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  • BloomFilter算法

    BitMap 与 BloomFilter 的区别BloomFilter 算法其实是在 BitMap 算法的基础上用多个哈希函数进行哈希,以此来降低发生误判(哈希冲突)的几率,但是从理论上来说还不能 100%BitMap 算法只要哈希值所对应的下标为 1 就认为已经重复了,但是 BloomFilter 则必须要多个哈希值所对应的下标为 1 才认为是存在了。BitMap 与 BloomFilter 可能产生的误差BitMap 与 BloomFilter 都用来检测重复。从另一个角度想,也就是来检测是否包含某一元素。BitMap 和 BloomFilter 产生误差的来源主要是来源于哈希碰撞。当数组下标修改的值越来越多,BitMap 算法和 BloomFilter 算法发生误判的可能性越大。1、Bloom Filter_百度百科2、解释 BloomFilter 的一篇很好的博文
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  • 理解BloomFilter

    理解BloomFilter一. 产生背景很多时候,我们都有这样一个需求:判断一个元素是否存在于集合中。比如IDEA中的单词拼写检查,要判断一个用户输入的单词是否在词库中。BloomFilter原理Bloom Filter有两个要素:一个很长的二进制向量一系列随机映射函数(hash函数)布隆过滤器的原理是:当一个元素被加入集合时,通过K个hash函数将这个元素映射成一个位数组中的可以注意到,上面用了大约、很可能这些修饰词,也就是说,BloomFilter是有一定误判率的:如果一个元素被判断为不存在,则一定不存在。BloomFilter使用场景垃圾邮件过滤白名单解决缓存穿透
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  • 基于Redis的Bloomfilter去重

    Bloomfilter就是将去重对象映射到几个内存“位”,通过几个位的01值来判断一个对象是否已经存在。然而Bloomfilter运行在一台机器的内存上,不方便持久化(机器down掉就什么都没啦),也不方便分布式爬虫的统一去重。如果可以在Redis上申请内存进行Bloomfilter,以上两个问题就都能解决了。本文即是用Python,基于Redis实现Bloomfilter去重。下面先放代码,最后附上说明。0 for i in range(len(value)): ret += self.seed * ret + ord(value) return (self.cap - 1) & retclass BloomFilter(object): def __init__(self, host=localhost, port=6379, db=0, blockNum=1, key=bloomfilter): :param host
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  • BloomFilter布隆过滤器使用

    从上一篇可以得知,BloomFilter的关键在于hash算法的设定和bit数组的大小确定,通过权衡得到一个错误概率可以接受的结果。算法比较复杂,也不是我们研究的范畴,我们直接使用已有的实现。google的guava包中提供了BloomFilter类,我们直接使用它来进行一下简单的测试。bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size); public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < size; i++) { bloomFilter.put(i); } for (int i = 0; i < size; i++) { if (!private static BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, 0.0001); 再次运行看看
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  • bloomfilter的简单实现

    一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素.实现public class BloomFilter { private final int size; private final int hashCount;private final BitSet bitSet; public BloomFilter(int size, int hashCount) { this.size = size; this.hashCount
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  • 使用bloomfilter修改scrapy-redis去重

    为什么要使用bloomfilter首先我们先了解一下为什么要使用bloomfilter去修改scrapy的去重机制。bloomfilter就是这样一个算法。Bloomfilter算法简介Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。redis的setbit和getbit前面说的BloomFilter算法是单机的。但是拥有大数据量的系统绝不是一台服务器,所以需要多台服务器共享。结合Redis的BitMap就能够完美的实现这一需求。利用redis的高性能以及通过pipeline将多条bit操作命令批量提交,实现了多机BloomFilter的bit数据共享。, defaults.BLOOMFILTER_BLOCK) #需要多少个内存块 self.bit_size = 1
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  • BloomFilter 简介及在 Hadoop reduce side join 中的应用

    (5)Bloomfilter在HBase中的作用       HBase利用Bloomfilter来提高随机读(Get)的性能,对于顺序读(Scan)而言,设置Bloomfilter是没有作用的(0.92Bloomfilter是一个列族(cf)级别的配置属性,如果你在表中设置了Bloomfilter,那么HBase会在生成StoreFile时包含一份bloomfilter结构的数据,称其为MetaBlock所以,开启bloomfilter会有一定的存储及内存cache开销。       Bloomfilter如何提高随机读(Get)的性能? 如果你设置了bloomfilter,那么在遍历读storefile时,就可以利用bloomfilter,忽略某些storefile。       这个过程其实需要先对小表的数据做BloomFilter训练,构造一个BloomFilter样本文件(二进制的),放到分布式缓存,然后在map阶段被读入用来过滤大表。
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  • 2020-08-25:BloomFilter的原理以及Zset的实现原理。

    2.根据n和p,算出BloomFilter一共需要多少个bit位,向上取整,记为m。3.根据m和n,算出BloomFilter需要多少个哈希函数,向上取整,记为k。
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  • 2020-08-25:BloomFilter的原理以及Zset的实现原理。如何回答呢?

