redis 和 bloom filter

今天打算使用redis 的bitset搞一个 bloom filter, 这样的好处是可以节省内存,坏处是可能在会有一些数据因为提示重复而无法保存。

bloom filter 的大体原理就是通过不同的hash函数将一个字符串映射到几个不同的位,并将这几个不同的位设置为1.

如果在查找某个字符串的时候,发现通过hash映射后的位有的不为1,说明该字符串不存在。

如果发现所有的位都为1,那该字符串有一定的概率不存在,通常这个概率会很小。

相关内容可以查看:

http://olylakers.iteye.com/blog/2089275

不过上面的是java的,我在github上找了一个python的

http://github.com/jaybaird/python-bloomfilter/

不过这个是基于python的bitarray 的,稍微修改了下,并删掉了许多东西,让它变成使用redis的bitset

https://github.com/walkwalkwalk/python_redis_bloomfilter

时间: 2024-10-14 17:32:43

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大数据量下的集合过滤—Bloom Filter

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布隆过滤器(Bloom Filter)的原理和实现

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转载自http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/07/13/2590351.html   布隆过滤器[1](Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的.它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,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(假正例False positives,即Bloom Filter报告某一

Bloom Filter(布隆过滤器)

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Bloom Filter算法

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海量数据处理算法—Bloom Filter

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