BloomFilter算法及其适用场景 BloomFilter是利用类似位图或者位集合数据结构来存储数据,利用位数组来简洁的表示一个集合,并且能够快速的判断一个元素是不是已经存在于这个集合.因为基于Hash来计算数据所在位置,所以BloomFilter的添加和查询操作都是O(1)的.因为存储简洁,这种数据结构能够利用较少的内存来存储海量的数据.那么,还有这种时间和空间两全其美的算法?当然不是,BloomFilter正是它的高效(使用Hash)带来了它的判断不一定是正确的,也就是说准确率不是100…

Bloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员.如果检测结果为是,该元素不一定在集合中:但如果检测结果为否,该元素一定不在集合中.因此Bloom filter具有100%的召回率.这样每个检测请求返回有“在集合内(可能错误)”和“不在集合内(绝对不在集合内)”两种情况,可见 Bloom filter 是牺牲了正确率和时间以节省空间. 优缺点 Bloom filter 优点就是…

1.介绍 BloomFilter(布隆过滤器)是一种可以高效地判断元素是否在某个集合中的算法. 在很多日常场景中,都大量存在着布隆过滤器的应用.例如:检查单词是否拼写正确.网络爬虫的URL去重.黑名单检验,微博中昵称不能重复的检测.在工业界中,Google著名的分布式数据库BigTable也用 了布隆过滤器来查找不存在的行或列,以减少磁盘查找的IO次数:Google Chrome浏览器使用BloomFilter来判断一个网站是否为恶意网站. 对于以上场景,可能很多人会说,用HashSet甚至简单…

Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求100%正确的场合.使用场景:数据量为100亿.空间受限制的黑名单网页系统.垃圾邮件过滤系统.爬虫的网址判重系统等. 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义,举一个实例: 假设要你写一个网络蜘蛛(web crawler).由于网络间的链接错综复杂,蜘蛛在网络间爬行很可能会形成"环". 为了避免形成"环"…

      BloomFilter算法,是一种大数据排重算法.在一个数据量很大的集合里,能准确断定一个对象不在集合里:判断一个对象有可能在集合里,而且占用的空间不大.它不适合那种要求准确率很高的情况,零错误的场景.通过牺牲部分准确率达到高效利用空间的目的.       场景一:假如有一个很大的表,通过字段key查询数据,操作很重:业务方请求时,传过来的key有很大一部分是不存在的:这种不存在的key请求就会浪费我们的查询资源.针对这种情况,我们可以引人BloomFilter算法,在请求key查询…

海量数据处理算法—Bloom Filter 1. Bloom-Filter算法简介 Bloom-Filter,即布隆过滤器,1970年由Bloom中提出.它可以用于检索一个元素是否在一个集合中. Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如…

1. Bloom-Filter算法简介 Bloom-Filter,即布隆过滤器,1970年由Bloom中提出.它可以用于检索一个元素是否在一个集合中. Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.…

前言: “去重”是日常工作中会经常用到的一项技能,在爬虫领域更是常用,并且规模一般都比较大.去重需要考虑两个点:去重的数据量.去重速度.为了保持较快的去重速度,一般选择在内存中进行去重. 数据量不大时,可以直接放在内存里面进行去重,例如python可以使用set()进行去重. 当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构. 当数据量再大一点时,可以用不同的加密算法先将长字符串压缩成 16/32/40 个字符,再使用上面两种方法去重: 当数据量达到亿(甚至十亿.百亿)数量级时,内存有限…

笔记-爬虫-去重/bloomfilter 1.      去重 为什么要去重? 页面重复:爬的多了,总会有重复的页面,对已爬过的页面肯定不愿意再爬一次. 页面更新:很多页面是会更新的,爬取这种页面时就需要进行判断,是否有更新. 在爬虫中新页面或页面更新称为增量,爬取就叫增量爬取了. 识别增量,有以下几种可能的方法: url识别:适合旧页面不会改变,只会有新页面出现的网站: 解析后内容识别:适合页面内容会更新的网站: 写入前与已存储部分进行匹配:最后一道防线. 目前主要的方法是url过滤,大体上是…

转载:http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/53107018 前言 “去重”是日常工作中会经常用到的一项技能,在爬虫领域更是常用,并且规模一般都比较大.去重需要考虑两个点:去重的数据量.去重速度.为了保持较快的去重速度,一般选择在内存中进行去重. 1.数据量不大时,可以直接放在内存里面进行去重,例如python可以使用set()进行去重. 2.当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构. 3.当数据量再大一点时,可以用不同的加密…