大数据处理-Bitmap

旧城等待， 2021-09-15 05:48 310阅读 0赞

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"

#### BIT-MAP空间压缩和快速排序去重 ####

1. Bit-map的基本思想  
　　32位机器上，对于一个整型数，比如int a=1 在内存中占32bit位，这是为了方便计算机的运算。但是对于某些应用场景而言，这属于一种巨大的浪费，因为我们可以用对应的32bit位对应存储十进制的0-31个数，而这就是Bit-map的基本思想。Bit-map算法利用这种思想处理大量数据的排序、查询以及去重。  
　　Bitmap在用户群做交集和并集运算的时候也有极大的便利。

2. Bit-map应用之快速排序  
　　假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序（这里假设这些元素没有重复）,我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的。要表示8个数，我们就只需要8个Bit（1Bytes），首先我们开辟1Byte的空间，将这些空间的所有Bit位都置为0，  
![bitmap1][]  
　　对应位设置为1:  
![bitmap2][]  
　　遍历一遍Bit区域，将该位是一的位的编号输出（2，3，4，5，7），这样就达到了排序的目的，时间复杂度O(n)。  
　　优点：  
　　　　运算效率高，不需要进行比较和移位；  
　　　　占用内存少，比如N=10000000；只需占用内存为N/8=1250000Byte=1.25M。  
　　缺点：  
　　　　所有的数据不能重复。即不可对重复的数据进行排序和查找。

3. Bit-map应用之快速去重  
　　2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。  
　　首先，根据“内存空间不足以容纳这2.5亿个整数”我们可以快速的联想到Bit-map。下边关键的问题就是怎么设计我们的Bit-map来表示这2.5亿个数字的状态了。其实这个问题很简单，一个数字的状态只有三种，分别为不存在，只有一个，有重复。因此，我们只需要2bits就可以对一个数字的状态进行存储了，假设我们设定一个数字不存在为00，存在一次01，存在两次及其以上为11。那我们大概需要存储空间几十兆左右。  
　　接下来的任务就是遍历一次这2.5亿个数字，如果对应的状态位为00，则将其变为01；如果对应的状态位为01，则将其变为11；如果为11，,对应的转态位保持不变。  
　　最后，我们将状态位为01的进行统计，就得到了不重复的数字个数，时间复杂度为O(n)。

4. Bit-map应用之快速查询  
　　同样，我们利用Bit-map也可以进行快速查询，这种情况下对于一个数字只需要一个bit位就可以了，0表示不存在，1表示存在。假设上述的题目改为，如何快速判断一个数字是够存在于上述的2.5亿个数字集合中。  
　　同之前一样，首先我们先对所有的数字进行一次遍历，然后将相应的转态位改为1。遍历完以后就是查询，由于我们的Bit-map采取的是连续存储（整型数组形式，一个数组元素对应32bits），我们实际上是采用了一种分桶的思想。一个数组元素可以存储32个状态位，那将待查询的数字除以32，定位到对应的数组元素（桶），然后再求余（%32），就可以定位到相应的状态位。如果为1，则代表改数字存在；否则，该数字不存在。

5. Bit-map扩展——Bloom Filter(布隆过滤器)  
　　当一个元素被加入集合中时,通过k各散列函数将这个元素映射成一个位数组中的k个点,并将这k个点全部置为1.  
　　有一定的误判率--在判断一个元素是否属于某个集合时,有可能会把不属于这个集合的元素误判为属于这个集合.因此,它不适合那些"零误判"的应用场合.在能容忍低误判的应用场景下,布隆过滤器通过极少的误判换区了存储空间的极大节省.  
![14973179752164.jpg][]  
　　Bloom Filter使用k个相互独立的哈希函数（Hash Function），它们分别将集合中的每个元素映射到\{1,…,m\}的范围中。对任意一个元素x，第i个哈希函数映射的位置hi(x)就会被置为1（1≤i≤k）。注：如果一个位置多次被置为1，那么只有第一次会起作用，后面几次将没有任何效果。  
!\[Bloom Filte\](http://oc3uwt4a5.bkt.clouddn.com/Bloom Filter.jpeg)  
在判断y是否属于这个集合时，对y应用k次哈希函数，若所有hi(y)的位置都是1（1≤i≤k），就认为y是集合中的元素，否则就认为y不是集合中的元素。  
![14973179645247.jpg][]6. 总结  
　　使用Bit-map的思想，我们可以将存储空间进行压缩，而且可以对数字进行快速排序、去重和查询的操作。Bloom Fliter是Bit-map思想的一种扩展，它可以在允许低错误率的场景下，大大地进行空间压缩，是一种拿错误率换取空间的数据结构。

7. 应用  
　　适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下  
　　基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码  
　　扩展：bloom filter可以看做是对bit-map的扩展

问题实例：  
1、已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。

> 8位最多99 999 999，大概需要99m个bit，大概10几M字节的内存即可。

2、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存不足以容纳这2.5亿个整数。

> 方案1：采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需内存2^32\*2bit=1GB内存，还可以接受。然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。

[http://www.frankyang.cn/2017/08/21/da-shu-ju-chu-libitmap/][http_www.frankyang.cn_2017_08_21_da-shu-ju-chu-libitmap]

[bitmap1]: http://oc3uwt4a5.bkt.clouddn.com/bitmap1.jpeg
[bitmap2]: http://oc3uwt4a5.bkt.clouddn.com/bitmap2.jpeg
[14973179752164.jpg]: http://oc3uwt4a5.bkt.clouddn.com/14973179752164.jpg
[14973179645247.jpg]: http://oc3uwt4a5.bkt.clouddn.com/14973179645247.jpg
[http_www.frankyang.cn_2017_08_21_da-shu-ju-chu-libitmap]: http://www.frankyang.cn/2017/08/21/da-shu-ju-chu-libitmap/