布隆过滤器计数布隆过滤器及其的应用57页PPT
布隆过滤器底层原理
布隆过滤器底层原理布隆过滤器是一种数据结构，用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中。
它通过使用位数组和多个哈希函数来实现这一功能。
布隆过滤器的底层原理非常巧妙，可以高效地处理大规模的数据集。
布隆过滤器的核心是位数组，它通常是一个固定长度的二进制数组。
位数组的每个位置都对应一个位，初始时都被设置为0。
当一个元素被加入到布隆过滤器中时，它会经过多个哈希函数的处理，得到多个哈希值。
这些哈希值对应的位置在位数组中被设置为1。
当需要判断一个元素是否存在时，同样会经过多个哈希函数的处理，得到多个哈希值。
如果这些哈希值对应的位置都为1，那么可以判断该元素可能存在于集合中。
如果有任何一个位置为0，那么可以确定该元素一定不存在于集合中。
布隆过滤器的核心思想是通过多个哈希函数的处理，将元素分散到位数组中的不同位置。
这样可以减少冲突的概率，提高判断的准确性。
同时，布隆过滤器的空间效率也非常高。
由于位数组的长度是固定的，不受存入元素的个数影响，所以在存储大规模数据集时，布隆过滤器所占用的空间相对较小。
然而，由于布隆过滤器的特殊性，它也存在一些缺点。
首先，布隆过滤器在判断一个元素是否存在时，有一定的误判率。
也就是说，有可能判断一个元素存在于集合中，但实际上并不存在。
这是因为多个元素可能被哈希到同一个位置上，导致冲突。
其次，布隆过滤器只能判断元素是否存在，而不能得到元素的具体信息。
因此，在实际应用中，布隆过滤器通常用于判断一个元素是否存在，如果需要获取具体信息，还需要进一步查询其他数据结构。
布隆过滤器在实际应用中有着广泛的应用。
例如，它可以用于网络爬虫中，判断一个URL是否已经被访问过，从而避免重复爬取。
又如，在大规模的分布式系统中，布隆过滤器可以用于判断一个元素是否已经存在于缓存中，从而减少对数据库的查询次数。
此外，布隆过滤器还可以用于垃圾邮件过滤、黑名单检测等方面。
总的来说，布隆过滤器是一种高效、节省空间的数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。
详解布隆过滤器的原理、使用场景和注意事项
详解布隆过滤器的原理、使用场景和注意事项英文版Detailed Explanation of Bloom Filter's Principles, Usage Scenarios, and PrecautionsBloom Filter is a space-efficient probabilistic data structure that is used to test whether an element is a member of a set. It was invented by Burton Bloom in 1970 and has found widespread applications in various fields such as caching, network security, and databases.Principles of Bloom Filter:Bloom Filter works by using bit arrays and hash functions. Here's a step-by-step explanation of its principles:Initialization: Bloom Filter starts with an empty bit array of size 'm' bits, initially set to zero.Hashing: Bloom Filter uses 'k' independent hash functions, each mapping the input elements to one of the 'm' bit positions in the bit array.Insertion: When inserting an element into the Bloom Filter, each hash function is applied to the element, and the corresponding bit positions in the bit array are set to 1.Testing: To test whether an element is a member of the set, the same hash functions are applied to the element, and if all the corresponding bit positions in the bit array are 1, then the element is considered to be a member of the set. However, it's important to note that a false positive result (i.e., falsely claiming that an element is a member) is possible, but a false negative (i.e., falsely claiming that an element is not a member) is not possible.Usage Scenarios of Bloom Filter:Bloom Filters are widely used in various scenarios due to their space efficiency and probabilistic nature. Some common usage scenarios include:Caching: Bloom Filters can be used to quickly determine whether a requested item is present in a cache, thus avoiding unnecessary disk I/O operations.Network Security: Bloom Filters are used in network security applications to quickly detect the presence of malicious content in network packets.Databases: Bloom Filters can be used in databases to efficiently search for the presence of specific keys in a large dataset.Precautions When Using Bloom Filter:When using Bloom Filter, it's important to consider the following precautions:False Positives: As mentioned earlier, Bloom Filters can produce false positive results. Therefore, it's crucial to have a fallback mechanism to confirm the membership of elements that are identified as positive by the Bloom Filter.Choosing the Right Parameters: The performance of Bloom Filter depends on the choice of parameters such as the size of the bit array 'm' and the number of