海量數(shù)據(jù)處理之什么是bloomfilter？布魯姆過濾器由布魯姆于1970年提出。它實(shí)際上是一個很長的二進(jìn)制向量和一系列隨機(jī)映射函數(shù)。Bloom過濾器可用于檢索元素是否在集合中。它的優(yōu)點(diǎn)是在空間效率和

海量數(shù)據(jù)處理之什么是bloomfilter？

布魯姆過濾器由布魯姆于1970年提出。它實(shí)際上是一個很長的二進(jìn)制向量和一系列隨機(jī)映射函數(shù)。Bloom過濾器可用于檢索元素是否在集合中。它的優(yōu)點(diǎn)是在空間效率和查詢時間上都比一般的算法好很多，缺點(diǎn)是有一定的錯誤識別率和刪除困難。

布隆過濾器既然有錯誤率，為什么還能應(yīng)用在key-value系統(tǒng)中？

Bloom filter的特點(diǎn)是會有誤報，但不會有漏報。也就是說，對于Bloom filter驗證的數(shù)據(jù)文件，它可能不包含您要查找的數(shù)據(jù)項，但是包含您要查找的數(shù)據(jù)項的數(shù)據(jù)文件將被返回。在key-value系統(tǒng)中，bloom會返回數(shù)據(jù)文件，過濾器返回的數(shù)據(jù)文件還需要檢查內(nèi)容，以知道是否有所需的數(shù)據(jù)，從而保證執(zhí)行結(jié)果的正確性和完整性。

因此，鍵值系統(tǒng)不會因此出錯，只需訪問更多的數(shù)據(jù)文件即可。

在數(shù)據(jù)量大的鍵值系統(tǒng)中，建立統(tǒng)一的b樹索引的成本很高，維護(hù)成本也很高，所以Bloom filter的性能最好。

redis布隆過濾器和bitmap區(qū)別？

redis bloom filter的功率為1000，bitmap的功率為1100。不同的是，功率是不一樣的

記住，你可以寫一個程序，像尋找定點(diǎn)字。我只是不記得了。人們真的很蠢。