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
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
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。
.; //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.
{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
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
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。
BloomFilter 判断元素存在 本文为个人学习摘要笔记。...原文地址：到底是存在还是不存在之 BloomFilter 什么是 BloomFilter 布隆过滤器（Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。...这个时候我们就需要 BloomFilter 来帮助我们了。...BloomFilter 原理 BloomFilter 是由一个固定大小的二进制向量或者位图（bitmap）和一系列（通常好几个）映射函数组成的。...此外，常用工具库 Guava 和 Hutool 都提供了 BloomFilter 实现。
（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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
