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 ...

/RocksDB作為狀態后端存儲。 結合Redis使用布隆過濾器實現去重 適用對上億數據量進行去重實現，占用 ...

bitmap去重與布隆過濾器原理 1. bitmap去重 通過一個比特位來存一個地址，占用內存很小 2. 布隆過濾器 BloomFilter 會開辟一個m位的bitArray(位數組)，開始所有數據全部置 0 。當一個元素過來時，能過多個哈希函數（h1,h2,h3....）計算不同的在哈希 ...

大數據處理中，用去去重，布隆過濾器十分常見 1、代碼 2、使用 ================================= 除了自定義的布隆過濾器，還可以使用Twitter 的開源包 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 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 ...

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 ...

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 ...

　　布隆過濾器用於字符串去重復，比如網絡爬蟲抓取時URL去重、郵件提供商反垃圾黑名單Email地址去重。等等。用哈希表也可以用於元素去重，但是占用空間比較大，而且空間使用率只有50%。　　布隆過濾器只占哈希表的1/8或1/4的空間復雜度，就能解決同樣的問題，但是有一定的誤判，而且不能刪除已有元素 ...