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
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
布隆过滤器布隆过滤器在之前的从 hashtable 到 bloomfilter 讲过部分关于他的计算以及一些参数,今天就简单实现一个 bloomfilter ,当然实现过程也参照了别人的代码和结构设计,...代码实现在真正实现之前,我们先来看看我们需要布隆过滤器实现的一些功能,首先我们使用的时候就是初始化一个 bloomfilter 这样的数据结构体,然后向其中插入数据来判断我们做的到底插入数据之前是否插入过...#define SETBIT(filter, n) (filter->pstFilter[n/BYTE_BITS] |= (1 << (n%BYTE_BITS)))int BloomFilter_Add...// BloomFilter文件头部定义typedef struct{ uint32_t dwMagicCode; // 文件头部标识,这个随便自己定义 uint32_t dwSeed...到此,bloomfilter 的所有实现都基本已经实现。
提到哈希表,稍微有点编程基础的人都会对其非常熟悉。哈希表一种键值对的数据结构。那么回到最开始的位置,如果要我们来实现一个哈希表的,我们会怎么实现。
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;...guava提供的BloomFilter则直接提供了false positive的参数给你配置。 public static BloomFilter create(Funnel<?...return create(funnel, expectedInsertions, 0.03); // FYI, for 3%, we always get 5 hash functions } doc BloomFilter...——大规模数据处理利器 Bloom Filters by Example Guava教程-BloomFilter Hash 函数概览 陌生但默默一统江湖的MurmurHash
查询时判断这k个位(有0则该元素肯定不在集合中,都为1则该元素有可能在集合中) BloomFilter的准确性 尽管BloomFilter已经尽可能的减小hash碰撞的概率了,但是,并不能彻底消除...,因此正如上面提到的: 如果对应的bit位值都为1,那么也不能肯定这个url一定存在 也就是说,BloomFilter其实是存在一定的误判的,这个误判的概率显然和数组的大小以及hash函数的个数以及每个...hash函数本身的好坏有关 如何让BloomFilter过滤更准确 多个hash,增大随机性,减少hash碰撞的概率 扩大数组范围,使hash值均匀分布,进一步减少hash碰撞的概率。...BloomFilter的应用 黑名单 比如邮件黑名单过滤器,判断邮件地址是否在黑名单中 排序(仅限于BitSet) 仔细想想,其实BitSet在set(int value)的时候,“顺便”把value...网络爬虫 判断某个URL是否已经被爬取过 K-V系统快速判断某个key是否存在 典型的例子有Hbase,Hbase的每个Region中都包含一个BloomFilter,用于在查询时快速判断某个key
避免缓存击穿的利器之BloomFilter Bloom Filter 概念 布隆过滤器(英语:Bloom Filter)是1970年由一个叫布隆的小伙子提出的。
Bloomfilter就是将去重对象映射到几个内存“位”,通过几个位的0/1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。...总结 基于Redis的Bloomfilter去重,既用上了Bloomfilter的海量去重能力,又用上了Redis的可持久化能力,基于Redis也方便分布式机器的去重。...另外针对基于Scrapy+Redis框架的爬虫,我使用Bloomfilter作了一些优化,只需替换scrapy_redis模块即可使用Bloomfilter去重,并且去重队列和种子队列可以拆分到不同的机器上
.; //待检测元素的个数 double fpp = 0.03; //误判率(desired false positive probability) BloomFilter...bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")), expectedInsertions,fpp...其实,用java实现bloomfilter也是很简单的,主要思想是在java的BitSet的基础上扩展一下hash函数即可。...代码如下: package bigdata.spark.distinct; import java.util.BitSet; public class BloomFilter { /* BitSet...哈希函数对象用于判断元素是否存在于表中 */ private SimpleHash[] func = new SimpleHash[seeds.length]; //构造函数 public BloomFilter
级别进行过滤 Bloomfilter主要用来过滤不存在待检索RowKey或者Row-Col的HFile文件,避免无用的IO操作。...也就是说除了空间换时间、时间换空间之外,Bloomfilter使用了一种用很低的错误率来减少空间并且快速查询....Bloomfilter取值有两个,row以及rowcol,需要根据业务来确定具体使用哪种。...任何get类型的读取都会Bloomfilter,有如果业务大多数随机查询仅仅使用row作为查询条件,Bloomfilter就需要设置为row,否则如果大多数随机查询使用row+cf作为查询条件,Bloomfilter...'test1',{NAME=>'INFO,BLOOMFILTER=>'ROW'} 08 — HBase表设计时刻考虑热点问题 热点问题主要原因在于rowkey的设计不合理.
