海量数据处理之一:Bitmap
原文链接 http://www.xiangguo.li/big-data-base/2015/02/07/bitmap
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{% include JB/setup %}
【什么是Bit-map】
所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value, 而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省。
如果说了这么多还没明白什么是Bit-map,那么我们来看一个具体的例子,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)。那么我们就可以采用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.
然后遍历这5个元素,首先第一个元素是4,那么就把4对应的位置为1(可以这样操作 p+(i/8)|(0x01<<(i%8)) 当然了这里的操作涉及到Big-ending和Little-ending的情况,这里默认为Big-ending),因为是从零开始的,所以要把第五位置为1:
然后再处理第二个元素7,将第八位置为1,,接着再处理第三个元素,一直到最后处理完所有的元素,将相应的位置为1。
然后我们现在遍历一遍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。
【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: 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。 (可以理解为从0-99 999 999的数字,每个数字对应一个Bit位,所以只需要99M个Bit==12MBytes,这样,就用了小小的12M左右的内存表示了所有的8位数的电话.)
【扩展】
Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展.