布隆过滤器(Bloom Filter)

布隆过滤器(Bloom Filter)的原理和实现布隆过滤器(Bloom Filter)的原理和实现   什么情况下需要布隆过滤器?先来看几个比较常见的例子字处理软件中,需要检查一个英语单词是否拼写正确在 FBI,一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上在网络爬虫里,一个网
16次阅读

bloom filter

Bloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员。结    构二进制召回率100%方    法哈希函
10次阅读

布隆过滤器(Bloom Filter)

在大数据的实时处理系统中,累加型的计算(PV统计)可以使用累加器解决;非累加型的计算(UV统计),需要损失一定准确率来保证执行效率,对最终值进行估算。其中一种估算方法便是布隆过滤器。BF是一种二进制向量数据结构,拥有很高的空间和时间效率。其基本原理是使用长度为m的位数组M存储集合信息,同时使用k个相
10次阅读

【转】探索C#之布隆过滤器(Bloom filter)

原文:蘑菇先生,http://www.cnblogs.com/mushroom/p/4556801.html背景介绍Bloom filter(后面简称BF)是Bloom在1970年提出的二进制向量数据结构。通俗来说就是在大数据集合下高效判断某个成员是否属于这个集合。BF其优点在于:插入和查询复杂度都
11次阅读

(转)Bloom Filter算法

    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 Filt
15次阅读

rocksdb和leveldb的bloom filter比较

memtable中的bloom filterrocksdb在memtable中添加了prefix bloom filter,就是对key取prefix,然后把这个prefix加入到bloom filter中(为什么要这么做)所以memtable中是一个prefix的bloom filter。leve
121次阅读

大数据处理方法bloom filter

    布嵘过滤器为一种空间效率很高的随机数据结构, 它的实现方法主要包括一个位数组, 可用c++中的bitset来实现和k个哈希函数. 算法原理为: 当向某一个集合中添加一个元素的时候, 该元素会分别作为K个哈希函数的输入, 将该元素映射到位数组的k个点, 将这些点置为1. 当
16次阅读

bloom filter

      Bloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员。如果检测结果为是,该元素不一定在集合中;但如果检测结果为否,该元素一定不在集合
11次阅读

Bloom Filter概念和原理【转】

Bloom Filter概念和原理 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。Bloom Filter的这种高效是有一定代价的:在判断一个元素是否属于某个集合时,有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个
15次阅读

利用bloom filter算法处理大规模数据过滤(跨平台)

Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种快速查找算法,通过多个hash算法来共同判断某个元素是否在某个集合内。可以用于网络爬虫的url重复过滤、垃圾邮件的过滤等等。它相比hash容器的一个优势就是,不需要存储元素的实际数据到容器中去来一个个的比较是否存在。只需要对应的位段来标记是
19次阅读