第三百五十八節，Python分布式爬蟲打造搜索引擎Scrapy精講—將bloomfilter(布隆過濾器)集成到scrapy-redis中，判斷URL是否重復 布隆過濾器(Bloom Filter)詳解 基本概念 如果想判斷一個元素是不是在一個集合里，一般想到的是將所有元素 ...

於Set，即內存中，這樣響應速度肯定也快，但是如何判斷哪些需要在內存哪些需要放在磁盤也是需要平衡的。3 ...

目標 想使用Docker安裝的redis添加bloomfilter插件，以實現一個布隆過濾器，經過搜索發現docker中有整合的redis與bloomfilter插件的鏡像。直接使用redislabs/rebloom鏡像。 安裝 docker ...

（1） Bloomfilter在hbase中的作用 　　　　Hbase利用bloomfilter來提高隨機讀（get）的性能，對於順序讀（scan）而言，設置Bloomfilter是沒有作用的（0.92版本以后，如果設置了bloomfilter為rowcol，對於執行了qualifier ...

實現的布隆過濾器性能是非常的棒，redis也可以實現相應的功能。這些需要借助於第三方框架，需要維護第三 ...

簡介 布隆過濾器適合大數據判重的場景，如網絡爬蟲中判斷一個URL是否已經爬取過，判斷一個用戶是否在黑名單中，判斷一個郵件是否是垃圾郵件，等等。 優點：占用空間小，效率高，簡而言之，就是以正確率換空間和時間。 缺點：有一定的誤判率，一個URL經過布隆過濾器判斷沒爬取過，那么一定沒爬取過，一個URL ...

於其它的數據結構，布隆過濾器在空間和時間方面都有巨大的優勢。布隆過濾器存儲空間和插入/查詢時間都是常數（O(k)）。 ...

。 關於BloomFilter的基本原理、jar包及入門Demo，請參考我的博客：布隆過濾器 數據持久化 ...