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。...defaults.py: BLOOMFILTER_BLOCK = 1 # 内存区块个数 BLOOMFILTER_SIZE = 31 # 内存占用大小 BLOOMFILTER_SEED = 6 #...', defaults.BLOOMFILTER_BLOCK), bit_size = spider.settings.getint('BLOOMFILTER_SIZE',...defaults.BLOOMFILTER_SIZE), seeds = spider.settings.getint('BLOOMFILTER_SEED', defaults.BLOOMFILTER_SEED
string, class HashFunc1 = BKDRHash, class HashFunc2 = APHash, class HashFunc3 = DJBHash> class BloomFilter
{NAME => 'A', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER...> {'ENCODE_ON_DISK' => 'true'}} {NAME => 'D', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER...> {'ENCODE_ON_DISK' => 'true'}} {NAME => 'D', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER...> {'ENCODE_ON_DISK' => 'true'}} {NAME => 'D', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER...> {'ENCODE_ON_DISK' => 'true'}} {NAME => 'D', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER
此时,面试官想要得到的答案,就是BloomFilter。 算法 BloomFilter使用BitMap保存Hash计算出的校验和。为了降低冲突概率,使用不同Hash算法进行多次Hash。...缺点 存在误判 BloomFilter存在假阳性,但不存在假阴性。不过误判概率极小。 如果BloomFilter判断元素不存在,则元素一定不存在,如果判断元素存在,则大概率存在。...不能删除元素 BloomFilter不允许删除元素,只允许添加。 由于BloomFilter不保存数据本身,所以 此外,由于存在假阳性的可能,因此即便在数组中使用计数的方式,也是存在问题。...可以使用BloomFilter来过滤掉不存在的元素。因为BloomFilter中不存在的元素,数据库里一定不存在。 另一个面试题 系统遇到大量的请求,这些请求一定会击穿缓存,应该怎么办?...总结 BloomFilter存在极低概率的假阳性,但不存在假阴性。 用于保护缓存击穿,或存放过滤网址,黑名单等,BloomFilter通常是一个不错的选择,也可能是目前唯一的选择。
stop-hbase.cmd hbase-common.sh master-backup.sh stop-hbase.sh hbase-config.cmd region_mover.rb...002:0> describe 'TraceV2' Table TraceV2 is ENABLED TraceV2 COLUMN FAMILIES DESCRIPTION {NAME => 'S', BLOOMFILTER...DESCRIPTION {NAME => 'S', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '1', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS...Table ApplicationTraceIndex is ENABLED ApplicationTraceIndex COLUMN FAMILIES DESCRIPTION {NAME => 'I', BLOOMFILTER...ApplicationTraceIndex COLUMN FAMILIES DESCRIPTION {NAME => 'I', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '1
{NAME => 'column_famaly', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER... {NAME => 'column_famaly1', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER...} {NAME => 'column_famaly2', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER... {NAME => 'column_famaly1', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER...} {NAME => 'column_famaly2', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION {NAME => 'f1', BLOOMFILTER...FAMILIES DESCRIPTION { NAME => 'f1', BLOOMFILTER...FAMILIES DESCRIPTION { NAME => 'f1', BLOOMFILTER...{ NAME => 'f2', BLOOMFILTER...FAMILIES DESCRIPTION { NAME => 'f2', BLOOMFILTER
一.前述 1.HBase,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。...二.Hbase数据模型 ? 2.1 ROW KEY(相当于关系型数据库中的ID) 决定一行数据 按照字典顺序排序的。...HBase把同一列族里面的数据存储在同一目录下,由几个文件保存。 2.3 Timestamp时间戳(相当于版本!!!)...三.Hbase架构 ?...3.1 Client 包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问 3.2 Zookeeper 保证任何时候,集群中只有一个master(HA) 存贮所有Region的寻址入口。
(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(0.92...以后,如果设置了bloomfilter为ROWCOL,对于指定了qualifier的Scan有一定的优化,但不是那种直接过滤文件,排除在查找范围的形式) Bloomfilter在HBase...Bloomfilter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...对于某个region的随机读,HBase会遍历读memstore及storefile(按照一定的顺序),将结果合并返回给客户端。...注意:hbase的bloom filter是惰性加载的,在写压力比较大的情况下,会有不停的compact并产生storefile,那么新的storefile是不会马上将bloom filter加载到内存的
~`-=[]\;',./" 然后再次启动,发现还是失败,可以看到是连接本地2181端口失败了,这里是因为本地没有起Zookeeper和HBase,因为Opentsdb底层就是要依赖存储的(一般为HBase...),所以要想在本地run起opentsdb,首先需要在本地run起HBase和Zookeeper(HBase会内置)。...[i237aq2ur3.png] 于是我们先去在本地把HBase 的HMaster run起来,具体怎么run起HBase不在本文中介绍了,或者后面有时间再写点东西记录下。...[r74d4bj523.png] create 'tsdb-uid', {NAME => 'id', BLOOMFILTER => 'ROW', DATA_BLOCK_ENCODING => 'DIFF...'}, {NAME => 'name', BLOOMFILTER => 'ROW', DATA_BLOCK_ENCODING => 'DIFF'} create 'tsdb', {NAME => 't
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