大數據算法——布隆過濾器
本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天的文章和大家一起來學習大數據領域一個經常用到的算法——布隆過濾器。如果看過《數學之美》的同學對它應該並不陌生，它經常用在集合的判斷上，在海量數據的場景當中用來快速地判斷某個元素在不在一個龐大的集合當中。它的原理不難，但是設計 ...
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哈希——布隆過濾器 查黑名單（大數據 100億數據）
查黑名單（大數據 100億數據） 不理想的是： 1.使用哈希表來查（要使用非常大的空間） 2.改進：使用哈希分流，然后將使用多個計算機處理（浪費機器，代價高） 理想的是使用布隆過濾器（一種集合，但是有失誤率，不屬於黑名單的url可能會被認為在黑名單中，誤報）： 使用的是基本數據 ...
大數據判斷數據是否存在——布隆過濾器
來說相對比較低。 這個時候運用得比較好的方式就是利用布隆過濾器（Bloom Filter），它可 ...
大數據算法系列——布隆過濾器
一、簡介 Bloom filter介紹 Bloom Filter（BF）是一種空間效率很高的隨機數據結構，它利用位數組很簡潔地表示一個集合，並能判斷一個元素是否屬於這個集合。它是一個判斷元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能會出現錯誤判斷，但不會漏掉判斷 ...
布隆過濾器，你也可以處理十幾億的大數據
文章收錄在 GitHub JavaKeeper ，N線互聯網開發必備技能兵器譜 什么是 BloomFilter 布隆過濾器（英語：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數。主要用於判斷一個元素是否在一個集合中。 通常 ...
十幾億的大數據判斷是否存在---布隆過濾器
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探索C#之布隆過濾器(Bloom filter)
閱讀目錄： 背景介紹 算法原理 誤判率 BF改進 總結 背景介紹 Bloom filter(后面簡稱BF)是Bloom在1970年提出的二進制向量數據結構。通俗來說就是在大數據集合下高效判斷某個成員是否屬於這個集合。BF其優點在於： 插入和查詢復雜度都是O ...
布隆過濾器 php實現
1.拋磚引玉 有些項目中，緩存可能是這樣設計的： 前端用戶查詢數據時： 先去緩存或nosql（redis mongodb等）里面查。如果能找到，就直接把數據返回給用戶。 如果緩存里面也沒有（緩存沒命中），才去數據庫中查找。 上面這個設計的目的，是為了用緩存給mysql降低 ...