hash functions 'k'. It's important to choose these parameters carefully based on the specific requirements of the application.Dynamic Updates: Bloom Filters are typically designed for static sets, and updating them dynamically (e.g., adding or removing elements) can be challenging. If dynamic updates are required, it's advisable to consider alternative data structures or modify the Bloom Filter accordingly.In summary, Bloom Filter is a powerful probabilistic data structure that offers efficient membership testing with space efficiency. However, it's crucial to understand its principles, limitations, and precautions to ensure its effective usage in various scenarios.中文版详解布隆过滤器的原理、使用场景和注意事项布隆过滤器是一种空间效率高的概率性数据结构，用于测试一个元素是否属于某个集合。
《HBase》课件——第6章 HBase 过滤器的基本使用
6.2 常见过滤器使用
针对age这一列进行过滤 可以得到正确的结果
6.2 常见过滤器使用
只要是一行的某个cell满足条件， 这一行就会被过滤出来 所以结果可能未必是需要的， 使用场景比较少
6.2 常见过滤器使用
单列值过滤器
//指定info列族中的的age列，过滤出大于23的数据 SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter = new SingleColumnValueFilter(
6.3 布隆过滤器
//初始化布隆过滤器 simpleBloomFilter bloomFilter = new simpleBloomFilter(8, 3); //插入几条数据 bloomFilter.add("apple"); bloomFilter.add("orange"); bloomFilter.add("banana"); bloomFilter.add("grape");
6.2 常见过滤器使用
//过滤出clazz包含理科的 SingleColumnValueFilter filter3 = new SingleColumnValueFilter(
"info".getBytes(), "clazz".getBytes(), pareOp.EQUAL, new BinaryPrefixComparator("理科".getBytes()) ); //组合过滤器 FilterList filterList = new FilterList(); filterList.addFilter(filter1); filterList.addFilter(filter2); filterList.addFilter(filter3);
数据结构与算法(15)：布隆过滤器
一一、引入入
什什么情况下需要布隆隆过滤器器？我们先来看几几个比比较常⻅见的例例子子：
字处理理软件中，需要检查一一个英语单词是否拼写正确 在 FBI，一一个嫌疑人人的名字是否已经在嫌疑名单上 在网网络爬虫虫里里里，一一个网网址是否被访问过 yahoo, gmail等邮箱垃圾邮件过滤功能
数组 链表 树、平衡二二叉树、Trie Map (红黑黑树) 哈希表
虽然上面面描述的这几几种数据结构配合常⻅见的排序、二二分搜索可以快速高高效的处理理绝大大部分判断元 素是否存在集合中的需求。但是当集合里里里面面的元素数量量足足够大大，如果有500万条记录甚至至1亿条记 录呢？这个时候常规的数据结构的问题就凸显出来了了。
这几几个例例子子有一一个共同的特点： 如何判断一一个元素是否存在一一个集合中？
二二、常规思路路与局限
如果想判断一一个元素是不不是在一一个集合里里里，一一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过 比比较确定。链表、树、散列列表（又又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路路。但是随 着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大大。同时检索速度也越来越慢。
数组、链表、树等数据结构会存储元素的内容，一一旦数据量量过大大，消耗的内存也会呈现线性增 ⻓长，最终达到瓶颈。
有的同学可能会问，哈希表不不是效率很高高吗？查询效率可以达到O(1)。但是哈希表需要消耗的内 存依然很高高。使用用哈希表存储一一亿 个垃圾 email 地址的消耗？哈希表的做法：首首先，哈希函数将 一一个email地址映射成8字节信息指纹；考虑到哈希表存储效率通常小小于50%（哈希冲突）；因此 消耗的内存：8 * 2 * 1亿 字节 = 1.6G 内存，普通计算机是无无法提供如此大大的内存。这个时候， 布隆隆过滤器器（Bloom Filter）就应运而而生生。在继续介绍布隆隆过滤器器的原理理时，先讲解下关于哈希
布隆过滤器计数布隆过滤器及其应用 ppt课件
位图法
比如一个公司有8个员工，现在需要记录公司的考勤记录，传统 的方案是记录下每天正常考勤的员工的ID列表，比如2012-0101:[1,2,3,4,5,6,7,8]。
算法原理
算法原理
算法原理
4.将待查询元素映射到位数组中，若对应每位都是1，则在集合中； 否则，不在。 注：会出现两种情况：（1）没有发生误判（2）发生了误判（ false positive） false positive：有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这 个集合。
删除操作： 不允许删除一个元素，会导致false negative。 false negative：把属于这个集合的元素误认为不属于这个集合。
The background of Bloom filter
布隆过滤器
背景介绍
背景介绍
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。
Hash函数
一般来讲，计算机中的集合是用哈希表（hash table）来存储的。
B
1
几倍的存储空间的代价，给Bloom
Filter增加了删除操作。
0
BF
1 A
0
2
1
B
0
CBF
Counting Bloom Filter 从nk次哈希中选择j次
其它nk–j次哈希没有 选中第i个Counter
j次哈希都选中了第i个Counter
n：集合元素个数， k：Hash函数个数，k = 0.7 * m / n M：位数组的大小
布隆过滤器原理与实践技术分享ppt
目录
简介
原理
优缺点 适用场景 实战
布隆过滤器简介
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 布隆过滤器是一个概率数据结构 布隆过滤器可以优化内存占用
Enjoy & Good Luck
NUM
Bomb
NUM
概率数据结构
Graphic Designer
布隆过滤器的原理
布隆过滤器的基本思想: 通过Hash函数将元素映射成一个位数组（Bit Array）中的点；然后， 通过看这个点是不是 1 来判断集合中有没有它(偷天换日之技)
但采用Hash这种方式来确定数据位置，必然要面对数据碰撞的问题， 该如何解决?
