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：https://github.com/Baqend/Orestes-Bloomfilter

Redis Bloom Filter扩展：

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。

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。

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。

实现参考：

https://github.com/RoaringBitmap/RoaringBitmap

使用限制：

对去重的字段只能用int或者long类型；
对于无法有效压榨的字段（如随机生成的），占用内存较大

四、外部存储去重

利用外部K-V数据库（Redis、HBase之类）存储需要去重的键。由于外部存储对内存和磁盘占用同样敏感，所以也得设定相应的TTL，以及对大的键进行压缩。另外，外部K-V存储毕竟是独立于应用之外的，一旦计算任务出现问题重启，外部存储的状态和内部状态的一致性（是否需要同步）也是要注意的。

外部存储去重，比如Elasticsearch的 _id 就可以做“去重”功能，但是这种去重的只能针对少量低概率的数据，对全量数据去重是不合适的，因为对ES会产生非常大的压力。

参考：

高效压缩位图RoaringBitmap的原理与应用

谈谈三种海量数据实时去重方案

Flink基于RoaringBitmap的精确去重方案