不了解布隆过滤器(详解布隆过滤器的原理、使用场景和注意事项)
本文主要介绍我不 不知道布隆过滤器(详细解释布隆过滤器的原理、使用场景和注意事项)，下面一起看看我不 不知道布隆过滤器(详细解释布隆过滤器的原理、使用场景和注意事项)相关资讯。
应用场景:
在文字处理软件中，需要检查一个英文单词在fbi中的拼写是否正确，是否有嫌疑 的名字已经在嫌疑名单中，是否在网络爬虫中访问过某个网站，是否有邮箱垃圾邮件过滤功能网络1。番石榴-bloomfilter。
2.分布式场景:自定义bloom filter hashcode redis getbit
原则:
bloom filter cache，缓存，比如redis和hashmap，在内存中存储数据。缓存和过滤器具有相同的效果。这两者是互补的。
原理:与hashmap将元素映射到特定的链表不同，filter将元素分散到一个二进制向量中。
底层:使用一个长二进制向量和一个映射函数。
注意:检索一个元素，如果检索结果是该元素不在集合中，那么一定是正确的(表示不在)。如果检索结果是元素在集合中，那么有一定概率判断是错误的(或者不在集合中)
优点:空间效率和查询时间远超一般算法。
缺点:有一定的误识率，删除困难。
判断错误:b实际不存在，但判断结果是存在:映射错误。
特点:判断不存在肯定是对的，判断存在也可能是错的。
如果你判断 真实存在 ？去数据库进一步确认。
bloom filter使用场景:前面过滤一次，过滤掉不存在的元素(不存在意味着不存在)，所以你不 不需要去数据库查询。
但它和cache是一样的，后面必须跟一个真实的数据存储系统(db，file)。
前面是预处理模块，后面是数据权限。
番石榴[bloomfilter]使用简单
番石榴依赖:
依赖关系groupidcom.google.guava/groupid工件id guava/工件id版本19.0/version/依赖关系调整参数fpp:手动设置错误率为0.0001 //亿待处理数据，使用大小为64mb的位图bloomfilterstringfloom filter = bloomfilter . create(funnels . string漏斗(charset.defaultcharset)，size，0.0001)；//1%，有个概率问题，bloom越大，职业越多。空间越大，但错误概率降低bloom filter bloom filter = bloom filter。创建(漏斗。字符串漏斗(字符集。defaultchars测试计划:将100w数据放入bloom来判断 不存在 100w元素和 存在 100w个元素不存在的概率。
@ test public void mmm{ int size = 1000 _ 000；//默认fpp 0.03 bloom filterstringfloom filter = bloom filter . create(funnels . string funnel(charset . default charset)，size)；/for(int i = 0；i尺寸；i){ bloom filter . put(i );}//确定现有元素for(int i = 0；i尺寸；i){ boolean exist = bloom filter . might contain(i );如果(！存在){//如果确定不存在，那就一定不存在。system . out . println( 找到漏网之鱼了！！！ i)；//此语句不执行} }//不存在的元素确定为int error = 0；for(int i = size；i尺寸* 2；i){ boolean exist = bloom filter . might contain(i );if (exist) {//如果确定存在，也可能不存在。错误；//system . out . println( 哦，吼~判断失误！！！ i)；} } system . out . println( 误判率: (错误* 1.0)/大小)；// 0.030094}
分布式定制:hashcode redis
//自定义一个bloom filter公共静态类my bloom filter {//定义位图的大小，一般需要定义为整数幂私有整数上限为2；public mybloomfilter(整数cap){ this . cap = cap；}//实现一个哈希函数public long hash code (string value，integer seed){ long result = 0l；for(int i = 0；i value . length；i){ result = result * seed value . charat(i)；}返回结果(cap-1)；}}将位图放入reids
redis getbit命令用于获取键存储的字符串值的指定偏移量处的位。
jedis =新jedis( 本地主机 , 6379);mybloomfilter = new mybloomfilter(129)；//要处理1亿个数据，使用大小为64mb // 1的位图。取当前userid longuserid = elements。迭代器。下一个。get userid；// 2.计算位图中的偏移量long offset = mybloomfilter . hashcode(userid . tostring，61)；// 3.使用redis的getbit命令判断对应位置boolean isexist = jedis的值。get bit(位图键，偏移量)；如果(！isexist ){ //如果不存在，设置1 jedis。对应位图位置的setbit(位图关键字，偏移量，true)；//更新redis中保存的计数值long uvcount = 0l//初始计数值字符串uvcountstring = jedis . hget(counthashname，count key)；if( uvcountstring！= null！ 。equals(uvcountstring))uv count = long . value of(uvcountstring)；jedis.hset(counthashname，countkey，string . value of(uv count 1))；out.collect(新页面视图计数( 紫外线 ，windowend，uv count 1))；}
