布隆过滤器（Bloom）是一种可以判断某个数据是否存在的数据结构，或者也可以说是判断集合中是否包含某个成员的数据结构。布隆过滤器的特点如下：判断时间与数据个数无关（O(1)）空间效率非常好无法删除元素偶尔会出错（! ）“偶尔会出错”这一条貌似违背了我们关于数据结构的常识，不过面对大量数据时，我们的目的是缩小查找的范围，因此大多数情况下，少量的误判并不会产生什么问题。此外，布隆过滤器的误判都是假阳性
第三百五十八节，Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—将bloomfilter(布隆过滤器)集成到scrapy-redis中，判断URL是否重复 布隆过滤器(Bloom Filter)详解 基本概念如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间
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2023-11-08 22:49:51
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什么是布隆过滤器1970年，由布隆提出来的一个用于判断元素是否在集合中的高效的算法，集合中的元素可以增加，但是要删除一个元素比较困难，同时还有少量的误报率。在数据量比较小的时候，我们可以使用 Hash 来判断元素是否命中，但是当元素增加起来后，Hash 算法需要的空间就会急速增长，查找时间也会增加。布隆过滤器主要用在样本集合量大但是很少有删除元素，不要求&
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2024-02-03 09:45:05
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背景在日常生活中，包括在设计计算机软件时，我们经常要判断一个元素是否在一个集合中。比如在字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确（也就是要判断它是否在已知的字典中）；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，一个网址是否被访问过等等。最直接的方法就是将集合中全部的元素存在计算机中，遇到一个新元素时，将它和集合中的元素直接比较即可。一般来讲，计算机中的集合是用哈希表（ha
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2024-06-06 05:10:28
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介绍布隆过滤器在wiki上的介绍:
布隆过滤器（Bloom Filter）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。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难
为什么要用布隆过滤器？事实上，布隆过滤器被广泛用于网页黑名单系统、垃圾邮件过滤系统、爬虫的网址判重系统以及
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2023-08-30 14:49:47
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# 如何在 Spark 中实现布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的数据结构，用于检测一个元素是否在集合中。它的特点是带有一定的假阳性率（即可能会错误地报告某个元素存在于集合中），但绝对不会漏掉存在于集合中的元素。利用 Spark，布隆过滤器可以处理大规模数据。本文将带你一步步实现布隆过滤器在 Spark 中的应用。
## 过程概述
为了实现布隆过滤器，我们将
原创
2024-10-17 11:16:56
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(给数据分析与开发加星标，提升数据技能)布隆过滤器是一种概率数据结构，用来高效地测试集合中是否存在某个元素。使用布隆过滤器有助于减少在磁盘中查找键值的次数，从而降低开销。在Java开发中，可以使用各种现成的布隆过滤器，包括Google出品的Guava BloomFilter类。Redis是一款开源内存数据结构存储，可用来实现NoSQL数据库。但是，Java与Redis默认实现不兼容。Java开发者
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2023-09-30 23:35:01
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前言搜一下scrapy布隆过滤器其实已经有现成的了，看了下代码发现还有能优化的地方，就在上面做了点优化ScrapyRedisBloomFilter： https://github.com/Python3WebSpider/ScrapyRedisBloomFilter优化点代码里的去重逻辑主要是scrapy_redis_bloomfilter.dupefilter 这个文件，去重关键代码如下： se
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2023-11-06 19:33:47
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文章目录布隆过滤器 - Redis 布隆过滤器，Guava 布隆过滤器 BloomFilter1、布隆过滤器的起源，用途2、布隆过滤器的概
原创
2022-05-26 08:23:00
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前言我们之前讲了Redis的缓存雪崩、穿透、击穿。在文章里我们说了解决缓存穿透的办法之一，就是布隆过滤器，但是上次并没有讲如何使用布隆过滤器。 什么是布隆过滤器布隆过滤器（Bloom Filter），是1970年，由一个叫布隆的小伙子提出的，距今已经五十年了，和老哥一样老。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，二进制大家应该都清楚，存储的数据不是0就是1，默认是0。主要用于判断一个
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2023-12-22 20:20:38
