布隆過濾器：高效、大概的判斷數據是否存在
1 什么是布隆過濾器 本質上布隆過濾器是一種數據結構，比較巧妙的概率型數據結構（probabilistic data structure），特點是高效地插入和查詢，可以用來告訴你 “某樣東西一定不存在或者可能存在”，或者說“判斷一個元素是否存在一個集合中”，比如： 字處理軟件中 ...
原文：15. 使用布隆過濾器從海量數據中查詢一個值是否存在
楔子 我們前面介紹過 HyperLogLog 可以用來做基數統計，但它沒提供判斷一個值是否存在的查詢方法，那我們如何才能在海量數據之中判斷一個值是否存在呢 因為是海量數據，所以我們就無法將每個鍵值都存起來，然后再從結果中檢索數據了，比如數據庫中的 select count from tablename where id XXX ，或者是使用 Redis 普通的查詢方法 get XXX 等方式，這樣 ...
2020-07-18 21:52 0 519 推薦指數：
相關推薦
[爬蟲進階]使用布隆過濾器去重
[爬蟲進階]使用布隆過濾器去重 原文鏈接:https://www.cnblogs.com/blog5277/p/9340637.html 原文作者:博客園--曲高終和寡 *******************如果你看到這一行,說明爬蟲在本人還沒有發布完成的時候就抓走了我的文章,導致內容不完整 ...
干貨，使用布隆過濾器實現高效緩存！
前言 本文主要描述，使用布隆過濾實現高效緩存。文中采用數組做為緩存，如果需要高並發命中，則需將文中的數組換成Redis數據庫。 布隆過濾 布隆緩存的創建過程如下： 1，先定義緩存bit數組（BitArray），數組的長度就是緩存數據的最大數量。 2，然后將字符串通過哈希運算，求出 ...
海量數據處理利器之布隆過濾器
看見了海量數據去重，找到停留時間最長的IP等問題，有博友提到了Bloom Filter，我就查了查，不過首先想到的是大叔，下面就先看看大叔的風采。 一、布隆過濾器概念引入 （Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard ...
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 ...
十幾億的大數據判斷是否存在---布隆過濾器
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 ...
布隆過濾器 - 如何在100個億URL中快速判斷某URL是否存在？
題目描述 一個網站有 100 億 url 存在一個黑名單中，每條 url 平均 64 字節。這個黑名單要怎么存？若此時隨便輸入一個 url，你如何快速判斷該 url 是否在這個黑名單中？ 題目解析 這是一道經常在面試中出現的算法題。憑借着題目極其容易描述，電面的時候也出現過。 不考慮細節 ...
Flink 用布隆過濾器來實現UV統計
需求 查詢一個小時之內的用戶訪問量（一個用戶算一個） 難點：如果用戶量很多，要想用Set等數據結構實現去重不太現實，隨時都會OOM，這時就得利用布隆過濾器，先判斷user是否存在，不存在則計數+1，存在則不做計算，這樣能節省大量的內存空間 利用Flink官方實現的布隆過濾器來實現 ...