布隆过滤器出现的背景: 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,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间. 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低.  布隆过滤器的特点: 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比

简化布隆过滤器--BitMap 前言 前段开发项目试就发现,一部分的代码实现存在着一些性能上的隐患.但当时忙于赶进度和由于卡发中的不稳定因素,想了许多解决方案也没有机会实施.最近,正好趁个机会进行一系列的改进. 我在团队开发中负责开发服务器端.所以在编写业务逻辑层时,常常遇到以下这样的业务逻辑:1. 判断一个用户是否为在自己的好友列表中2. 判断一条动态是否已被用户翻阅3. 判断两个用户的标签的匹配度4. .....等等这些情况,我之前的方案是采用数据库来解决,为每条记录添加标记,需要查询时则遍

什么是布隆过滤器?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.把一个目标元素通过多个hash函数的计算,将多个随机计算出的结果映射到不同的二进制向量的位中,以此来间接标记一个元素是否存在于一个集合中.布隆过滤器可以做什么?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比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难.布隆过滤器特点如果布隆过滤器显示一个元素不存在于集合中,那么这个元素100%不存在与集合当中如果布隆过滤器显示一个元素存在于集合中,那么

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

python实现布隆过滤器及原理解析     布隆过滤器( BloomFilter )是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 "某样东西一定不存在或者可能存在".这篇文章主要介绍了python实现布隆过滤器 ,需要的朋友可以参考下   在学习redis过程中提到一个缓存击穿的问题, 书中参考的解决方案之一是使用布隆过滤器, 那么就有必要来了解一下什么是布隆过滤器.在参考了许多博客之后,

一.背景说明 在Flink中对流数据进行去重计算是常有操作,如流量域对独立访客之类的统计,去重思路一般有三个: 基于Hashset来实现去重 数据存在内存,容量小,服务重启会丢失. 使用状态编程ValueState/MapState实现去重 常用方式,可以使用内存/文件系统/RocksDB作为状态后端存储. 结合Redis使用布隆过滤器实现去重 适用对上亿数据量进行去重实现,占用资源少效率高,有小概率误判. 这里以自定义布隆过滤器的方式,实现Flink窗口计算中独立访客的统计,数据集样例如下:

一.布隆过滤器: 布隆过滤器(Bloom Filter)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比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难.布隆过滤器是与哈希算法是相关的,是工业实践上常用的算法,之前我们使用HashMap或者HashSet来查找重复的话也是可以的,但是对于在数据量比较大的情况下去查询那么速度就比较慢了,这个时候对于大的数据量来进行检索使用布隆过滤查找速

转自:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/07/13/2590351.html   布隆过滤器［1］(Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的.它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,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(假正例False positives,即Bloom Filter报告某一

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

说到布隆过滤器不得不提到,redis, redis作为现在主流的nosql数据库,备受瞩目:它的丰富的value类型,以及它的偏向计算向数据移动属性减少IO的成本问题.备受开发人员的青睐.通常我们使用redis作为数据缓存来使用,但是作为缓存redis会有一些问题,就是缓存穿透问题.击穿.雪崩.一致性双写.本次主要讲解的就是穿透问题 首先我们先思考一下为什么会产生穿透的问题. 假设我们有一些数据,存储在了MySQL中,但是由于用户量的庞大我们需要在在用户访问数据的时候需要在redis中进行一个过

前言 本文将以 C# 语言来实现一个简单的布隆过滤器,为简化说明,设计得很简单,仅供学习使用. 感谢@时总百忙之中的指导. 布隆过滤器简介 布隆过滤器(Bloom filter)是一种特殊的 Hash Table,能够以较小的存储空间较快地判断出数据是否存在.常用于允许一定误判率的数据过滤及防止缓存击穿及等场景. 相较于 .NET 中的 HashSet 这样传统的 Hash Table,存在以下的优劣势. 优势: 占用的存储空间较小.不需要像 HashSet 一样存储 Key 的原始数据. 劣势

布隆过滤器 布隆过滤器是一种概率空间高效的数据结构.它与hashmap非常相似,用于检索一个元素是否在一个集合中.它在检索元素是否存在时,能很好地取舍空间使用率与误报比例.正是由于这个特性,它被称作概率性数据结构(probabilistic data structure). 空间效率 我们来仔细地看看它的空间效率.如果你想在集合中存储一系列的元素,有很多种不同的做法.你可以把数据存储在hashmap,随后在hashmap中检索元素是否存在,hashmap的插入和查询的效率都非常高.但是,由于ha

一.布隆过滤器介绍 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,Bloom Filter可以看做是对bit-map的扩展,它的原理如下: 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. 1.如果这些点有任何一个0,那么被检索元素一定不存在: 2.如果都是1,那么被检索元素可能存在: 存在这种场景:有A,B二个数,A存在,但B不存在.假如利用Bl

转载自http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/07/13/2590351.html   布隆过滤器［1］(Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的.它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,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(假正例False positives,即Bloom Filter报告某一

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;

直观的说,bloom算法类似一个hash set,用来判断某个元素(key)是否在某个集合中.和一般的hash set不同的是,这个算法无需存储key的值,对于每个key,只需要k个比特位,每个存储一个标志,用来判断key是否在集合中. 算法: 1. 首先需要k个hash函数,每个函数可以把key散列成为1个整数 2. 初始化时,需要一个长度为n比特的数组,每个比特位初始化为0 3. 某个key加入集合时,用k个hash函数计算出k个散列值,并把数组中对应的比特位置为1 4. 判断某个key是否

布隆过滤器 这名词有没有听着好像很 挺高大上的,的确,它也是一种很重要的结构,下面一起看看: 一:说说历史: (Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的.它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,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(假正例False positives,即Bloom Filter报告某一元素存在于某集合中,但是实际上该元素并不

布隆过滤器 布隆过滤器(Bloom Filter)是一种概率空间高效的数据结构.它与hashmap非常相似,用于检索一个元素是否在一个集合中.它在检索元素是否存在时,能很好地取舍空间使用率与误报比例.正是由于这个特性,它被称作概率性数据结构(probabilistic data structure). 空间效率 我们来仔细地看看它的空间效率.如果你想在集合中存储一系列的元素,有很多种不同的做法.你可以把数据存储在hashmap,随后在hashmap中检索元素是否存在,hashmap的插入和查询的

首先,HyperLogLog与布隆过滤器都是针对大数据统计存储应用场景下的知名算法. HyperLogLog是在大数据的情况下关于数据基数的空间复杂度优化实现,布隆过滤器是在大数据情况下关于检索一个元素是否在一个集合中的空间复杂度优化后的实现. 在传统的数据量比较低的应用服务中,我们要实现数据基数和数据是否存在分析的功能,通常是简单的把所有数据存储下来,直接count一下就是基数了,而直接检索一个元素是否在一个集合中也很简单. 但随着数据量的急剧增大,传统的方式已经很难达到工程上的需求.过大的数

Rowkey设计 Rowkey设计原则 Rowkey设计应遵循以下原则: 1.Rowkey的唯一原则 必须在设计上保证其唯一性.由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若HBase中同一表插入相同Rowkey,则原先的数据会被覆盖掉(如果表的version设置为1的话),所以务必保证Rowkey的唯一性 2. Rowkey的排序原则 HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的,我们在设计Rowkey时要充分利用这点.比如视频网站上对影片<泰坦尼克号>的弹幕信息,这个弹幕是按