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布隆过滤器概念及其公式推导布隆过滤器概念数据如何存入布隆过滤器误判情况实际应用面试题公式推导误判概率即失误率的证明和计算其他使用场景布隆过滤器概念数据如何存入布隆过滤器布隆过滤器是由一个很长的二进制矢量和一系列哈希函数组成的。二进制矢量本质是一个位数组：数组的每个元素都只占1bit空间，并且每个元素只能为0或1。布隆过滤器还拥有k个哈希函数，当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会使用k个哈希函数对其
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2023-09-25 20:26:33
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在大数据处理领域，Apache Spark的布隆过滤器是一种用于快速测试一个元素是否在集合中存在的空间效率极高的随机数据结构。布隆过滤器可以极大地减少集合操作的时间复杂度，而在Spark环境中，它则用于提高数据查询性能并降低资源消耗。本文将围绕“spark的布隆过滤器”进行详细的技术复盘记录，从版本对比到生态扩展，系统而全面地展现如何有效解决相关问题。
## 版本对比
对比不同Apache S
布隆过滤器 – 空间效率很高的数据结构上面这个链接对布隆过滤器进行了比较详细的介绍，可以仔细看一看。在这里，我自己主要写一写自己的理解，并用代码实现一个简单的版本。BloomFilter往往用于数据量太大内存一下子存不了的情况，其实本质有点类似bit-map 的扩展，它的原理:当一个元素被加入集合时，通过 K 个 Hash 函数将这个元素映射成一个位阵列（Bit array）中的 K 个点，把它们
一种节省空间的概率数据结构布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的 set 结构，当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率。当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在；当它说不存在时，那就肯定不存在。打个比方，当它说不认识你时，肯定就不认识；当它说见过你时，可能
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2024-02-27 10:28:36
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# 在Spark中接入布隆过滤器的指南
布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，主要用于不精确的检测一个元素是否在一个集合中。在大数据处理中，布隆过滤器可以显著减少所需的内存空间，从而提高程序的性能。在Spark中接入布隆过滤器是一个非常实用的技能，下面我们将一步一步地指导你如何实现这一功能。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导
一、什么是布隆过滤器？布隆过滤器(英语:Bloom Filter)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。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 二、布隆过滤器的使用场景网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址；反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是
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2023-08-21 16:04:58
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为什么需要布隆过滤器想象一下遇到下面的场景你会如何处理：手机号是否重复注册用户是否参与过某秒杀活动伪造请求大量 id 查询不存在的记录，此时缓存未命中,如何避免缓存穿透针对以上问题常规做法是：查询数据库，数据库硬扛，如果压力并不大可以使用此方法，保持简单即可。改进做法：用 list/set/tree 维护一个元素集合，判断元素是否在集合内，时间复杂度或空间复杂度会比较高。如果是微服务的话可以用 r
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2024-02-23 21:09:19
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一、什么是布隆过滤器布隆过滤器（Bloom Filter）是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。它是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效的插入和查询，可以用于检索一个元素是否在一个集合中。优点：相比于传统的list、set、map等数据结构，它更高效、占用空间更少。 缺点：返回的结果是概率性（存在误差），不是确切的。二
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2023-07-28 22:23:52
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简介：布隆过滤器是一种实现去重的思想，不属于redis，它也可以在其他地方单独使用。布隆过滤器也是做去重的，那和Hyperloglog有什么区别.Hyperloglog用来来估值，有偏差，它里面主要提供了两个方法：pfaddpfcount 但是没有判断是否包含的命令，例如pfexist，pfcontains这样的命令。举个例子:在刷进入头条的时候
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2023-07-29 12:52:14
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算法（3）---布隆过滤器原理
开发一个电商项目，因为数据量一直在增加(已达亿级)，所以需要重构之前开发好的秒杀功能，为了更好的支持高并发，在验证用户是否重复购买的环节，就考虑用布隆过滤器。也顺便更加深入的去了解下布隆过滤器的原理，感觉还是蛮有意思的，这一连串的公式不静下心来思考，很容易被绕晕。 一、概述1、什么是布隆过滤器本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据
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2023-10-12 22:29:13
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