海量数据处理算法—BitMap

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海量数据处理算法—Bit-Map

原文:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7880288 1. Bit Map算法简介来自于<编程珠玑>.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. 2. Bit Map的基本思想我们先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…

海量数据处理算法—BitMap

1. Bit Map算法简介来自于<编程珠玑>.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. 2. Bit Map的基本思想我们先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…

海量数据处理算法—Bloom Filter

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…

php 大数据量及海量数据处理算法总结

下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter 适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说…

海量数据处理之BitMap

有这样一种场景:一台普通PC,2G内存,要求处理一个包含40亿个不重复并且没有排过序的无符号的int整数,给出一个整数,问如果快速地判断这个整数是否在文件40亿个数据当中? 问题思考: 40亿个int占(40亿*4)/1024/1024/1024 大概为14.9G左右,很明显内存只有2G,放不下,因此不可能将这40亿数据放到内存中计算.要快速的解决这个问题最好的方案就是将数据搁内存了,所以现在的问题就在如何在2G内存空间以内存储着40亿整数.一个int整数在java中是占4个字节的即要32bit…

【转】海量数据处理算法-Bloom Filter

1. Bloom-Filter算法简介 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于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.因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合.而在能容忍低错误率的应用场合下,Bloom Fi…