就像在Venture Beat上所宣布的那样，雅虎开源了DataSketches，这是一个用Java编写的随机流算法库。DataSketches允许进行通常来说开销很大的操作，像计算变量不同的值在流中出现的次数，而且消耗的时间少，占用的内存小，误差可预测。

正如他们在技术博客上所作的说明，雅虎内部已经使用DataSketches来提升多个产品的性能，包括Flurry。Sketch是DataSketches的一个基本概念，这是一个流的“汇总（summary）”，其中每次更新都按同样方式处理，而不考虑历史更新。这个概念是DataSketches性能的核心，因为传统的流处理需要保存一个随着时间增长的历史。例如，如果要计算每个唯一值出现的次数，就需要保存每个新出现的唯一值，这样，对于后来的唯一值，检查时间将会增加；因此，每次更新都会以一种不同的、开销更大的方式处理。另一方面，sketch的构造方式使它只能保存固定数量的、需要保存的信息，也就是说，所有的更新都以完全相同的方式执行。

如果仔细研究下DataSketches背后的科学原理，那么我们就会发现，它以整合了KMV和自适应采样算法的Theta-Sketch框架为基础。感兴趣的读者可以读下这篇论文，它提供了该框架的形式化描述和特性说明，但在这里，我们将提供一种简化的、更为直观的描述。

就让我们将这个问题置于实时计算一个网站的独立访客的场景下。计算一个流中不同的变量值出现的次数，主要的问题是需要为每个已知的、不同的变量值存储一个副本。除此之外，变量的每个新实例（例如，每次新访问网站）都需要对照已知的、不同的变量值所组成的列表进行检查，看看这是一个新访客，还是一个已有的访客。这就是说，假如独立访客的数量为N，则系统需要的内存为O（N），每次网站访问需要花费长为O（log N）的时间来检查是否是一个独立访客。

KMV（第k个最小值）算法的策略是以存储更少的值（k个值）为基础，从中可以估计出N的大小，而且误差范围固定。要存储的值使用哈希函数计算得出，该函数将要测量的变量（在这个例子中是指对页面的独立访问）映射成0到1之间的一个值；实际上，这个哈希函数是什么并不重要，只要结果可以均匀地分布在0到1之间就可以。每次测量变量的一个新实例，我们就计算它的哈希值，并查看我们是否已经存储了该哈希值，如果没有，就存储它。实际上，主要的不同点是，在任何时刻，只有k个最小的值会被保存：如果有一个新值加入到组中，那么第k+1个值会被移除，保证内存占用一直为O（k），时间成本一直为O（log k）。这样，不同值出现的次数就可以估计为（k-1）/KMV，其中，KMV为第k个最小值，或者是组中存储的、幸存下来的、最大的哈希值。

从检查结果表达式很容易推断出，如果我们比较两个流的数据，一个流中出现不同值的次数多于另一个，那么出现 更多不同值的流会产生更多的哈希值，因此，存储的第k个哈希值将会比另一个流的第k个哈希值小。在k相同的情况下，第k个哈希值越小，上述表达式计算得出的值越大。由此可以得出结论，该表达式至少是与出现不同值的实际数量成正比的。

有多篇研究论文已经证明了，上文从形式上阐述的表达式是一个很好的估计，不过，一个简单的试验就可以提供描述性的证据。假设一个数据流出现199个不同的值，而且我们在算法中让k=20。如果一个哈希函数将结果均衡分布在0到1之间，那出现的199个不同的值大体上将映射为0.005、0.01、0.015等等，直到0.995。如果我们只保存20个最小的值，那么第20个值将是0.1，将这个值带入上述表达式，结果是（20-1）/0.1=190。

除了性能外，DataSketches还有其他特性，例如，它能够组合已经分别计算好的sketch，并得到一个综合结果，而不需要要检查底层数据。这使用户可以计算单个组的数据或者数据分区，然后根据需要组合它们。Maven Central中提供了DataSketches库，以及用于Hadoop Pig、Hadoop Hive和Druid的适配器。

查看英文原文：Yahoo Open-Sources DataSketches for Faster Operations Over Streams