标签:
元素不存在
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应用场景:
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2.分布式场景:自定义bloom filter hashcode redis getbit
原则:
bloom filter cache，缓存，比如redis和hashmap，在内存中存储数据。缓存和过滤器具有相同的效果。这两者是互补的。
原理:与hashmap将元素映射到特定的链表不同，filter将元素分散到一个二进制向量中。
底层:使用一个长二进制向量和一个映射函数。
注意:检索一个元素，如果检索结果是该元素不在集合中，那么一定是正确的(表示不在)。如果检索结果是元素在集合中，那么有一定概率判断是错误的(或者不在集合中)
优点:空间效率和查询时间远超一般算法。
缺点:有一定的误识率，删除困难。
判断错误:b实际不存在，但判断结果是存在:映射错误。
特点:判断不存在肯定是对的，判断存在也可能是错的。
如果你判断 真实存在 ？去数据库进一步确认。
bloom filter使用场景:前面过滤一次，过滤掉不存在的元素(不存在意味着不存在)，所以你不 不需要去数据库查询。
但它和cache是一样的，后面必须跟一个真实的数据存储系统(db，file)。
前面是预处理模块，后面是数据权限。
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番石榴依赖:
依赖关系groupidcom.google.guava/groupid工件id guava/工件id版本19.0/version/依赖关系调整参数fpp:手动设置错误率为0.0001 //亿待处理数据，使用大小为64mb的位图bloomfilterstringfloom filter = bloomfilter . create(funnels . string漏斗(charset.defaultcharset)，size，0.0001)；//1%，有个概率问题，bloom越大，职业越多。空间越大，但错误概率降低bloom filter bloom filter = bloom filter。创建(漏斗。字符串漏斗(字符集。defaultchars测试计划:将100w数据放入bloom来判断 不存在 100w元素和 存在 100w个元素不存在的概率。
@ test public void mmm{ int size = 1000 _ 000；//默认fpp 0.03 bloom filterstringfloom filter = bloom filter . create(funnels . string funnel(charset . default charset)，size)；/for(int i = 0；i尺寸；i){ bloom filter . put(i );}//确定现有元素for(int i = 0；i尺寸；i){ boolean exist = bloom filter . might contain(i );如果(！存在){//如果确定不存在，那就一定不存在。system . out . println( 找到漏网之鱼了！！！ i)；//此语句不执行} }//不存在的元素确定为int error = 0；for(int i = size；i尺寸* 2；i){ boolean exist = bloom filter . might contain(i );if (exist) {//如果确定存在，也可能不存在。错误；//system . out . println( 哦，吼~判断失误！！！ i)；} } system . out . println( 误判率: (错误* 1.0)/大小)；// 0.030094}
分布式定制:hashcode redis
//自定义一个bloom filter公共静态类my bloom filter {//定义位图的大小，一般需要定义为整数幂私有整数上限为2；public mybloomfilter(整数cap){ this . cap = cap；}//实现一个哈希函数public long hash code (string value，integer seed){ long result = 0l；for(int i = 0；i value . length；i){ result = result * seed value . charat(i)；}返回结果(cap-1)；}}将位图放入reids
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jedis =新jedis( 本地主机 , 6379);mybloomfilter = new mybloomfilter(129)；//要处理1亿个数据，使用大小为64mb // 1的位图。取当前userid longuserid = elements。迭代器。下一个。get userid；// 2.计算位图中的偏移量long offset = mybloomfilter . hashcode(userid . tostring，61)；// 3.使用redis的getbit命令判断对应位置boolean isexist = jedis的值。get bit(位图键，偏移量)；如果(！isexist ){ //如果不存在，设置1 jedis。对应位图位置的setbit(位图关键字，偏移量，true)；//更新redis中保存的计数值long uvcount = 0l//初始计数值字符串uvcountstring = jedis . hget(counthashname，count key)；if( uvcountstring！= null！ 。equals(uvcountstring))uv count = long . value of(uvcountstring)；jedis.hset(counthashname，countkey，string . value of(uv count 1))；out.collect(新页面视图计数( 紫外线 ，windowend，uv count 1))；}
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