临以下的两个问题：

• 如果有效的存储原始数据，以避免数据占用空间过多，这里就涉及到存储空间压缩的问题
• 如果能够跨不同的维度、不同的时间段实现基数计算，比如在计算日度UV的情况下，如果计算出周度、或者月度的UV

本文旨在介绍目前比较成熟的基数计算的方式，并通过实例对比他们在解决以上两个问题上的效果，最后引出本文的重点，HyperLogLog算法的实现和应用。

2. Bitmap

2.1 基本原理

Bitmap进行基数计算的方法，是先定义一个bit数组，数组中的每一位对应数据的一种取值。由于bit是计算机中的最小单位，使用bit可以大量的减少存储空间。例如一个数组[1,3,4,5]，那么对应的bitmap即为[0,0,0,1,1,1,0,1]，后续每新增加一个元素，就和现有的bitmap进行OR操作，通过计算bitmap中1的个数，即可以得到基数计算的结果。

正是因为bitmap之间对OR也是良好支持的，两个bitmap在进行OR操作之后，便是这两个条件组合下的基数计算结果，因此使用bitmap是可以实现任意条件下的基数计算。

2.2 空间使用

按照上面介绍的原理，进行bitmap的构建。假如统计1亿数据的基数值，大约需要内存100000000/8/1024/1024 ~= 12M，如果有100个这样的对象，就需要1.2G的内存空间，可见占用内存还是很大的，在实际业务中基本很少使用。

3. Linear Counting

3.1 基本原理

Linear Counting是采用概率的方式进行基数估计的最简单的方法。下面通过一个实例描述Linear Counting的计算过程：

• 数据哈希：假设原始数据的基数为n，使用一组哈希空间为m的哈希函数H，将原始数据转换为满足均匀分组的一组哈希数组。

• 分桶数据统计：构建一个长度为m的bitmap，其中每一个bit对应哈希空间的一个值。生成哈希数组的值如果存在，则把相应的bit设置为1。当所有值设置完成后，统计bitmap中为0的bit数为u。

  
  
  

可以通过下述的公式计算基数估计的结果：

注意这里的log指的是自然对数。

其中最重要的是要清楚，在经过n次数据的哈希后，bitmap中的某个bit值为0，是一个伯努利事件。记住这一点再理解公式推导就容易多了。

3.2 空间使用

Linear Counting的空间使用，和bitmap相比，空间复杂度是一致的，仅有线性下降。因此如果对于1亿的原始数据，仍然需要MB级别的内存空间存储。Linear Counting在实际应用中也很少被使用。

4. LogLog Counting

4.1 伯努利过程

在介绍LogLog Counting之前，我们先来回顾一下伯努利过程的概念。

伯努利过程是一个由有限个或无限个的独立随机变量 X1, X2, X3 ,..., 所组成的离散时间随机过程，其中 X1, X2, X3 ,..., 满足如下条件：
对每个 i, Xi 等于 0 或 1; 对每个 i, Xi = 1 的概率等于 p. 换言之，伯努利过程是一列独立同分布的伯努利试验。每个Xi 的2个结果也被称为“成功”或“失败”。所以当用数字 0 或 1 来表示的时候，这个数字被称为第i个试验的成功次数。

举一个常见的例子：每次抛硬币之后，出现正面和反面的概率分别为1/2，如果不停地抛硬币，直至出现正面为止，这就是一个伯努利过程。
这样，我们假设一共进行了n次伯努利过程，出现正面的次数分别为k1, k2, ... kmax，那么有以下两个结论：

• n次伯努利过程的投掷次数都不大于kmax
• n次伯努利过程，至少有一次的投掷次数等于kmax

已知投掷k次才出现正面的概率为：1/2^k，那么：

• 第一种情况的概率为：

  
  
  

• 第二种情况的概率为：

  
  
  

如果n >> 2^k，则P(x >= kmax)为0；如果n << 2^k，则P(x <= kmax)为0。因此我们可以用2^k来作为n的近似估计结果。

4.2 伯努利过程与LogLog Counting

如何将基数计算，等价地认为是一个伯努利过程，是LogLog Counting的关键所在。这里我们可以把原始数据进行哈希，哈希后的数组是满足均匀分布的。把每个元素看做一个投掷硬币的过程，将元素转换为2进制之后，每个bit出现0和1的概率是相等的。从高位开始查，第一次出现1的位置记为k，即等同于投掷硬币时出现第一个正面，将所有元素出现1的位置的最大值，记为kmax，那么2^kmax就是基数计算的结果。

4.3 LogLog Counting计算过程

• 数据哈希：这个和Linear Counting是类似的，都需要保证哈希后的数据是满足均匀分布的。
• 转换为2进制：将哈希后的每个元素，都转换为2进制，由于数据在哈希后满足均匀分布的，2进制数据每一个bit的0和1出现的概率都是1/2，这里设2进制数据的位数为L。
• 统计第一个1出现的位置：分别计算每个2进制数据，第一次出现1的次数。所有次数中的最大值为kmax，那么2^kmax就是最终结果。

下图中给出一个针对一个元素进行k值计算的过程。

4.4 数据分桶

上面的计算过程，由于是单一估计量，可能会出现一定的偶然性导致误差。因此这里引入数据分桶的方法。取哈希空间分成m个桶，用哈希值的前几个bit的值来决定数据属于哪一个桶，再对桶内的数据取k值，最终计算出kmax。再将所有桶的kmax取平均数，这样就通过多次估计取平均的方式，消除了单一估计可能存在的偶然性误差。计算公式如下：

4.5 误差修正和分析

以上的过程仍然是存在误差的，并不是无偏估计。将上述过程修正为无偏估计的过程由于过于复杂，这里就不再介绍了。需要了解的是，最终结果的误差公式为：

4.6 空间使用

到这里，我们就可以理解LogLog Counting中两个log了，它们的含义分别如下：

• 第一次log，和Linear Counting很类似，由于使用哈希，压缩了数据空间。
• 第二次log，由于在存储哈希值的第一次1出现的次数时，只需要存储结果k，而不需要存储原始的哈希值，进一步节省了空间。

加入哈希之后的值有32bit，那么每个桶需要5bit保存kmax的值，m个桶就是m5/8 B。
如果基数是1亿个（2^{27），当分桶数为1024时，每个桶的基数上限为2}27 / 2^10 = 2^{17，log(log(2}17))=4.09，那么每个桶需要5bit保存kmax，总共需要的空间为51024/8，等于640B，可见是非常小的。

5. Adapative Counting

通过概率计算可知，LogLog Counting由于使用了几何平均值，可能出现在基数较小的情况，有些桶是为空的。空桶对于最后平均值的计算干扰较大。
Adapative Counting的思想是将Linear Counting和LogLog Counting进行结合。Linear Counting和LogLog Counting的存储结构是类似的，仅仅是Linear Couting关心桶是否为空，而LogLog Counting需要桶中的kmax。

最终分析得到的结论是：在空桶率大于0.051时，使用Linear Counting的偏差率更小；在空桶率小于0.051时，使用LogLog Counting的偏差率更小。

6. HyperLogLog Counting

HyperLogLog Counting，是在LogLog Counting的基础上，将桶之间计算采用的几何平均，修改为调和平均，可以有效的减少空桶对于平均值的影响。
调和平均的计算公式如下：

使用调和平均后的偏差公式为：

可见偏差期望和LogLog Counting相比要更小。