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 ...
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 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。 通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景,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 ...
2020-05-09 14:43 0 4464 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
结果:使用内存27MB,查找结果一般在100毫秒以内。 ...
看见了海量数据去重,找到停留时间最长的IP等问题,有博友提到了Bloom Filter,我就查了查,不过首先想到的是大叔,下面就先看看大叔的风采。 一、布隆过滤器概念引入 (Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard ...
介绍 我们以演进的方式来逐渐认识布隆过滤器。先抛出一个问题爬虫系统中URL是怎么判重的?你可能最先想到的是将URL放到一个set中,但是当数据很多的时候,放在set中是不现实的。 这时你就可能想到用数组+hash函数来实现了。 index = hash(URL ...