bloomfilter专题
BloomFilter原理和使用
文章目录 BloomFilter原理和使用BloomFilter原理适用场景基础性质False-Positive推导 Bloom Filter之python包pybloomfilter pybloomfilter代码实例 BloomFilter原理和使用 BloomFilter原理 适用场景 在很多场景下，会遇到流式元素的处理，最主要的是集合判断与去重问题。例如我们会判断一
自己手写一个BloomFilter
1.什么是BloomFilter 布隆过滤器 布隆过滤器用于判断一个元素是否在一个集合中，它有一定的误判率，不存在的元素，一定不存在。存在的不一定真的存在， 它使用的是数组，它的空间效率是一般算法的1/8左右 2.BloomFilter 的核心思想是什么？ 布隆过滤器的核心思想： add 操作: 计算k个hash函数的值，把对应的结果映射到位数组上，将相应的位数
使用Google BloomFilter 对爬虫url集进行去重
生成 url 文件 #!/usr/bin/env bashfile='./bigFile.txt'urlPre='https://blog.csdn.net/u010979642/'[ $1 ] && count=$1 || count=10for num in $(seq 1 ${count})do# 随机生成 count 以内的随机数randomNum=$(($RANDOM%${cou
Hadoop的Reduce Join+BloomFilter实现表链接
[b][color=green][size=large]散仙，在上篇文章中了，测了使用半链接的方式，来实现的表join，注意中间存储小表的key，是用HashSet实现的，也就是把数据存在内存里，在map侧，进行key过滤后，然后再Reduce侧，实现join，但如果数据量非常大的情况下，HashSet来存放海量的key可能就会出现OOM的情况，这时候，我们就可以采用另一种join方式，也就是今天
BloomFilter与redis联合去重的python的代码
我们在爬大型网站的时候，需要处理上千万乃至上亿的url的去重。如果采用python的自带set,或者redis的set,那就需要占用很大的内存。如果存入将url存入数据库去重，那速度又会变慢。这种量级以上的去重，一般是采用BloomFilter，但是如果机器down机了，那BloomFilter在内存的数据中的数据，就没了。我们知道redis的数据既可以存在内存中，也可以存在硬盘中。如果能将B
BloomFilter和BitMap的介绍与使用
文章目录 一、BloomFilter1、是什么？2、BloomFilter的使用 二、Bitmap1、是什么？2、Bitmap的使用 三、总结1、区别2、遇到问题：OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'. 一、BloomFilter 1、是什么？ BloomFilter是一种概率型数据结构，用于判断一个元素
ceph存储 BloomFilter大规模数据处理利器
Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。 一. 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个实例： 假设要你写一个网络蜘蛛（web crawler）。由于网络间的链接错综复杂，蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”。为了避免形成“
【bloom filter】对HBase中Bloomfilter类型的设置及使用的理解
转载：http://zjushch.iteye.com/blog/1530143 1.Bloomfilter的原理？ 可参考 http://hi.baidu.com/yizhizaitaobi/blog/item/cc1290a0a0cd69974610646f.html 2.Bloomfilter在HBase中的作用？ HBase利用Bloomfilter来提高随机读（Get）的
Redis HBase Es HyperLogLog与BloomFilter笔记
什么是布隆过滤器？ 它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。把一个目标元素通过多个hash函数的计算，将多个随机计算出的结果映射到二进制向量的位中，依次来间接标记一个元素是否存在于一个集合中。布隆过滤器可以做什么？ 布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。布隆过滤器特点 如果布隆过滤器显示一个
BloomFilter 简介及在 Hadoop reduce side join 中的应用
1、BloomFilter能解决什么问题? 以少量的内存空间判断一个元素是否属于这个集合, 代价是有一定的错误率 2、工作原理 1. 初始化一个数组, 所有位标为0, A={x1, x2, x3,…,xm} (x1, x2, x3,…,xm 初始为0) 2. 将已知集合S中的每一个数组, 按以下方式映射到A中
Hbase中的BloomFilter（布隆过滤器）
（1） 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版本以后，如果设置了bloomfilter为rowcol，对于执行了qualifier的scan有 一定的优化） （2） Bloomfilter在hbase中的开销