什么情况下需要布隆过滤器? 先来看几个比较常见的例子 字处理软件中,需要检查一个英语单词是否拼写正确 在 FBI,一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上 在网络爬虫里,一个网址是否被访问过 yahoo, gmail等邮箱垃圾邮件过滤功能 这几个例子有一个共同的特点 ...
前言 Bloom过滤器,通过将字符串映射为信息指纹从而节省了空间。Bloom过滤器的原理为,将一个字符串通过一定算法映射为八个Hash值,将八个Hash值对应位置的Bitset位进行填充。在进行校验的时候,通过同样的算法计算八个Hash值,八个Hash值全部存在才可以认定为该字符串在集合中存在。 四个Hash值的布隆过滤器: 通过这样的一个算法,可以无需将字符串的MD 值存储在内存中,只需要定义一 ...
2018-01-07 21:03 0 4430 推荐指数:
什么情况下需要布隆过滤器? 先来看几个比较常见的例子 字处理软件中,需要检查一个英语单词是否拼写正确 在 FBI,一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上 在网络爬虫里,一个网址是否被访问过 yahoo, gmail等邮箱垃圾邮件过滤功能 这几个例子有一个共同的特点 ...
一 前言 假如有一个15亿用户的系统,每天有几亿用户访问系统,要如何快速判断是否为系统中的用户呢? 方法一,将15亿用户存储在数据库中,每次用户访问系统,都到数据库进行查询判断,准确性高,但 ...
介绍: 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。 应用例子 ...
本文介绍了布隆过滤器的概念及变体,这种描述非常适合代码模拟实现。重点在于标准布隆过滤器和计算布隆过滤器,其他的大都在此基础上优化。文末附上了标准布隆过滤器和计算布隆过滤器的代码实现(Java版和Python版) 本文内容(除代码外)皆来自 《Foundations ...
布隆过滤器 布隆过滤器主要用于判断一个元素是否在一个集合中,它可以使用一个位数组简洁的表示一个数组。它的空间效率和查询时间远远超过一般的算法,但是它存在一定的误判的概率,适用于容忍误判的场景。如果布隆过滤器判断元素存在于一个集合中,那么大概率是存在在集合中,如果它判断元素不存在一个集合中 ...
1 位图(BitMap) 在讨论布隆过滤器之前,先看一下位图是什么。 首先考虑一个问题场景 假如需要过滤某些不安全网页,现有100亿个黑名单页面,每个网页的URL最多占用64字节。现要设计一种网页过滤系统,可以根据网页的URL判断该网页是否在黑名单上。 最直观的想法必然是使用一个 ...
Bloom filter 适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找 ...
应用场景 主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的场景,如检查垃圾邮件地址,爬虫URL地址去重,解决缓存穿透问题等。 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 ...