布隆過濾器 一致雜湊 雜湊函式和雜湊表
雜湊函式 :又名雜湊函式。
布隆過濾器:1經典結構 要求的失誤率
2 原理:每個url經過K個雜湊函式在對應相應位置描黑,所有url描黑後,整個布隆過濾器相應型別的陣列相當位置描黑,之後計算K個雜湊函式對應位置,如果K個雜湊函式對應位置上都是黑的那麼這個url就在此黑名單裡。
3 三個指標的確定
開闢空間: m=-n*lnp/(ln2)^2 p代表著期望的失誤率
確定雜湊函式的個數:K=ln2*m/n
實際失誤率:(1-e^(-n*k/m))^k
一致性雜湊:就是一種伺服器的設計。當增加或減少一臺伺服器不需要去移動所有伺服器,而只是移動其順時針距離最近的伺服器。但是這樣將導致伺服器負載不均衡問題,於是在此又加入虛擬節點去解決這個問題 。虛擬節點如下圖所示,當伺服器A崩了,將分流至C2和D1,不會像圖一 完全分流至B。
相關推薦
布隆過濾器 一致雜湊 雜湊函式和雜湊表
雜湊函式 :又名雜湊函式。 布隆過濾器:1經典結構 要求的失誤率 2 原理:每個url經過K個雜湊函式在對應相應位置描黑,所有url描黑後,整個布隆過濾器相應型別的陣列相當位置描黑,之後計算K個雜湊函式對應位置,如果K個雜湊函
雜湊擴充套件——布隆過濾器
一、基本原理: 對於原理來說很簡單,位陣列+k個獨立hash函式。將hash函式對應的值的位陣列置1,查詢時如果發現所有hash函式對應位都是1說明存在,但是這個過程並不能保證查詢的結果是100%正確的。 二、要點: 刪除 &nb
資料結構--雜湊擴充套件 ( 布隆過濾器 )
布隆過濾器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它實際上是一個很長的二進位制向量和一系列隨機對映函式。布隆過濾器可以用於檢索一個元素是否在一個集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的演算法,缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。 基本概念 : 如果想
點陣圖&布隆過濾器&雜湊表的應用——海量資料處理
1. 給定一個大小超過 100G 的檔案, 其中存著 IP 地址, 找到其中出現次數最多的 IP 地址 100G遠遠大於記憶體的大小,因此不能一次全部讀入到記憶體中進行統計。 進行雜湊切分,一般的記憶體是4G,但肯定不能一下子把4G填滿,記憶體還要放其他的東
布隆過濾器、一致性雜湊演算法總結
認識布隆過濾器 不安全網頁的黑名單包含 100 億個黑名單網頁,每個網頁的 URL 最多佔用 64B。 現在想要實現一種網頁過濾系統,可以根據網頁的 URL 判斷該網頁是否在黑名單上,請設計該系統。 1.該系統允許有萬分之一以下的判斷失誤率。 2.使用的額外空間不要超過 3
第三百五十八節,Python分布式爬蟲打造搜索引擎Scrapy精講—將bloomfilter(布隆過濾器)集成到scrapy-redis中
分布式爬蟲 times 操作 加載 ger 目錄 需要 ini space 第三百五十八節,Python分布式爬蟲打造搜索引擎Scrapy精講—將bloomfilter(布隆過濾器)集成到scrapy-redis中,判斷URL是否重復 布隆過濾器(Bloom Filte
BloomFilter(布隆過濾器)
但是 同時 see oom font 關聯 代碼實現 filter func 原文鏈接:http://blog.csdn.net/qq_38646470/article/details/79431659 1.概念: 如果想判斷一個元素是不是在一個集合裏,一般想到的是將所有元
Bloom Filter布隆過濾器
布隆過濾器 數據及結構 原文鏈接:http://blog.csdn.net/qq_38646470/article/details/794316591.概念:如果想判斷一個元素是不是在一個集合裏,一般想到的是將所有元素保存起來,然後通過比較確定。鏈表,樹等等數據結構都是這種思路. 但是隨著集合中元素的
Bloom filter(布隆過濾器)概念與原理
概念 int 復雜 gravity water pac 基數 AS class https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter 寫在前面 在大數據與雲計算發展的時代,我們經常會碰到這樣的問題。我們是否能高效的判斷一個用
使用MR編程hbase和hbase調優-布隆過濾器
style zook 存儲空間 del 使用 字節數 permsize 判斷 enabled 使用MR編程操縱hbase ====================================== 1、TableInputFormat輸入K,V格式
布隆過濾器的方式解決緩存穿透問題
元素 分享 http enc 輸出結果 思路 支持 負載 根據 1、原理 布隆過濾器的巨大用處就是,能夠迅速判斷一個元素是否在一個集合中。因此他有如下三個使用場景: 網頁爬蟲對URL的去重,避免爬取相同的URL地址 反垃圾郵件,從數十億個垃圾郵件列表中
布隆過濾器之Python+Redis
ini ros 如果 函數的參數 cccccc pytho 變化 ear ember 簡單的python實現 pip install mmh3 對於安裝報錯,c++編譯錯誤問題:可以安裝 Microsoft Visual C++ Build Tools()
淺談布隆過濾器
1. 問題情景 如果面試官問你,一個網站有 100 億 url 存在一個黑名單中,每條 url 平均 64 位元組。問這個黑名單要怎麼存?若此時隨便輸入一個 url,如何判斷該 url 是否在這個黑名單中? 對於第一個問題,如果把黑名單看成一個集合,將其存在 hashmap 中,貌似太大了,需要 640G
大量資料去重:Bitmap點陣圖演算法和布隆過濾器(Bloom Filter)
Bitmap演算法 與其說是演算法,不如說是一種緊湊的資料儲存結構。是用記憶體中連續的二進位制位(bit),用於對大量整型資料做去重和查詢。其實如果並非如此大量的資料,有很多排重方案可以使用,典型的就是雜湊表。 實際上,雜湊表為每一個可能出現的數字提供了一個一一對映的關係,每個元素都相當於有
布隆過濾器go實現
1 布隆過濾器原理 布隆過濾器一般用來判斷一個數據是否在一個很大的資料集合裡面。當然可以用陣列,集合,樹等資料結構和各種查詢法都可以做同樣的事情,但是布隆過濾器有更好的時間效率和空間效率。比特幣實現SPV節點時使用了布隆過濾器來查詢交易。布隆過濾器可以判斷一個數在不在集合裡,但存在一定的誤判率。
基於redis 實現布隆過濾器
簡介 Redis中有一個數據結構叫做Bitmap(下方有官網詳解),它提供一個最大長度為512MB(2^32)的位陣列。我們可以把它提供給布隆過濾器做位陣列。 根據《數學之美》中給出的資料,在使用8個雜湊函式的情況下,512MB大小的位陣列在誤報率萬分之五的情況下可以對約兩億的url去重
布隆過濾器應用DEMO
引入jar包 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>2
BloomFilter布隆過濾器的使用
<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId>
[原創]大資料:布隆過濾器C#版簡單實現。
public class BloomFilter { public BitArray _BloomArray; public Int64 BloomArryLength { get; } public Int64 DataArray
布隆過濾器 淺析 - 20181119
一.引言 BloomFilter演算法,是一種大資料排重演算法。犧牲精度,達到高效利用空間的目的。 可以過濾無效請求,惡意攻擊。 只記錄特徵,不記錄原始資料 查詢特徵值不存在,就代表沒有資料;特徵值存在,則代表資料可能存在。 二.優缺點 優