大数据算法——布隆过滤器
本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天的文章和大家一起来学习大数据领域一个经常用到的算法——布隆过滤器。如果看过《数学之美》的同学对它应该并不陌生，它经常用在集合的判断上，在海量数据的场景当中用来快速地判断某个元素在不在一个庞大的集合当中。它的原理不难，但是设计 ...
相关推荐
哈希——布隆过滤器 查黑名单（大数据 100亿数据）
查黑名单（大数据 100亿数据） 不理想的是： 1.使用哈希表来查（要使用非常大的空间） 2.改进：使用哈希分流，然后将使用多个计算机处理（浪费机器，代价高） 理想的是使用布隆过滤器（一种集合，但是有失误率，不属于黑名单的url可能会被认为在黑名单中，误报）： 使用的是基本数据 ...
大数据判断数据是否存在——布隆过滤器
来说相对比较低。 这个时候运用得比较好的方式就是利用布隆过滤器（Bloom Filter），它可 ...
大数据算法系列——布隆过滤器
一、简介 Bloom filter介绍 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 ...
布隆过滤器，你也可以处理十几亿的大数据
文章收录在 GitHub JavaKeeper ，N线互联网开发必备技能兵器谱 什么是 BloomFilter 布隆过滤器（英语：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。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。 通常 ...
十几亿的大数据判断是否存在---布隆过滤器
布隆过滤器，你也可以处理十几亿的大数据 文章收录在 GitHub JavaKeeper ，N线互联网开发必备技能兵器谱 什么是 BloomFilter 布隆过滤器（英语：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 ...
探索C#之布隆过滤器(Bloom filter)
阅读目录： 背景介绍 算法原理 误判率 BF改进 总结 背景介绍 Bloom filter(后面简称BF)是Bloom在1970年提出的二进制向量数据结构。通俗来说就是在大数据集合下高效判断某个成员是否属于这个集合。BF其优点在于： 插入和查询复杂度都是O ...
布隆过滤器 php实现
1.抛砖引玉 有些项目中，缓存可能是这样设计的： 前端用户查询数据时： 先去缓存或nosql（redis mongodb等）里面查。如果能找到，就直接把数据返回给用户。 如果缓存里面也没有（缓存没命中），才去数据库中查找。 上面这个设计的目的，是为了用缓存给mysql降低 ...