    2020-08-25:BloomFilter的原理以及Zset的实现原理。
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  • 深度剖析各种BloomFilter的原理、改进、应用场景

    实在需要删除字符串的可以使用Counting bloomfilter(CBF),这是一种基本Bloom Filter的变体,CBF将基本Bloom Filter每一个Bit改为一个计数器,这样就可以实现删除字符串的功能了Bloom Filter实现代码   下面给出一个简单的Bloom Filter的Java实现代码:import java.util.BitSet;publicclass BloomFilter{* BitSet
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  • Java项目实战篇:用Redis快速实现BloomFilter!

    redis有以下为操作,可以用于实现bloomfilter:redis>SETBIT bit 10086 1(integer)0redis>GETBIT bit 10086(integer)1redis
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  • 使用BloomFilter布隆过滤器解决缓存击穿、垃圾邮件识别、集合判重

    我们使用BloomFilter的目的就是想省空间,所以我们需要做的就是在错误率上做个权衡就OK。很多时候这个错误率我们是能接受的,譬如垃圾邮箱问题,是坏人一定会被抓,这个能保证。至于在缓存穿透上的应用,是为了避免恶意用户频繁请求缓存中不存在DB也不存在的值,会导致缓存失效、DB负载过大,可以使用BloomFilter把所有数据放到bit数组中,当用户请求时存在的值肯定能放行,部分不存在的值也会被放行讲了这么多,可以看到,原理很简单,但要实际做一个BloomFilter可就麻烦了,已经属于科学家的范畴了,好在早早有人已经搞定了java版的实现,用法很简单,下一篇看看。
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  • 详解大规模数据处理利器 BloomFilter 算法

    实在需要删除字符串的可以使用Counting bloomfilter(CBF),这是一种基本Bloom Filter的变体,CBF将基本Bloom Filter每一个Bit改为一个计数器,这样就可以实现删除字符串的功能了
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  • 海量数据处理之BloomFilter

    一提到元素查找,我们会很自然的想到HashMap。通过将哈希函数作用于key上,我们得到了哈希值,基于哈希值我们可以去表里的相应位置获取对应的数据。除了存在哈希冲突问题之外,HashMap一个很大的问题就是空间效率低。引入Bloom Filter则可以很好的解决空间效率的问题。 原理Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,Bloom filter 可以看做是对bit-map 的扩展,布隆过滤器被设计为一个具有N的元素的位数组A(bit array),初始时所有的位都置为0。当一个元素被加入集合时,通过K个Hash函数将这个元素映射成一个位阵列(Bit array)中的K个点,把它们置为1。检索时,我们只要看看这些点是不是都是1就(大约)知道集合中有没有它了。如果这些点有任何一个 0,则被检索元素一定不在;如果都是 1,则被检索元素很可能在。添加元素要添加一个元素,我们需要提供k个哈希函数。每个函数都能返回一个值,这个值必须能够作为位数组的索引(可以通过对数组长度进行取模得到)。然后,我们把位数组在这个索引处的值设为1。例如,第一个哈希函数作用于元素I上,返回x。类似的,第二个第三个哈希函数返回y与z,那么: A=A=A = 1查找元素查找的过程与上面的过程类似,元素将会被不同的哈希函数处理三次,每个哈希函数都返回一个作为位数组索引值的整数,然后我们检测位数组在x、y与z处的值是否为1。如果有一处不为1,那么就说明这个元素没有被添加到这个布隆过滤器中。如果都为1,就说明这个元素在布隆过滤器里面。当然,会有一定误判的概率。算法优化通过上面的解释我们可以知道,如果想设计出一个好的布隆过滤器,我们必须遵循以下准则:好的哈希函数能够尽可能的返回宽范围的哈希值。位数组的大小(用m表示)非常重要:如果太小,那么所有的位很快就都会被赋值为1,这样就增加了误判的几率。哈希函数的个数(用k表示)对索引值的均匀分配也很重要。计算m的公式如下: m = - nlog p (log2)^2 这里p为可接受的误判率。计算k的公式如下: k = mn log(2) 这里k=哈希函数个数,m=位数组个数,n=待检测元素的个数(后面会用到这几个字母)。哈希算法哈希算法是影响布隆过滤器性能的地方。我们需要选择一个效率高但不耗时的哈希函数,在论文《更少的哈希函数,相同的性能指标:构造一个更好的布隆过滤器》中,讨论了如何选用2个哈希函数来模拟k个哈希函数。首先,我们需要计算两个哈希函数h1(x)与h2(x)。然后,我们可以用这两个哈希函数来模仿产生k个哈希函数的效果: gi(x) = h1(x) + ih2(x) 这里i的取值范围是1到k的整数。Google Guava类库使用这个技巧实现了一个布隆过滤器,哈希算法的主要逻辑如下:long hash64 = ...;int hash1 = (int) hash64;int hash2 = (int) (hash64 >>> 32); for (int i = 1; i
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  • C++拾取——Linux下实测布隆过滤器(Bloom filter)和unordered_multiset查询效率

