Bloom Filter的算法: 为了降低冲突的概念,Bloom Filter使用了多个哈希函数,而不是一个.创建一个m位BitSet,先将所有位初始化为0,然后选择k个不同的哈希函数.第i个哈希函数对字符串str哈希的结果记为h(i,str),且h(i,str)的范围是0到m-1 处理字符串的过程: 对于字符串str,分别计算h(1,str),h(2,str)…… h(k,str).然后将BitSet的第h(1,str).h(2,str)…… h(k,str)位设为1. 检查字符串是否存在的…

        Url Seen用来做url去重.对于一个大的爬虫系统,它可能已经有百亿或者千亿的url,新来一个url如何能快速的判断url是否已经出现过非常关键.因为大的爬虫系统可能一秒钟就会下载几千个网页,一个网页一般能够抽取出几十个url,而每个url都需要执行去重操作,可想每秒需要执行大量的去重操作.因此Url Seen是整个爬虫系统中非常有技术含量的一个部分.         为了提高过滤的效率,我们使用有极低误判率但是效率非常高的算法--Bloom Filter,已经有高手写好了B…

什么是Bloom Filter 先来看这样一个爬虫相关问题:文件A中有10亿条URL,每条URL占用64字节,机器的内存限制是4G,现有一个URL,请判断它是否存在于文件A中(爬过的URL无需再爬).如果有很多个URL需要判断呢? 分析之后我们可以发现,这就是快速query问题,通常查操作居多,写操作较少.要快速判断一个URL是否在文件A中,由于 \[{1,000,000,000*64 B = 64,000,000,000 B ≈ 60GB } \] 而60G是放不进内存的,所以逐个读入内存判断…

Bloom Filter(BF) 是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的高速查找算法,用于高速查找某个元素是否属于集合, 但不要求百分百的准确率. Bloom filter通经常使用于爬虫的url去重,即推断某个url是否已经被爬过. 原理方面我引用一篇别人的文章.讲的比較清晰了.在此我不予赘述. 很多其它信息能够參考其论文. 看过几个php实现的BF,都觉得可读性不是非常强. 本文主要给出我对Bloom Filter的一个php实现. 原理: <引用自这篇文章> 一. 实例 为…

Bloom Filter 算法 Bloom filter是由Burton Bloom 在1970年提出的,其后在P2P上得到了广泛的应用.Bloom filter 算法可用来查询某一数据是否在某一数据集合中.其长处是查询效率高.可节省空间.但其缺点是会存在一定的错误.因此Bloom filter 算法仅仅能应用于那些同意有一定错误的场合.可使用Bloom filter 算法的场合包含字典软件.分布式缓存.P2P网络和资源路由等等. 使用Bloom Filter我们能够推断一个元素是否在某一个集合…

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.…

Bloom Filter的中文翻译叫做布隆过滤器,是1970年由布隆提出的.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.布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难.如文章标题所述,本文只是做简单介绍,属于科普文章. 应用场景在正式介绍Bloom Filter算法之前,先来看看什么时候需要用到Bloom Filter算法.1. HTTP缓存服务器.Web爬虫等主要工作是判断一条URL是否在现有的URL集…

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…

议题:布隆过滤器(Bloom Filter) 分析: BF由一个很长的二进制向量和一系列随机映射的函数组成,通过多个Hash函数将一个元素映射到一个Bit Array中的多个点,查询的时候仅当所有的映射点都为1才能判断元素存在于集合内:BF用于检索一个元素是否在一个集合中,记忆集合求交集:优点是空间 和时间效率都超过一般查询算法,缺点是有一定的误判概率和删除困难: 如下图,使用三个哈希函数对每个元素进行映射,这样每个元素对应HashTable中的三个位置,如果查找w是否在HashTable中则仍…