Redis源码中hyperloglog结构的实现原理是啥
大数据领域的近似分析方法（一）基数估算问题基数估算（Cardinality Estimation），也称为 count-distinct problem，一直是大数据领域的重要问题之一。顾名思义，基数估算就是为了估算在一批数据中，它的不重复元素有多少个。
这个问题的应用场景十分广泛。例如：对于 Google 主页面而言，同一个账户可能会访问 Google 主页面多次。于是，在诸多的访问流水中，如何计算出 Google 主页面每天被多少个不同的账户访问过就是一个重要的问题。那么对于 Google 这种访问量巨大的网页而言，其实统计出有十亿 的访问量或者十亿零十万的访问量其实是没有太多的区别的，因此，在这种业务场景下，为了节省成本，其实可以只计算出一个大概的值，而没有必要计算出精准的值。
从数学上来说，基数估计这个问题的详细描述是：对于一个数据流
而言，它可能存在重复的元素，用
来表示这个数据流的不同元素的个数，i.e.
并且这个集合可以表示为
目标是：使用
这个量级的存储单位，可以得到
的估计值
其中
并且估计值
和实际值
的误差是可以控制的。
如果是想得到精确的基数，可以使用字典（dictionary）这一个数据结构。对于新来的元素，可以查看它是否属于这个字典；如果属于这个字典，则整体计数保持不变；如果不属于这个字典，则先把这个元素添加进字典，然后把整体计数增加一。当遍历了这个数据流之后，得到的整体计数就是这个数据流的基数了。
Naive Solution这种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。下面将会简要的介绍一下这些方法。
基数估计的部分算法HyperLogLog 的理论介绍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。
Spark 的 LogoHyperLogLog 算法简要思路是通过一个 hash 函数把数据流
映射到
也就是说用二进制来表示数据流中的元素。每一个数据流中的元素
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