(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…

第三百五十八节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—将bloomfilter(布隆过滤器)集成到scrapy-redis中,判断URL是否重复 布隆过滤器(Bloom Filter)详解 基本概念 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…

Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—将bloomfilter(布隆过滤器)集成到scrapy-redis中,判断URL是否重复 布隆过滤器(Bloom Filter)详解 基本概念 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…

Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—将bloomfilter(布隆过滤器)集成到scrapy-redis中,判断URL是否重复 布隆过滤器(Bloom Filter)详解 基本概念 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…

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…

BloomFilter 简介 当一个元素被加入集合时,通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的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,则被检元素一定不在:如果都是1,则被检元素很可能在. 优点:相比于其它的数据结构,布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势.布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数(O(k)).而且它不存储元素本身,在某些对保密要求非常严格的场合有优势. 缺点:一定的误识别率和删除困难. 要使用B…

从上一篇可以得知,BloomFilter的关键在于hash算法的设定和bit数组的大小确定,通过权衡得到一个错误概率可以接受的结果. 算法比较复杂,也不是我们研究的范畴,我们直接使用已有的实现. google的guava包中提供了BloomFilter类,我们直接使用它来进行一下简单的测试. 新建一个maven工程,引入guava包 <dependencies> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId>…

Bloom Filter是一个占用空间很小.效率很高的随机数据结构,它由一个bit数组和一组Hash算法构成.可用于判断一个元素是否在一个集合中,查询效率很高(1-N,最优能逼近于1). 在很多场景下,我们都需要一个能迅速判断一个元素是否在一个集合中.譬如: 网页爬虫对URL的去重,避免爬取相同的URL地址: 反垃圾邮件,从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(同理,垃圾短信): 缓存击穿,将已存在的缓存放到布隆中,当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉. 可能有人会问,我们…

Redis中的HyperLogLog 一般我们评估一个网站的访问量,有几个主要的参数: pv,Page View,网页的浏览量 uv,User View,访问的用户 一般来说,pv 或者 uv 的统计,可以自己来做,也可以借助一些第三方的工具,比如 cnzz,友盟 等. 如果自己实现,pv 比较简单,可以直接通过 Redis 计数器就能实现.但是 uv 就不一样,uv 涉及到另外一个问题,去重. 我们首先需要在前端给每一个用户生成一个唯一 id,无论是登录用户还是未登录用户,都要有一个唯一 id…

数据过滤在很多场景都会应用到,特别是在大数据环境下.在数据量很大的场景实现过滤或者全局去重,需要存储的数据量和计算代价是非常庞大的.很多小伙伴第一念头肯定会想到布隆过滤器,有一定的精度损失,但是存储性能和计算性能可以达到几何级别的提升.很多第三方框架也实现了相应的功能,比如hbase框架实现的布隆过滤器性能是非常的棒,redis也可以实现相应的功能.这些需要借助于第三方框架,需要维护第三方框架.如果公司没有部署相应架构,单独为使用布隆过滤器部署一套集群,代价还是非常大的. 我们在做流式计算时需要…