合并多表数据是常见的数据处理工作之一。无论大小公司，难免会遇到需要手工收集一些数据信息，可能是临时性的，也可能IT系统没有架设好的缘故。手工报表的最大特点是：存在一定的不规范性，给整合带来困难。...红框处是理想情况下仅仅存在于表中的信息。但是由于报表填写人员习惯问题，你会得到很多附赠，比如人为插入行，使得不同表格标题不在同一位置。比如人为增加文字或无关的计算（如图中的"4.22提交"，乱码等）。...这个时候，如果直接将数据展开，会发现所有无关信息全部进来了。所以在展开前先进行处理（以下步骤为清晰说明，拆分操作，实际使用时可嵌套一步完成）。...Table.RemoveLastN([去头],each [Column1]"总计") 还有一点不完美的地方，每个表中都有标题，我们可以再嵌套一个提升标题。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...Dim rngFoundCell As Range Dim lngCurRow As Long Application.ScreenUpdating = False '赋值为工作表...Sheet1 Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表中的最后一个数据行 lngRow = .Range(...Sheets("Sheet2").Cells.Clear '获取数据单元格所在的行并复制到工作表Sheet2 For Each rngFoundCell
知道了如何向布隆过滤器中添加一个数据，那么新来一个数据，我们如何判断其是否存在于这个布隆过滤器中呢？ ...很简单，我们只需要将这个新的数据通过上面自定义的几个哈希函数，分别算出各个值，然后看其对应的地方是否都是1，如果存在一个不是1的情况，那么我们可以说，该新数据一定不存在于这个布隆过滤器中。 ...反过来说，如果通过哈希函数算出来的值，对应的地方都是1，那么我们能够肯定的得出：这个数据一定存在于这个布隆过滤器中吗？ ...三、获取位图指定范围值为1的个数 bitcount key [start end] 如果不指定，那就是获取全部值为1的个数。 注意：start和end指定的是字节的个数，而不是位数组下标。...; 5 import com.google.common.hash.Funnel; 6 import com.google.common.hash.Funnels; 7 8 public class
布隆过滤器：布隆过滤器是一种数据结构，用于快速判断一个元素是否存在于集合中。它可以通过使用多个哈希函数和位数组来表示一个集合，可以高效地判断一个元素是否存在于集合中，但有一定的误判率。...如果业务不允许误判，可以通过调整布隆过滤器的参数来减小误判率，但这样可能会增加空间和时间复杂度。...布隆过滤器和缓存空对象的区别主要在于： 原理：布隆过滤器是通过多个哈希函数和位数组来表示一个集合，用于判断元素是否存在于集合中。而缓存空对象是将空对象存入缓存，用于表示数据库中不存在某个数据。...误判率：布隆过滤器有一定的误判率，即存在一定的概率判断一个元素存在于集合中，但实际上不存在。而缓存空对象不会存在误判的情况。...数据量过大：如果表中的数据量非常大，超过了索引的叶子节点的存储容量，那么索引将失效。这种情况下，查询优化器可能会选择使用全表扫描。 索引被禁用或损坏：如果索引被禁用或损坏，那么索引将无法起到作用。
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。...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 =...; /* 存储海量数据使用bitset */ private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE); /* 哈希函数对象用于判断元素是否存在于表中
这种方法的时间复杂度为 O(1)，但需要额外的存储空间来存储哈希表。如果桶中存在数据，则说明此值已存在，否则说明未存在。使用布隆过滤器：布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否在集合中。...如果都为 1，则该数据可能存在；如果有一个位不为 1，则该数据一定不存在。布隆过滤器的查询时间复杂度为 O(k)，其中 k 为哈希函数的个数。相同点和不同点它们两的相同点是：它们都存在误判的情况。...布隆过滤器的实现通常有以下两种方案：通过程序实现（内存级别方案）：使用 Google Guava 库和 Apache Commons 库实现布隆过滤器。...Guava 实现布隆过滤器使用 Google Guava 库实现布隆过滤器总共分为以下两步：引入 Guava 依赖使用 Guava API 操作布隆过滤器具体实现如下。...然后，我们可以使用 put() 方法向布隆过滤器中插入数据，使用 mightContain() 方法来判断元素是否存在于布隆过滤器中。小结在海量数据如何确定一个值是否存在？
