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
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2013-11-10 12:15:00
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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
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2023-07-05 20:07:44
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Bloom Filter概念和原理 焦萌 2007年1月27日 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...
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2013-11-29 15:38:00
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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> void set_bitmap(char* b, unsigned int i) { b[i / 8] |= 1 << (i & 7); } void unset_bitmap(char* b, unsigned int ...
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2021-08-31 00:23:00
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么Bloom filter不会返回假（即不存在），也就是说false negative是不可能的。
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2023-06-04 22:47:30
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set to 0. There must also be k differenthash functions defined, each of whichmaps or hashes some
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2023-07-07 11:05:38
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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。
原创
2021-07-09 15:49:37
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安装及使用布隆过滤器以前的文章有布隆去重的原理，今天来个使用 Redis5中BloomFilter和Redisson 安装及使用Centos7 上 Redis 5.x 安装及使用布隆过滤器（BloomFilter ）1 进入redis安装目录：cd /usr/local/redis-5.0.4
2. 下载插件： git clone https://github.com/RedisBloom/Re
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2023-06-25 20:58:17
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Counting Bloom Filter是 改进型，将记录标准的存在位0和1，扩展为计数器counter。记录有几个元素。插入加一，删除减一。多占几倍存储空间。 标准的Bloom Filter是一种简单的数据结构，只有插入，查询两个操作。不支持删除操作，所以静态集合上可以很...
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2013-10-17 20:48:00
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1 Bloom filter 计算方法 如需要判断一个元素是不是在一个集合中，我们通常做法是把所有元素保存下来，然后通过比较知道它是不是在集合内，链表、树都是基于这种思路，当集合内元素个数的变大，我们需要的空间和时间都线性变大，检索速度也越来越慢。 Bloom filter 采用的是哈希函数的...
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2013-11-29 15:41:00
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是一种hash方法，其实核心思想就是，将一个字符串通过多个普通hash函数映射到hash表上，然后再进行检索的时候同样计算hash函数，如果全都都hash表上出现过，那么说明有极大的可能出现过，如果没有出现那么一定没有出现过。可以通过公式计算采取多少个普通hash函数和多大映射空间使正确率变得最低。...
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2015-10-16 16:28:00
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1.把第一个URL按照三种Hash算法，分别生成三个不同的Hash值。 2.把第二个URL也按照三种Hash算法，分别生成三个不同的Hash值。 3.依次比较每一个Hash结果，只有当全部结果都相等时，才判定两个URL相同。 具体怎样映射呢？流程如下：1.创建一个空的Bitmap集合。 2.把第一个 ...
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2021-10-29 10:39:00
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大规模数据处理Bloom Filter C++代码实现 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
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2016-04-14 15:00:45
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0. 科普1. 为什么需要Bloom Filter2. 基本原理3. 如何设计Bloom Filter4. 实例操作5
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2022-08-21 00:30:37
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Bloom Filter概念和原理 焦萌 2007年1月27日 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
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2016-09-12 23:52:00
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本文纯属个人见解，是对前面学习的总结，如有描述不正确的地方还请高手指正~ 一．简介 1. 布隆过滤器 (Bloom Filter)是由Burton Howard Bloom于1970年提出，实际上是一个很长的二进制量向和一系列随机映射数函。 2. 用于断判一个元素是不是在集合中。在垃圾邮件过滤的黑白名单方法、爬虫(Crawler)的址网判重块模
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2013-05-04 20:31:00
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Bloom Filter is named after Burton Bloom.What is bloom filter?http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6685894Define K hash methods.Given any data, we will have K hashed value.Set these positions
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2014-12-10 03:21:16
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最近研究元素算法，稍微总结一下，以后继续补充：快速判断item是否存在于一个集合中。hbase使用bloomfilter算法，用blockID去regionMeta中判断是否分布在某个region中。http://www.eecs.harvard.edu/~michaelm/NEWWORK/postscripts/BloomFilterSurvey.pdf核心要点：使用hash，增加状态位的存储容量使用多次hash，增加hash冲突，增加误判律掷中bloomfilter，不代表元素必定存在。但不掷中bloomfilter，代表元素必定不存在。适用于90％情况下不掷中的场景 算法：int max
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2013-05-18 18:42:00
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1.Bloom Filter 默认的 BloomFilter filter =new BloomFilter(10,2,1); // 过滤器长度为10 ，用2哈希函数，MURMUR_HASH (1) Key key =new Key("hadoop".getBytes()...
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2013-11-29 15:55:00
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Blink简介Apache Flink是德国柏林工业大学的几个博士生和研究生从学校开始做起来的项目，早期叫做Stratosphere。2014年，StratoSphere项目中的核心成员从学校出来开发了Flink，同时将Flink计算的主流方向定位为流计算，并在同年将Flink捐赠Apache，后来快速孵化成为Apache的顶级项目。现在Flink是业界公认的最好的大数据流计算引擎。 阿
