HyperLogLog

数据量一大，连统计基数也成了一个麻烦事。在使用kylin的时候，遇到对度量值进行基数统计，使用的是Hyperloglog算法，占用内存小，误差小，实乃不错的方法，但查阅网上的资料与内容，感觉未能理解的太明白。经过一番折腾，自己给整理出一个版本出来。

算法的论文是《HyperLogLog the analysis of a near-optimal cardinality estimation algorithm》，可以在谷歌学术上下载下来看看。具体论文的理论推导不详细介绍，简述下其思想核心。

在理想状态下，将一堆数据hash至[0,1]，每两点距离相等，1/间距 即可得出这堆数据的基数。然而实际情况往往不能如愿，只能通过一些修正不断的逼近这个实际的基数。实际采用的方式一是分桶，二是取kmax。分桶将数据分为m组，每组取第k个位置的值，所有组中得到最大的kmax，(k-1)/kmax得到估计的基数。

HLL算法的另一个主观上的理解可以用抛硬币的方式来理解。以当硬币抛出反面为一次过程，当你抛n次硬币全为正面的概率为1/2^n。当你经历过k(k很大时)次这样的过程，硬币不出现反面的概率基本为0。假设反面为1，正面为0，每抛一次记录1或者0，当记录上显示为0000000...001时，这种可以归结为小概率事件，基本不会发生。转换到基数的想法就是，可以通过第一个1出现前0的个数n来统计基数，基数大致为2^(n+1)时。硬币当中可以统计为(1/2*1+1/4*2+1/8*3...)，大致可以这么去想。

论文当中对于算法的具体实现过程如下：

 

1.hash成32位的值

2.初始化m个登记表

3.计算得出每组最大的leadingzeros

4.计算基数并做调整。

国外友人实现的一个页面demo  http://content.research.neustar.biz/blog/hll.html

java代码的实现可参考 https://github.com/addthis/stream-lib/blob/master/src/main/java/com/clearspring/analytics/stream/cardinality/HyperLogLog.java

代码看懂并不难，有需要的话可以跟我来讨论。