    也就是说unordered_multiset和bloomfilter的构建时间都符合?线性增长规律,但是unordered_multiset初始耗时?比bloomfilter要长,但是其增长系数?一旦超过阀值,unordered_multiset就永远比bloomfilter要慢了。而bloomfilter的查找速度一直比较稳定。而bloomfilter比较稳定。个数较少时bloomfilter比unordered_multiset慢,但是超过一定阀值,bloomfilter将比unordered_multiset快。随着数据长度增长,bloomfilter的查找速度越来越慢。而且速度比unordered_multiset慢较多。随着误算率降低,bloomfilter的查找速度越来越慢。测试代码和生成图的代码见https:github.comf304646673test_bloomfilter
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  • 从SpringBoot构建十万博文聊聊缓存穿透

    bloomFilter = null; @Autowired private DynamicQuery dynamicQuery; ** * 初始化 * @PostConstruct public voidbloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity); for (int i = 0; i < capacity; i++) { bloomFilter.put(i); } **返回计算机最精确的时间,单位纳妙 * long start = System.nanoTime(); if (bloomFilter.mightContainpublic static void main(String[] args) { int capacity = 1000000; BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.createpublic static BloomFilter create(Funnel
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  • Guava - 布隆过滤器的使用

    布隆过滤器简单介绍布隆过滤器介绍maven引入 com.google.guava guava 18.0 布隆过滤器的使用BloomFilter b = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnelutf-8)), 1000, 0.000001);b.put(121);b.put(122);b.put(123);System.out.println(b.mightContain(12321));BloomFilterb1 = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName(utf-8)), 1000, 0.000001);b1.put(aba);b1.put(abb);b1.put(abc);b1.putAll(b);System.out.println(b1.mightContain(123));参考及拓展Guava的布隆过滤器布隆过滤器演示BloomFilter
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  • 数据的存储

    在内存中处理数据时,除了一般程序语言自带的 map list set 之外,还有很多性能卓绝的数据结构可以考虑,比如 bloomfilter,各种 tree 等。bloomfilter 是一个经常被人忽视的强大工具,它常常可以起到四两拨千斤的作用。讲一个实际的例子。我们做 web 的,经常需要做各种各样的过滤,比如 blacklist。如果 blacklist 改动不是很频繁,那么可以在 blackblist 变动之后生成一个 bloomfilter,当请求到达的时候,检查请求是否命中这个 bloomfilter,如果没命中,这肯定是一个被允许的请求事实上,google chrome 正是利用 bloomfilter 进行恶意 URL 的检测:浏览器会维护一个恶意 URL 的 bloomfilter,任何用户输入的 URL 都会经过这个检查,只有当这个bloomfilter 被命中,这个 URL 会发送给 google 的服务器进一步检查。
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  • Redis缓存穿透、缓存雪崩、redis并发问题分析

    方案3、布隆过滤器 bloomfilter就类似于一个hash set,用于快速判某个元素是否存在于集合中,其典型的应用场景就是快速判断一个key是否存在于某容器,不存在就直接返回。bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity); static { for (int i = 0; i < capacity然后模拟了1w个不存在于布隆过滤器中的key,匹配错误率为31810000,也就是说,出错率大概为3%,跟踪下BloomFilter的源码发现默认的容错率就是0.03: public static BloomFilterprivate static BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity,0.01);我们断点跟踪下对比两个出错率可以发现,误判率为0.02时数组大小为8142363,0.03时为7298440,误判率降低了0.01,BloomFilter维护的数组大小也减少了843923,可见BloomFilter
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  • pybloom去重

    sbf.add(url) print(url in sbf) # Trueprint(url2 in sbf) # FalseBloomFilterfrom pybloom_live import BloomFilterbf = BloomFilter(capacity=1000) bf.add(www.baidu.com) print(www.baidu.com in bf) # Trueprint(www.douban.comScalableBloomFilter 可以自动扩容# -*- coding: utf-8 -*-from pybloom import BloomFilter f = BloomFilter(capacity, error_rate 是能容忍的误报率,超过误报率,抛出异常print()#print(all())#Trueprint(10 in f)#Falseprint(5 in f)#True f = BloomFilter
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