文章目录1、什么是布隆过滤器布隆过滤器的优缺点布隆过滤器的优点布隆过滤器的缺点2、布隆过滤器的使用场景3、布隆过滤器的原理3.1 数据结构3.2 空间计算3.3 增加元素3.4 查询元素3.5 修改元素3.6 删除元素4、Redis集成布隆过滤器4.1 版本要求4.2 安装&编译4.2.1 下载插件压缩包4.2.2 解压4.2.3 编译插件4.3 Redis集成4.3.1 Redis配置
常见的一台MySql服务器的并发量为600左右redis数据类型：(9种) string、hash、list、set、zset、bitmap、hyperloglogs、geo、streams爬虫判断url是否爬取过？url地址过滤方法布隆过滤器BloomFilter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结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入
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2023-11-12 08:19:16
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# 实现Hive布隆过滤索引的步骤指南
## 引言
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于查询和分析大规模数据集。Hive布隆过滤索引是一种用于加快Hive查询速度的技术。在本文中，我将向你介绍如何实现Hive布隆过滤索引。
## 流程概述
实现Hive布隆过滤索引的过程可以分为以下几个步骤：
1. 创建布隆过滤器表
2. 将数据加载到表中
3. 创建布隆索引
4. 使用布隆索引进行
原创
2023-12-05 16:24:05
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关于布隆过滤器，这个名词其实在我学 redis 不久后就知道了，但是对他没有一种很深刻的理解。前言首次听到布隆过滤器还是在Redis的缓存穿透的解决方案中看到的。当时一直没有应用场景，就一直摆在那，也没仔细学。但是现在感觉不卷，已经快没有活路，所以又开始看起了面试题。今天谈到的就是布隆过滤器，偏向于理论知识卷又卷不动，躺又躺不平，麻了。一、什么是布隆过滤器？布隆过滤器，术语解释：它实际上是一个很长
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2024-08-13 19:09:27
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日常开发中，一个常见需求是判断一个元素是否在一个集合中。比如当你在浏览器中输入一个网址的时候，浏览器会判断网址是否在黑名单里。通常的解决方案是直接查询数据库，看看是否存在相关的记录，不过这往往会比较慢，于是我们又会引入缓存来提升速度，可是当数据比较多的时候，缓存会消耗大量的内存。有没有既速度快又节省内存的解决方案呢？本文介绍一种算法：布隆过滤器（Bloom filter[1]）。所谓布隆过滤器，是
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2024-02-20 19:15:01
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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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2024-03-15 20:33:32
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一、什么是布隆过滤器？首先，我们需要了解布隆过滤器的概念布隆过滤器（Bloom Filter）是一个叫做 Bloom 的人于 1970 年提出的。我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的的 List、Map 、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率更高，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是非常准确的。理论情况下添
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2023-09-20 06:36:57
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1.什么是布隆过滤器百度的概念：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。 2.优点相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间
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2023-07-05 23:49:12
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布隆过滤器，看名字就知道，不就是一个过滤器么！首先，过滤器大家都知道，像筛子啊，纱网啊等用来过滤大颗粒的工具。使用过滤器可以过滤一些不需要的东东，最终获取我们想要的。还记得某个矿泉水的广告么，全部工序经过20道以上的过滤流程！牛皮爆了！可能过滤沙子什么的也都算一层过滤吧！【微微一笑：呵呵】前几天，看Redis方面的东西的时候，看到了一个结构，叫做BitMap，等看完之后，我打呼：好家伙
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2023-09-19 21:46:33
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什么是布隆过滤器布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的，它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随意映射函数组成。它是一种基于概率的数据结构，主要用来判断某个元素是否在集合内，它具有运行速度快（时间效率），占用内存小的优点（空间效率），但是有一定的误识别率和删除困难的问题。它能够告诉你某个元素一定不在集合内或可能在集合内。原理分析举例，假设数组长度m=19，k=2个哈希函数
