一、布隆過濾器簡介 上一次 我們學會了使用 HyperLogLog 來對大數據進行一個估算,它非常有價值,可以解決很多精確度不高的統計需求。但是如果我們想知道某一個值是不是已經在 HyperLogLog 結構里面了,它就無能為力了,它只提供了 pfadd 和 pfcount 方法,沒有提供 ...
介紹 我們以演進的方式來逐漸認識布隆過濾器。先拋出一個問題爬蟲系統中URL是怎么判重的 你可能最先想到的是將URL放到一個set中,但是當數據很多的時候,放在set中是不現實的。 這時你就可能想到用數組 hash函數來實現了。 index hash URL table.length 即求出URL的hash值對數組長度取模,得到數組的下標,然后設置table index ,當然數組剛開始的元素都為 ...
2020-12-03 19:12 0 382 推薦指數:
一、布隆過濾器簡介 上一次 我們學會了使用 HyperLogLog 來對大數據進行一個估算,它非常有價值,可以解決很多精確度不高的統計需求。但是如果我們想知道某一個值是不是已經在 HyperLogLog 結構里面了,它就無能為力了,它只提供了 pfadd 和 pfcount 方法,沒有提供 ...
比特幣 比較火 書本資料也較少 對cache緩存的概念就不講了 Filter 判斷這個元素在不在 經過filter判斷這個元素在不在如果不在的話肯定就不在 而如果在的話(有誤差)在從數據庫和內存中取 chache和filter 有一定的異曲同工之妙 我們來講一下hash函數 ...
算法(3)---布隆過濾器原理 開發一個電商項目,因為數據量一直在增加(已達億級),所以需要重構之前開發好的秒殺功能,為了更好的支持高並發,在驗證用戶是否重復購買的環節,就考慮用布隆過濾器。 也順便更加深入的去了解下布隆過濾器的原理,感覺還是蠻有意思的,這一連串的公式不靜 ...
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 ...
布隆過濾器 假如有1億個不重復的正整數(大致范圍已知),但是只有1G的內存可用,如何判斷該范圍內的某個數是否出現在這1億個數中?最常用的處理辦法是利用位圖,1*108/1024*1024*8=11.9,也只需要申請12M的內存 ...
試想一下這樣的場景,當黑客故意訪問不存在的數據,導致程序不斷訪問DB數據庫的數據,數據庫會不會掛掉?答案是會的。所以為了避免這種情況發生,當黑客訪問不存在的緩存時能夠迅速返回避免緩存及DB掛掉,引出了今天講的布隆過濾器。 布隆過濾器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它實際上 ...
布隆過濾器 譚文濤 2021-12-24 假如你在程序員的面試中碰到如下問題,你該如何回答: 1、 比如中國現在接種第3針加強針新冠疫苗的人數已超過10億,怎樣快速判斷出一位持有中國身份證的居民沒有接種第3針疫苗? 2、 因為你和領導喜歡公司同一個妹子,你的領導想辭退你,但你平時的工作 ...
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 ...