问题背景在大数据行业内，尤其是数仓建设中，一直有一个绕不开的难题，就是大表的分析计算（这里的大表指亿级以上）。特别是大表之间的Join分析，对任何公司数据部门都是一个挑战！主要有以下挑战：由于数据量大，分析计算时会耗费更多CPU、内存和IO，占用大量的集群资源。由于数据量大，分析计算过程缓慢，挤占其它任务资源使用，从而影响数仓整体任务产出时间。由于数据量大，长时间占用资源，会造成该任务在时间、资源和财务各方面成本巨大。当前业内流行的优化方案1.增加集群资源优点：简单粗暴，对业务和数据开发人员友好，不用调整。缺点：费钱，看你公司是否有钱。2.采用增量计算优点：可以在不大幅增加计算集群成本的情况下
1.引言通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hashtable）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也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为O(n)，O(logn)，O(1)。这种时候，布隆过滤器就是一种比较好的解决方案了。2.什么是布隆过滤器布隆过滤器（BloomFilter）其实是基于bitmap的一种应用， 1970年由布隆提出。它由一个很长的二进制比特数组和一系列哈希函数构成，用于高效地检索数据
速记为什么使用布隆过滤器？1.为了省内存，提高速率2.因为1所以布隆过滤器不需要百分百正确3.说存在不一定存在，说不存在一定不存在4.在解决缓存穿透的问题时，拦截了大部分的请求，只有小部分携带了大量信息的恶意请求访问到了数据库5.不准确的原因是可能会和别的key发生冲突，所以位数组越大精确度越高，但是占用内存越多。所以在设置布隆过滤器的时候，这个容错率是多少是百分之一还是百分之十，是否牺牲内存来提高容错率这个我们要权衡一下。6.专门用来解决缓存穿透的问题一.BloomFilter1.1布隆过滤器介绍BloomFilter专门用来解决我们上面所说的去重问题的，使用BloomFilter不会像使用
布隆过滤器是一个精巧而且经典的数据结构。你可能没想到：RocketMQ、Hbase、Cassandra、LevelDB、RocksDB这些知名项目中都有布隆过滤器的身影。对于后端程序员来讲，学习和理解布隆过滤器有很大的必要性。来吧，我们一起品味布隆过滤器的设计之美。1缓存穿透我们先来看一个商品服务查询详情的接口：publicProductqueryProductById(Longid){//查询缓存Productproduct=queryFromCache(id);if(product!=null){returnproduct;}//从数据库查询product=queryFromDataBas
布隆过滤器是一个精巧而且经典的数据结构。你可能没想到：RocketMQ、Hbase、Cassandra、LevelDB、RocksDB这些知名项目中都有布隆过滤器的身影。对于后端程序员来讲，学习和理解布隆过滤器有很大的必要性。来吧，我们一起品味布隆过滤器的设计之美。1缓存穿透我们先来看一个商品服务查询详情的接口：publicProductqueryProductById(Longid){//查询缓存Productproduct=queryFromCache(id);if(product!=null){returnproduct;}//从数据库查询product=queryFromDataBas
引言北京时间：2023/5/31/22:02，昨天的计算机导论考试，三个字，哈哈哈，摆烂，大致题目都是一些基础知识，但是这些基础知识都是非常非常理论的知识，理论的我一点不会，像什么操作系统的分类，什么IP地址的计算，什么网络协议，反正是什么都不会，而且还有什么填空题，像什么秘钥什么什么鬼的，具体我不太记得清了，反正听都没听说过，哈哈哈！最烦人的题目还属是IP地址，计算什么子网个数，什么什么地址，反正一点不会，要不是有考一些进制转换和有关硬件方面的知识，可能连50分都考不到，总体来说，在我东扯西扯的情况下，应该勉勉强强有个60分吧！谁让我就算是考前最后一分钟都没打算复习一点，何谈整个学期都没听过
文章目录1.位图应用题目一代码实现setrsettest具体代码题目二位图优缺点总结2.布隆过滤器提出背景概念具体实现hash1hash2hash3N取值问题settsettset中在与不在那个准确？使用场景及特点具体代码1.位图应用题目一给40亿个不重复的无符号整数，没排过序，给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中正常思路：1.排序+二分查找2.放入哈希表或者红黑树10亿字节约等于1GB40亿个整数约等于16GB如果使用上述的两种方法，内存不够哈希的直接定址法的哈希映射，判断整形在不在依次映射标记，将值存起来最少用一个char来表示一个值在不在，这样即为40亿字节即4GB，
C++布隆过滤器文章目录C++布隆过滤器概念实质用途控制误判率实现插入和查找布隆过滤器的删除布隆过滤器优点布隆过滤器缺陷相关大数据题目用哈希表存储用户记录，缺点是需要消耗较大的内存；用位图存储用户记录，缺点是位图一般处理整形，内容是字符串或者自定义类型就很勉强。基于以上，若将哈希和位图结合，称为布隆过滤器，会不会把上面的问题都解决了呢？概念布隆过滤器是一种概率型数据结构。可以高效的插入和查询，然后告诉我们某个数据一定不在或者可能存在。它是用多个哈希函数，将一个数据映射到位图结构中。即可以提高查询效率，又可以节省内存空间。若只用一个哈希函数来映射到位图上，那么可能会发生以下情况。字符串strin
我正在使用我这样设置的map-reduce作业进行大规模hbase导入。job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);job.setMapOutputValueClass(Put.class);job.setMapperClass(BulkMapper.class);job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat.class);FileInputFormat.setInputPaths(job,newPath(inputPath));FileOutputFormat.setOutput
文章目录布隆过滤器概念布隆过滤器设计思路布隆过滤器的应用布隆过滤器模拟实现布隆过滤器的基本框架布隆过滤器的插入布隆过滤器的探测布隆过滤器的删除布隆过滤器优点布隆过滤器缺陷布隆过滤器模拟实现代码及测试代码海量数据处理哈希切割布隆过滤器概念布隆过滤器是由布隆（BurtonHowardBloom）在1970年提出的一种紧凑型的、比较巧妙的概率型数据结构，特点是高效地插入和查询，以用来告诉你“某样东西一定不存在或者可能存在”，它是用多个哈希函数，将一个数据映射到位图结构中。此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间.布隆过滤器设计思路在面对海量整数数据时,使用位图不但效率高还节省空间.但是