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2023-09-02 22:05:06
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布隆过滤器 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矢量和一系列随机映射函数。布隆过滤器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。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、散列表（又叫哈希表，Has
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2023-12-26 21:11:23
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布隆过滤器（Bloom Filter）是非常经典的，以空间换时间的算法。布隆过滤器由布隆在 1970 年提出。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。布隆过滤器的原理 布隆过滤器的实现原理是一个超大的位数组和几个哈希函数。假设位数组的长度为 m，哈希函数的
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2023-12-19 22:36:23
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LOL：布隆才是联盟最尽职的辅助，一个盾技能全都挡虽然说辅助一哥的位置经常是锤石、泰坦之类的英雄，不过从尽职尽责上面来说，辅助一哥的位置绝对应该是布隆的，他在保护AD方面绝对是足够尽职了，可以将所有打向AD的伤害给挡下来，那我们就看看布隆的盾能挡住多少技能吧！和布隆的盾类似的就是亚索的风墙了，不过亚索风墙只能抵挡一些有弹道的飞行物，普攻的子弹也会算城市飞行物，所以才能被挡下来，潘森的E明确表示挡住
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2024-02-01 22:22:53
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关于BloomFilter先要了解什么是hash函数。哈希函数布隆过滤器离不开哈希函数，所以在这里有必要介绍下哈希函数的概念，如果你已经掌握了，可以直接跳到下一小节。哈希函数的性质:经典的哈希函数都有无限大的输入值域(无穷大)。经典的哈希函数的输出域都是固定的范围(有穷大，假设输出域为S)当给哈希函数传入相同的值时，返回值必一样当给哈希函数传入不同的输入值时，返回值可能一样，也可能不一样。输入值会
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2024-10-08 20:31:12
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今天碰到个业务，他的 Redis 集群有个大 Value 用途是作为布隆过滤器，但沟通的时候被小怼了一下，意思大概是 “布隆过滤器原理都不懂，还要我优化？” 。技术菜被人怼认了、怪不得别人，自己之前确实只是听说过这个，但是没深入了解过，趁这个机会补充一下知识。在进入正文之前，之前看到的有句话我觉得说得很好：Data structures are nothing different. Th
前言在「面试」Redis 这一篇就够了 这篇文中有提到用布隆过滤器来解决缓存穿透。那么，今天，他来了，他来了，他脚踏七彩祥云来了(手动狗头)是什么？弗雷尔卓德之心布隆是 LOL 中偏辅助的英雄，下面给大家带来他的技能和出装介绍，这时一个拖鞋啪的一声打在了我的脸上......布隆过滤器(Bloom Filter) 是一种节省空间的概率数据结构，由 Burton Howard Bloom 在 1970
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2023-11-21 10:05:51
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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结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是确切的。实现原理HashMap 的问题讲述布隆过滤器的原理之前，我们先思考
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2023-08-01 11:11:06
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什么是布隆过滤器布隆过滤器是一种内存友好的数据结构，它可以高效地判断一个元素是否存在于一个集合中，以及大幅减少磁盘/数据库等IO操作。与哈希表和树等数据结构不同，它可以实现非常高的查找速度和存储效率，适用于需要快速并且高效地处理大数据集的场景。布隆过滤器原理布隆过滤器的基本思想是使用多个哈希函数对元素进行多次哈希，然后在对应的位上置位。其中K个互不相关的哈希函数会把元素映射成K个整数值，这些整数值
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2023-06-26 23:02:40
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文章目录布隆过滤器的在Redis中的作用布隆过滤器的场景什么是布隆过滤器布隆过滤器原理Redis 集成布隆过滤器下载安装继承Redis 布隆过滤器实战添加订单ID到过滤器判断订单是否存在Redission 布隆过滤器实战 布隆过滤器的在Redis中的作用在Redis 缓存击穿（失效）、缓存穿透、缓存雪崩怎么解决？中我们说到可以使用布隆过滤器避免「缓存穿透」。我们只要记录了每个用户看过的历史记录，
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2023-08-30 08:49:38
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