这种方法的时间复杂度为 O(1)，但需要额外的存储空间来存储哈希表。如果桶中存在数据，则说明此值已存在，否则说明未存在。 使用布隆过滤器：布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否在集合中。...如果都为 1，则该数据可能存在；如果有一个位不为 1，则该数据一定不存在。布隆过滤器的查询时间复杂度为 O(k)，其中 k 为哈希函数的个数。 相同点和不同点 它们两的相同点是：它们都存在误判的情况。...布隆过滤器的实现通常有以下两种方案： 通过程序实现（内存级别方案）：使用 Google Guava 库和 Apache Commons 库实现布隆过滤器。...Guava 实现布隆过滤器 使用 Google Guava 库实现布隆过滤器总共分为以下两步： 引入 Guava 依赖 使用 Guava API 操作布隆过滤器 具体实现如下。...然后，我们可以使用 put() 方法向布隆过滤器中插入数据，使用 mightContain() 方法来判断元素是否存在于布隆过滤器中。 小结 在海量数据如何确定一个值是否存在？
因为数据在磁盘上是以block为单位存储的（比如4K，16K）,假如你更新了Order表一条数据，又更新了Product表一条数据，脏页刷盘时，这两条数据在磁盘上的block位置可能差了十万八千里，就变成了随机...点读的优化 尽管我们可以通过SSTable的内存block稀疏索引结构简单判断key是否可能存在于block中，但如上get(23)，如果level1读不到，仍需要往下读level2,level3。...（因为数据是按照增删改的时间顺序一层层往下落盘的，如果一个key不存在低level中，可能存在于更早的高level中）。这样的点读IO次数较多，读放大严重。...布隆过滤器：是通过hash算法来判断一个key是否存在于某个集合中，布隆过滤器通常是一个bit数组，用针对一个key多次hash算法确定的多个bit值来表示key是否存在。...分层布隆过滤器 上述布隆过滤器是假设每层数据都使用相同的布隆过滤器来进行过滤，而数据随着层数的增加通常是指数级增长的，如果使低层的数据使用更精确的布隆过滤器（所需bit数更多，但是精确度更高）,高层的数据使用稍微不那么精确的布隆过滤器
对于这样的作业模式，布隆索引就能表现地很好，因为查询索引可以靠设置得当的布隆过滤器来裁剪很多数据文件。另外，如果生成的键可以以某种顺序排列，参与比较的文件数会进一步通过范围裁剪而减少。...为了高效地把记录键和布隆过滤器进行比对，即尽量减少过滤器的读取和均衡执行器间的工作量，Hudi缓存了输入记录并使用了自定义分区器和统计规律来解决数据的偏斜。...有时，如果布隆过滤器的假阳性率过高，查询会增加数据的打乱操作。Hudi支持动态布隆过滤器（设置hoodie.bloom.index.filter.type=DYNAMIC_V0）。...由于这些大部分都是仅追加的数据，插入和更新只存在于最新的几个分区中。由于重复事件可能发生在整个数据管道的任一节点，在存放到数据湖前去重是一个常见的需求。 总的来说，低消耗去重是一个非常有挑战的工作。...（3）对维度表的随机更删 正如之前提到的，如果范围比较不能裁剪许多文件的话，那么布隆索引并不能带来很好的效益。
如果有任何一个位为 0 ，元素肯定不存在。 删除：由于布隆过滤器的设计目的是快速检查元素是否存在，通常不支持删除操作。...Returns: - True，如果元素可能存在（存在误判的可能性）；False，如果元素肯定不存在。...bf = BloomFilter(100, 5) # 向布隆过滤器中添加元素 bf.add("example") # 查询元素是否存在于布隆过滤器中 print(bf.lookup("example...应用示例 跳跃表和布隆过滤器在许多应用中都有广泛的用途。以下是一些示例： 3.1 跳跃表的应用 数据库索引：跳跃表可用于加速数据库查询，尤其是范围查询。...垃圾邮件过滤：布隆过滤器可用于快速确定一封电子邮件是否是垃圾邮件。 缓存穿透保护：布隆过滤器可用于防止缓存穿透，即请求不存在于缓存中的数据。 4.