误判率推导: 对于给定的误判概率 p，如何选择最优的位数组大小 m ???
上式表明，位数组的大小最好与插入元素的个数成线性关系; 对于给定的 m，n，k，误判概率最大为：
n 是已经添加元素的数量 ； k 哈希的次数； m 比特数组的大小；
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布隆过滤器的原理
误判率推导: 下图是布隆过滤器误判概率 p 与位数组大小 m 和集合中插入元素个 数 n 的关系图，假定 Hash 函数个数选取最优数目：
那么在所有 k 次 Hash 操作后该位都没有被置 "1" 的概率是：
如果我们插入了 n 个元素，那么某一位仍然为 "0" 的概率是：
n 是已经添加元素的数量 ； k 哈希的次数； m 比特数组的大小；
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因而该位为 "1"的概率是：
布隆过滤器的原理和应用场景
布隆过滤器的原理和应用场景布隆过滤器的概述布隆过滤器是一种空间效率非常高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。
它由布隆过滤器的位数组和哈希函数组成，可以高效地判断一个元素是否存在于集合中，但有一定的误判率。
布隆过滤器的原理布隆过滤器的主要原理是利用位数组和多个哈希函数来表示一个集合，并判断一个元素是否存在于集合中。
1.初始化：将位数组初始化为全0。
2.添加元素：对于要添加的元素，使用多个哈希函数计算出多个哈希值，然后将对应的位数组位置设为1。
3.判断元素：对于要判断的元素，同样使用多个哈希函数计算出多个哈希值，然后检查对应的位数组位置是否都是1。
若有任意一个位数组位置为0，则判定元素不存在于集合中；若全部位数组位置都为1，则判定元素可能存在于集合中。
布隆过滤器的优点布隆过滤器具有以下优点： - 空间效率高：布隆过滤器只需要占用很少的内存空间，比其他数据结构如散列表等要小得多。
- 查询效率高：布隆过滤器只需要进行位操作和哈希计算，所以查询效率非常高。
- 可并行处理：布隆过滤器的查询和插入操作可以并行处理，因为它们对位数组的操作没有依赖关系。
布隆过滤器的应用场景布隆过滤器在以下场景中具有较大的应用价值：1.网络爬虫中的URL去重：爬虫在抓取网页时，通常需要判断一个URL是否已经抓取过，布隆过滤器可以非常高效地进行URL去重。
2.邮件服务器中的垃圾邮件过滤：布隆过滤器可以帮助邮件服务器快速判断一封邮件是否是垃圾邮件，从而提高邮件过滤的效率。
3.分布式系统中的缓存穿透控制：布隆过滤器可以用于控制分布式系统中的缓存穿透问题，减轻数据库压力。
4.数据库查询缓存：布隆过滤器可以用于缓存数据库的部分查询结果，提高数据库查询效率。
布隆过滤器的误判率布隆过滤器的误判率是根据哈希函数的数量和位数组的大小决定的。
误判率主要取决于以下两个因素： - 哈希函数的数量：哈希函数越多，误判率越低，但算法的效率也会降低。
布隆过滤器(Bloom_Filter)
查询
如图S{x,y,z}集合中的每个元素，用3个hash函数映射到{1,…,18}范围内， 将相应的位置为1 w表示待查询元素 用相同的3个hash函数，将w映射到{1,…,18}范围内 如果每位都是1，则表示w在集合中，否表表示不在集合中
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假阳性，误报） 它通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。 /jiaomeng/archive/2007/01/27/1495500.aspx
所以，p=1/2时错误率最小，也就是让一半的 位空着 m
k ln 2 * n
需要对少位呢？(m)
推导过程略，直接上结果公式： (假设，允许的false rate为f’)
m n * log2 e * log2 (1/f )
'
n *1.44* log2 (1/f )
'
Hash算法
FP1 FP2 13 13 17 17 17 17 17
FP3 23 23 23 23 23
FP1
FP2
FP3
37091 3691 38 36958 3770 47 36585 3689 38 36569 3701 45 36533 3552 41
10064W 6M
11M 13
11981 W 16773W 11M 14M 19M 13
(Vector size)m
内存
(Hash num) k
X
N 50W 100W 300W 500W 1000W
FP1 958W 1917 W 5751 W 9585 W