Bloom Filters : 布隆过滤

最新推荐文章于 2024-10-10 20:10:13 发布
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分类专栏： Java 技术 文章标签： 算法
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本文探讨了布隆过滤器这一概率数据结构的基本原理及其在处理大数据集时的有效性。通过减少不必要的硬盘或数据库访问，布隆过滤器能够显著提高查询效率。文章详细解释了布隆过滤器的工作机制，包括其如何使用多个哈希函数来插入和查询元素，并讨论了误报率的影响因素及如何调整以优化性能。

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Redis在大数据去重中的应用：布隆过滤器实战指南
AI天才研究院
05-03 893
在大数据场景（如日志分析、推荐系统、缓存穿透防护）中，数据去重是高频操作。传统方案（如内存HashSet、数据库唯一索引）在数据量达到亿级时，内存占用会指数级增长（例如1亿个64位整数需约800MB内存），导致成本剧增。本文聚焦Redis与布隆过滤器的结合方案如何用极小内存实现亿级数据的高效去重？如何控制误判率（False Positive Rate）以满足业务需求？如何在分布式系统中共享布隆过滤器状态？本文覆盖布隆过滤器的数学原理、RedisBloom模块的使用、实战代码开发及典型场景落地。
Cuckoo Filters and Bloom Filters: Comparison and Application to Packet Classification论文总结
桐青冰蝶Kiyotaka的博客
08-19 581
Cuckoo Filters and Bloom Filters: Comparison and Application to Packet Classification论文总结
Network Applications of Bloom Filters: A Survey
qq_51382761的博客
01-10 999
Bloom Filter假阳性误判率公式推导，论文阅读相关记录
Bloom Filter算法及应用
ruilinruirui
11-08 224
1. 引言 问题：有1000瓶药，但是其中有一瓶是有毒的，小白鼠吃了24小时后就会死掉，请问，在24小时找出有毒的药物，最少需要多少只小白鼠？ 答案是：10只，一只小白鼠可以表示2种状态，2^10可以表示1024种状态 分析可参考：http://lzj0470.iteye.com/blog/657579 通过二进制向量组来扩展描述的状态，Bloom Filter(BF)算法也是利用这个思想...
Bloom Filter 原理与应用
huangwei.pro
11-17 815
<br />http://blog.huang-wei.com/2010/11/02/bloom-filter/<br /> Bloom Filter 原理与应用介绍<br />Bloom Filter是一种简单的节省空间的随机化的数据结构，支持用户查询的集合。一般我们使用STL的std::set, stdext::hash_set，std::set是用红黑树实现的，stdext::hash_set是用桶式哈希表。上述两种数据结构，都会需要保存原始数据信息，当数据量较大时，内存就会是个问题。如果应用场景中允
[Bloom过滤器，论文个人阅读分享]Network Applications of Bloom Filters: A Survey
GutsShinyHero的博客
03-21 1117
Bloom filter是一个简单的空间高效的随机数据结构，用于表示支持成员查询的集合。Bloom 过滤器允许误报，在控制错误的概率的条件下，节省空间的优势可以一定克服这个缺点。自 1970 年代以来，Bloom filter已被用于数据库应用程序，但直到最近几年，它们在网络文献中变得流行。本文的目的是调查Bloom filter在各种网络问题中已经被使用和改进的方式，目的是提供一个统一的数学和实用的框架来理解它们，并刺激它们在未来应用中的使用。
peloton_bloomfilters:高性能布隆过滤器
05-17
Peloton的Bloomin快速Bloomfilters peloton_bloomfilter.SharedMemoryBloomfilter是peloton_bloomfilter.SharedMemoryBloomfilter最容易使用，最快的Bloomfilter实现。 用法 Bloomfilters是概率数据结构，支持基本...
Peloton Bloomfilters: 极致性能的布隆过滤器实现
资源摘要信息:"peloton_bloomfilters:高性能布隆过滤器" 一、布隆过滤器(Bloom Filter)概念解析： 布隆过滤器是一种空间效率很高的概率型数据结构，用来判断一个元素是否在一个集合中。它的主要特点是效率高和空间...
Comparing-Filters:对基于Bloom，Cuckoo，Morton和PD的过滤器进行基准测试
04-04
布隆过滤器（BF） 布谷鸟过滤器（CF） SIMD阻止布隆过滤器（SIMD） 莫顿滤镜（MF） 袖珍词典过滤器（PD） 验证 文件test.hpp test.cpp包含对过滤器的验证测试。 确保过滤器没有假阴性。 （表示该元素不在过滤...
深入并行：从数据倾斜到布隆过滤深度理解Oracle的并行
weixin_34331102的博客
07-17 425
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group成员，senior performance engineer，专注于OLTP、OLAP系统 在Exadata平台和In-Memory特性上的最佳实践。个人博客http://dbsid.com 。 编辑手记：感谢陈焕生授权我们发布他的精品文章，Sidney撰写这...
Bloom-Filter 数据出重
qq_33431715的博客
02-13 243
Bloom-Filter 数据出重 1. Bloom-Filter算法简介 Bloom-Filter，即布隆过滤器，1970年由Bloom中提出。它可以用于检索一个元素是否在一个集合中。 Bloom Filter（BF）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。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会...
Bloom Filter概念和原理
热门推荐
jiaomeng
01-27 30万+
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元素误认为属于这个集合（false positive）。因此，Bloom Filter不适
布隆过滤器（Bloom Filter）详解
最新发布
天冬忘忧的博客
10-10 2150
布隆过滤器是 1970 年由布隆提出的，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组成，主要用于判断一个元素是否在一个集合中。它不存储数据本身，仅存储哈希结果取模运算后的位标记，因此占用内存小，适合海量数据场景。其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。
Bloom Filters by Example
screaming的博客
11-24 687
Bloom Filters by Example A Bloom filter is a data structure designed to tell you, rapidly and memory-efficiently, whether an element is present in a set. The price paid for this efficiency is that
D-left hashing
风云龙儿的专栏
07-25 2451
转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_64668ff00100gkzm.html 在Network Applications of Bloom Filters: A Survey一文中，作者提到了一种基于Perfect hashing的方法，它在维持同样错误率的情况下比Bloom Filter占用更少的空间。但是这种方法只能使用在静态集合上，一旦集合发生变化，就需要
海量数据处理——Bloom Filter（概念、原理及应用）
Karsawu的技术历程
05-08 1074
在网上看到大规模数据处理的相关文章，觉得很不错，自己加以整理，作为学习笔记与网友共勉~~ 文章结构： 一、Bloom Filter的概念原理 二、Bloom Filter实际应用实例 特此说明：本文是作者整理网友博文，只为作为笔记和大家共同学习之用，文中如有不妥，请勿拍砖~~谢谢！！ 所整理博文来源：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01
Perfect Hashing VS. Bloom Filter
jiaomeng
03-02 9801
Perfect Hashing VS. Bloom Filter在Network Applications of Bloom Filters: A Survey一文中，作者提到了一种基于Perfect hashing的方法，它在维持同样错误率的情况下比Bloom Filter占用更少的空间。但是这种方法只能使用在静态集合上，一旦集合发生变化，就需要进行重新计算。 假设我们要表示的静态集
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