一、海量数据实时去重说明
借助redis的Set，需要频繁连接Redis，如果数据量过大, 对redis的内存也是一种压力；使用Flink的MapState，如果数据量过大, 状态后端最好选择 RocksDBStateBackend； 使用布隆过滤器，布隆过滤器可以大大减少存储的数据的数据量。
二、海里书实时去重为什么需要布隆过滤器
如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路。
但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为。
布隆过滤器即可以解决存储空间的问题, 又可以解决时间复杂度的问题.
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。
三、布隆过滤基本概念
布隆过滤器 （Bloom Filter，下文简称BF）由Burton Howard Bloom在1970年提出，是一种空间效率高的概率型数据结构。它专门用来检测集合中是否存在特定的元素。
它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。
实现原理
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。
BF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(hash碰撞)，这就是所谓"假阳性"（false positive）。相对地，"假阴性"（false negative）在BF中是绝不会出现的。
下图示出一个m=18, k=3的BF示例。集合中的x、y、z三个元素通过3个不同的哈希函数散列到位数组中。当查询元素w时，因为有一个比特为0，因此w不在该集合中。
优点
1.不需要存储数据本身，只用比特表示，因此空间占用相对于传统方式有巨大的优势，并且能够保密数据；
2.时间效率也较高，插入和查询的时间复杂度均为, 所以他的时间复杂度实际是
3.哈希函数之间相互独立，可以在硬件指令层面并行计算。
缺点
1.存在假阳性的概率，不适用于任何要求100%准确率的情境；
2.只能插入和查询元素，不能删除元素，这与产生假阳性的原因是相同的。我们可以简单地想到通过计数（即将一个比特扩展为计数值）来记录元素数，但仍然无法保证删除的元素一定在集合中。
使用场景
所以，BF在对查准度要求没有那么苛刻，而对时间、空间效率要求较高的场合非常合适.
另外，由于它不存在假阴性问题，所以用作"不存在"逻辑的处理时有奇效，比如可以用来作为缓存系统（如Redis）的缓冲，防止缓存穿透。
假阳性概率的计算
假阳性的概率其实就是一个不在的元素，被k个函数函数散列到的k个位置全部都是1的概率。可以按照如下的步骤进行计算： p = f(m,n,k)
其中各个字母的含义:
1.n ：放入BF中的元素的总个数；
2.m：BF的总长度，也就是bit数组的个数
3.k：哈希函数的个数；
4.p：表示BF将一个不在其中的元素错判为在其中的概率，也就是false positive的概率；
A.BF中的任何一个bit在第一个元素的第一个hash函数执行完之后为 0的概率是：
B.BF中的任何一个bit在第一个元素的k个hash函数执行完之后为 0的概率是：
C.BF中的任何一个bit在所有的n元素都添加完之后为 0的概率是:
D.BF中的任何一个bit在所有的n元素都添加完之后为 1的概率是:
E.一个不存在的元素被k个hash函数映射后k个bit都是1的概率是：
结论:在哈数函数个数k一定的情况下
1.比特数组m长度越大, p越小, 表示假阳性率越低
2.已插入的元素个数n越大, p越大, 表示假阳性率越大
经过各种数学推导:
对于给定的m和n，使得假阳性率（误判率）最小的k通过如下公式定义：
四、使用布隆过滤器实现去重
Flink已经内置了布隆过滤器的实现(使用的是google的Guava)
sql
package com.lyh.flink12;
import com.atguigu.flink.java.chapter_6.UserBehavior;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.shaded.guava18.com.google.common.hash.BloomFilter;
import org.apache.flink.shaded.guava18.com.google.common.hash.Funnels;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.time.Duration;
public class Flink02_UV_BoomFilter {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 创建WatermarkStrategy
WatermarkStrategy<UserBehavior> wms = WatermarkStrategy
.<UserBehavior>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<UserBehavior>() {
@Override
public long extractTimestamp(UserBehavior element, long recordTimestamp) {
return element.getTimestamp() * 1000L;
}
});
env
.readTextFile("input/UserBehavior.csv")
.map(line -> { // 对数据切割, 然后封装到POJO中
String[] split = line.split(",");
return new UserBehavior(Long.valueOf(split[0]), Long.valueOf(split[1]), Integer.valueOf(split[2]), split[3], Long.valueOf(split[4]));
})
.filter(behavior -> "pv".equals(behavior.getBehavior())) //过滤出pv行为
.assignTimestampsAndWatermarks(wms)
.keyBy(UserBehavior::getBehavior)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(60)))
.process(new ProcessWindowFunction<UserBehavior, String, String, TimeWindow>() {
private ValueState<Long> countState;
private ValueState<BloomFilter<Long>> bfState;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
countState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<Long>("countState", Long.class));
bfState = getRuntimeContext()
.getState(new ValueStateDescriptor<BloomFilter<Long>>("bfState", TypeInformation.of(new TypeHint<BloomFilter<Long>>() {})
)
);
}
@Override
public void process(String key,
Context context,
Iterable<UserBehavior> elements, Collector<String> out) throws Exception {
countState.update(0L);
// 在状态中初始化一个布隆过滤器
// 参数1: 漏斗, 存储的类型
// 参数2: 期望插入的元素总个数
// 参数3: 期望的误判率(假阳性率)
BloomFilter<Long> bf = BloomFilter.create(Funnels.longFunnel(), 1000000, 0.001);
bfState.update(bf);
for (UserBehavior behavior : elements) {
// 查布隆
if (!bfState.value().mightContain(behavior.getUserId())) {
// 不存在 计数+1
countState.update(countState.value() + 1L);
// 记录这个用户di, 表示来过
bfState.value().put(behavior.getUserId());
}
}
out.collect("窗口: " + context.window() + " 的uv是: " + countState.value());
}
})
.print();
env.execute();
}
}