如果为每个所有可能的值分配1个bit，这就是BitMap所要完成的工作。然而当数据量大到一定程度，所需要的存储空间将会超出可承受的范围，如写64bit类型的数据，需要大概2EB存储。...布隆过滤器是BitMap的一种工业实现，解决了使用BitMap时当数据量大到一定程度，所需要的存储空间将会超出可承受的范围的问题。...最后，我们通过Google实现的BloomFilter，介绍如何使用布隆过滤器并自定义调整误判率。 相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。...布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数（O(k)）。哈希表也能用于判断元素是否在集合中，但是布隆过滤器只需要哈希表的1/8或1/4的空间复杂度就能完成同样的问题。...布隆过滤器的缺点除了误算率之外（随着存入的元素数量增加，误算率随之增加。但是如果元素数量太少，则使用散列表足矣），不能从布隆过滤器中删除元素。
此外，如果可以构造键以使其具有特定顺序，则通过范围修剪进一步减少要比较的文件数量。 Hudi 构建一个包含所有文件键范围的区间树，并有效过滤掉更新/删除记录中与任何键范围不匹配的文件。...有时，如果布隆过滤器误报率很高，则可能会增加混洗以执行查找的数据量。...这将避免当前从基本文件本身读取布隆过滤器/范围以执行查找的任何限制。 （一般设计见RFC-15） 工作负载:事件表中的重复数据删除场景 事件流无处不在。...image.png 如前所述，如果无法通过比较范围/过滤器来修剪大量文件，则 BLOOM 索引可能不会产生好处。...在这样的随机写入工作负载中，更新最终会触及表中的大多数文件，因此布隆过滤器通常会根据某些传入更新指示所有文件的真实阳性。 因此，我们最终会比较范围/过滤器，只是为了最终检查所有文件的传入更新。
本文讨论布隆过滤器： 布隆过滤器是最具代表性的概率数据结构，可用于各种应用，数据库，网络设备甚至加密货币都广泛使用布隆过滤器来加速内部操作。...跟踪已知URL的Web爬虫 基本用法 加载ReBloom模块后，添加数据项时，redis将为你无缝创建到key： BF.ADD 如果要指定更多选项，可以使用： BF.RESERVE...当你抓取一个域名网站，保存所有已知URL的列表可能不是问题，但是，如果该范围大小在接近Google规模之间的某种程度，你可能会浪费太多资源来更新和阅读这个列表（甚至可能不再适合放入内存）。...你需要高度可预测的行为（因为布谷鸟过滤器在插入过程中使用随机源来提供性能改进） 基本用法： Cuckoo过滤器也存在于Redis的ReBloom中，可以像使用Bloom一样使用，唯一的区别是命令前缀是CF...结论 概率数据结构优雅地解决了许多类型的问题，否则，这些问题需要更多的计算能力、成本和开发工作，在本文中，我们介绍了三种有用的概率数据结构： 1.
针对这个问题，你可以考虑使用哈希表。利用哈希表你可以通过对 “值” 进行哈希处理来获得该值对应的键或索引值，然后把该值存放到列表中对应的索引位置。...为了将数据项添加到布隆过滤器中，我们会提供 K 个不同的哈希函数，并将结果位置上对应位的值置为 “1”。在前面所提到的哈希表中，我们使用的是单个哈希函数，因此只能输出单个索引值。...但如果所有哈希索引值均为”1“，则只能说该搜索的值可能存在集合中。...二、布隆过滤器应用 在实际工作中，布隆过滤器常见的应用场景如下： 网页爬虫对 URL 去重，避免爬取相同的 URL 地址； 反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱； Google Chrome...需要注意的是缓存穿透不能完全解决，我们只能将其控制在一个可以容忍的范围内。
67个请求；而如果该数据存在于本机内存里，读出来只需要10us，那么每秒钟能够响应100，000个请求。...当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候，会进行如下操作： 对给定元素再次进行相同的哈希计算； 得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中， 如果存在一个值不为...汇总流程 如何选择哈希函数个数和布隆过滤器长度 如果布隆过滤器的长度太小，所有的 bit 位很快就会被用完，此时任何查询都会返回“可能存在”； 如果布隆过滤器的长度太大，那么误判的概率会很小，但是内存空间浪费严重...需要注意的是缓存穿透不能完全解决，我们只 能将其控制在一个可以容忍的范围内。...爬虫/ 邮箱等系统的过滤：平时不知道你有没有注意到有一些正常的邮件也会被放进垃圾邮件目录中，这就是使用布隆过滤器 误判 导致的。 Google Chrome 使用布隆过滤器识别恶意 URL。
