BloomFilter 与 CuckooFilter Bloom Filter 原理 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,它的原理是,当一个元素被加入集合时,通过K个相互独立的Hash函数将这个元素映射成一个位阵列(Bit array)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,则被检索元素一定不在:如果都是1,则被检索元素很可能在. Bloom Filter的这种高效是有一定代价的,在判断一个元素…

(1)     Bloomfilter在hbase中的作用 Hbase利用bloomfilter来提高随机读(get)的性能,对于顺序读(scan)而言,设置Bloomfilter是没有作用的(0.92版本以后,如果设置了bloomfilter为rowcol,对于执行了qualifier的scan有 一定的优化) (2)     Bloomfilter在hbase中的开销 Bloomfilter是一个列族(cf)级别的配置属性,如果在表中设置了bloomfilter,那么hbase会在生成sto…

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. 一. 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”,就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL.给一个URL,怎样知道蜘蛛是否已经访问过呢?稍微想想,就会有如下几种方案: 1.…

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…

BloomFilter–大规模数据处理利器 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. 一. 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爬虫程序(web crawler).由于网络间的链接错综复杂,爬虫在网络间爬行很可能会形成“环”.为了避免形成“环”,就需要知道爬虫程序已经访问过那些URL.给一个URL,怎样知道爬虫程序…

之前接触过bitmap,读吴军先生的数学之美,看到了一个更强大的数据结构,布隆过滤器(Bloomfilter),赶紧记下来吧,忘了怪可惜的. bitmap的使用是很有局限性的,往往只能用于海量数值型数据查重,查漏.对于海量URL,字符串等等就显得无能为力了,这时候如果追求高效的时间复杂度O(k)(k一般是很小的常数,基本相当于O(1)),BloomFilter就有用武之地了. 先说BF的缺点吧:仨字儿,不精确.什么意思呢?就是它不保证给出的结果一定为真,只能说非常可能是真的,这是概率性的,而且这…

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…

由于在爬虫代码中需要实现信息的去重功能,所以需借助bloomfilter,在看完各种博客后发现没有安装,这就尴尬了,不会连门都找不到吧.那就安装呗,各种错误,查看官方文档:http://axiak.github.io/pybloomfiltermmap/index.html#install 后完美解决, 您不需要Cython从源安装,因为我在源分发中保留c输出的缓存版本.因此,要安装,您只需要运行: 终端输入 : $ sudo pip install pybloomfiltermmap 您也可以…

摘要 Bloomfilter运行在一台机器的内存上,不方便持久化(机器down掉就什么都没啦),也不方便分布式程序的统一去重.我们可以将数据进行持久化,这样就克服了down机的问题,常见的持久化方法包括持久化到本地磁盘或结合Redis进行持久化.本文主要介绍持久化到本地的操作. 关于BloomFilter的基本原理.jar包及入门Demo,请参考我的博客:布隆过滤器 数据持久化 import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException;…

原文链接:http://blog.csdn.net/qq_38646470/article/details/79431659 1.概念: 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表,树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,检索速度也越来越慢.不过世界上还有一种叫作散列表(又叫哈希表,Hash table)的数据结构.它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列(Bit Array)中的一个点.这…