一、布隆过滤器简介 上一次 我们学会了使用 HyperLogLog 来对大数据进行一个估算,它非常有价值,可以解决很多精确度不高的统计需求。但是如果我们想知道某一个值是不是已经在 HyperLogLog 结构里面了,它就无能为力了,它只提供了 pfadd 和 pfcount 方法,没有提供 ...
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 table.length 即求出URL的hash值对数组长度取模,得到数组的下标,然后设置table index ,当然数组刚开始的元素都为 ...
2020-12-03 19:12 0 382 推荐指数:
一、布隆过滤器简介 上一次 我们学会了使用 HyperLogLog 来对大数据进行一个估算,它非常有价值,可以解决很多精确度不高的统计需求。但是如果我们想知道某一个值是不是已经在 HyperLogLog 结构里面了,它就无能为力了,它只提供了 pfadd 和 pfcount 方法,没有提供 ...
比特币 比较火 书本资料也较少 对cache缓存的概念就不讲了 Filter 判断这个元素在不在 经过filter判断这个元素在不在如果不在的话肯定就不在 而如果在的话(有误差)在从数据库和内存中取 chache和filter 有一定的异曲同工之妙 我们来讲一下hash函数 ...
算法(3)---布隆过滤器原理 开发一个电商项目,因为数据量一直在增加(已达亿级),所以需要重构之前开发好的秒杀功能,为了更好的支持高并发,在验证用户是否重复购买的环节,就考虑用布隆过滤器。 也顺便更加深入的去了解下布隆过滤器的原理,感觉还是蛮有意思的,这一连串的公式不静 ...
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 ...
布隆过滤器 假如有1亿个不重复的正整数(大致范围已知),但是只有1G的内存可用,如何判断该范围内的某个数是否出现在这1亿个数中?最常用的处理办法是利用位图,1*108/1024*1024*8=11.9,也只需要申请12M的内存 ...
试想一下这样的场景,当黑客故意访问不存在的数据,导致程序不断访问DB数据库的数据,数据库会不会挂掉?答案是会的。所以为了避免这种情况发生,当黑客访问不存在的缓存时能够迅速返回避免缓存及DB挂掉,引出了今天讲的布隆过滤器。 布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它实际上 ...
布隆过滤器 谭文涛 2021-12-24 假如你在程序员的面试中碰到如下问题,你该如何回答: 1、 比如中国现在接种第3针加强针新冠疫苗的人数已超过10亿,怎样快速判断出一位持有中国身份证的居民没有接种第3针疫苗? 2、 因为你和领导喜欢公司同一个妹子,你的领导想辞退你,但你平时的工作 ...
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 ...