如果查询范围比较窄，其中 0 层文件可能需要全部读取，其它 6 层通常只需要读取一个文件，因为 0 层文件的多个文件 Key 之间是有重叠的，而其它 6 层中每层的多个文件之间是严格根据 Key 范围切割的...我们知道 RocksDB 磁盘上的每个SST 文件里面里面都存了一个布隆过滤器，布隆过滤器的内容通常是缓存（固定）在内存中的。...如果布隆过滤器能帮我们提前把查询范围过滤掉，判断出目标 SST 文件是否存在目标查询范围，这样就可以减少磁盘读取了。...但问题是布隆过滤器也是不存在范围查询的能力的，通常也只能判断一下过滤器中是否存在某个 Key。为了解决这个问题，RocksDB 引入了 prefix_extractor ，它可以很好的解决这个难题。...通过这个有序的 Key 前缀集合可以快速判断出目标范围是否存在于当前的 SST 文件中。 和布隆过滤器的数据一样，这个 Key 前缀的有序集合也是缓存（固定）在内存中的。
针对这个问题，你可以考虑使用哈希表。利用哈希表你可以通过对 “值” 进行哈希处理来获得该值对应的键或索引值，然后把该值存放到列表中对应的索引位置。...三、布隆过滤器应用 在实际工作中，布隆过滤器常见的应用场景如下： 网页爬虫对 URL 去重，避免爬取相同的 URL 地址； 反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱； Google Chrome...需要注意的是缓存穿透不能完全解决，我们只能将其控制在一个可以容忍的范围内。 四、布隆过滤器的优缺点 优点 相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。...首先我们必须保证删除的元素的确在布隆过滤器里面。这一点单凭这个过滤器是无法保证的。另外计数器回绕也会造成问题。 在降低误算率方面，有不少工作，使得出现了很多布隆过滤器的变种。...五、布隆过滤器实战 布隆过滤器有很多实现和优化，由 Google 开发著名的 Guava 库就提供了布隆过滤器（Bloom Filter）的实现。
当查询一个元素时，如果这些位都被设置为 1，则认为元素可能存在于集合中，否则肯定不存在 所以，布隆过滤器可以准确的判断一个元素是否一定不存在，但是因为哈希冲突的存在，所以他没办法判断一个元素一定存在。...下面是布隆过滤器的工作过程： 1、初始化布隆过滤器 在初始化布隆过滤器时，需要指定集合的大小和误判率。布隆过滤器内部包含一个bit数组和多个哈希函数，每个哈希函数都会生成一个索引值。...3、查询元素是否存在于布隆过滤器中 要查询一个元素是否存在于布隆过滤器中，需要将该元素通过多个哈希函数生成多个索引值，并判断这些索引值对应的位是否都被设置为 1。...如果这些位都被设置为 1，则认为元素可能存在于集合中，否则肯定不存在。 布隆过滤器的主要优点是可以快速判断一个元素是否属于某个集合，并且可以在空间和时间上实现较高的效率。...Java中可以使用第三方库来实现布隆过滤器，常见的有Google Guava库和Apache Commons库以及Redis。
布隆过滤器其实底层也是哈希，底层是一个bitset，每个字符串会通过哈希函数生成k个数字，对应bitset上的k个位，如果这些位都为1，说明字符可能出现，注意，只是可能，不是一定，所以关键就在于要怎么减少冲突的可能性...在这里有一个共识，假如k 为哈希函数个数，m 为布隆过滤器长度，n 为插入的元素个数，p 为误报率即错误率，他们有如下关系 应用场景 在实际工作中，布隆过滤器常见的应用场景如下： 网页爬虫对 URL...去重，避免爬取相同的 URL 地址； 反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱； Google Chrome 使用布隆过滤器识别恶意 URL； Medium 使用布隆过滤器避免推荐给用户已经读过的文章...； Google BigTable，Apache HBbase 和 Apache Cassandra 使用布隆过滤器减少对不存在的行和列的查找。...需要注意的是缓存穿透不能完全解决，我们只能将其控制在一个可以容忍的范围内。
1937-#pV7" } { "index": { "_id": 4 }} { "price" : 30, "productID" : "QQPX-R-3956-#aD8" } 现在我们的 term 过滤器将按预期工作...如果你需要多个过滤器，将他们放入 bool 过滤器就行。...", "open_source"] } 虽然这个文档除了 search 还有其他短语，它还是被返回了 回顾一下 term 过滤器是怎么工作的：它检查倒排索引中所有具有短语的文档...独立的过滤缓存 每个过滤器都被独立计算和缓存，而不管它们在哪里使用。如果两个不同的查询使用相同的过滤器，则会使用相同的字节集。同样，如果一个查询在多处使用同样的过滤器，只有一个字节集会被计算和重用。...然而，得益于第一个过滤器，第二个过滤器只需要检测当天的文档就行。 这些条件的排序很重要。上面的实现能正常工作是因为自从昨晚凌晨条件比最近一小时条件位置更前。
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