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…

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…

前言 :  即可能误判    不会漏判   一.什么是Bloom Filter     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.这就是布隆过滤器的基本思想.       但Bloom Filter的这种…

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…

先解释一下什么是哈希函数.哈希函数简单来说就是一种映射,它可取值的范围(定义域)通常很大,但值域相对较小.哈希函数所作的工作就是将一个很大定义域内的值映射到一个相对较小的值域内. 传统的哈希存储 假设要哈希的集合为S,它有n个元素.传统的哈希方法是,将哈希区域组织成h(h > n)个格子的列表,每一个格子都能存储S中的一个元素.存储时将S中的每一个元素映射到{0, 1, … , h-1}的范围内,然后以这个值为索引将此元素存储到对应的格子内.由于哈希函数将一个大集合映射到一个小集合中,所以存在将…

大数据处理--Bloom Filter 布隆过滤器(Bloom Filter)是由巴顿.布隆于一九七零年提出的.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. 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)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.同时检索速度也越来越慢. Bloom Filter 是一种空间效率很高的随机数据结构,Bloom filte…

Bloom Filter(布隆过滤器) 布隆过滤器用于测试某一元素是否存在于给定的集合中,是一种空间利用率很高的随机数据结构(probabilistic data structure),存在一定的误识别率(false positive),即布隆过滤器报告某一元素存在于某集合中,但是实际上该元素并不在集合中,但是没有错误识别的情形(false negative),即如果某个元素确实没有在该集合中,那么布隆过滤器是不会报告该元素存在于集合中的,没有漏报的情形出现,召回率为百分之百.   算法描述  …

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.…

作者:July出处:结构之法算法之道blog 以下是原博客链接网址 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693 微软面试100题系列 http://blog.csdn.net/column/details/ms100.html 前言 一般而言,标题含有“秒杀”,“99%”,“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌,但进一步来讲,如果读者读罢此文,却无任何收获,那么,我也甘愿背负这样的罪名,:-),同时,此文可以看做是对这篇…

布隆过滤器简介:https://www.cnblogs.com/Jack47/p/bloom_filter_intro.html 布隆过滤器详解:原文链接:http://www.cnblogs.com/allensun/archive/2011/02/16/1956532.html 布隆过滤器解析:https://www.cnblogs.com/liyulong1982/p/6013002.html 布隆过滤器 (Bloom Filter)是由Burton Howard Bloom于1970年提…