布隆过滤器及其应用
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
布隆过滤器是一种数据结构，可以用于快速检查一个元素是否存在于集合中。
它使用位向量来表示集合，通过多个哈希函数将输入元素映射为位向量上的多个位置，然后将对应位置上的位设置为1。
当需要检查一个元素是否存在于集合中时，将该元素通过相同的哈希函数映射为位向量上的多个位置，检查对应位置上的位是否都为1。
如果都为1，那么元素可能存在于集合中，如果有任何一个位置上的位为0，那么元素一定不存在于集合中。
布隆过滤器主要应用于空间和时间效率要求比较高的场景，例如：
1. 网络爬虫：用于过滤已访问过的网页，避免重复访问。
2. 数据库查询：用于快速检查一个元素是否存在于数据库中。
3. 邮件服务器：用于过滤垃圾邮件，将已知的垃圾邮件域名或邮件地址存储于布隆过滤器中。
4. 网络防火墙：用于检查是否有恶意地址或恶意域名的访问请求。
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。
布隆过滤器应用场景
布隆过滤器应用场景
布隆过滤器是一种计算技术，可以有效地判断某个元素是否在大量数据中出现过。
布隆过滤器可以用来快速处理各种类型的大规模数据，其实现比构建索引高效得多，因此，它已成为处理大数据的重要工具，并且在多个应用场景中得到了广泛的应用。
首先，布隆过滤器可以用于数据库应用。
由于数据库需要处理大量的数据，如果使用传统的索引结构，就会造成内存和性能瓶颈，因此布隆过滤器可以在数据库中快速检测数据，可以有效减少查询时间，提高数据库的查询性能。
其次，布隆过滤器也可以用于网络安全领域。
布隆过滤器可以用于把大量的IP地址存储在一个表里，在检测攻击者的IP地址时，只需要对布隆过滤器进行查询，就可以很快得到结果，从而有效地防范攻击行为，而不需要耗费过多的资源。
另外，布隆过滤器还可以用于大数据挖掘和机器学习应用中。
布隆过滤器可以被用于分析大量数据，它可以帮助提高筛选出特定数据的准确度，从而提高挖掘数据的效率；同时，布隆过滤器也可以用于机器学习系统中，用于记忆数据，从而简化机器学习系统的计算。
此外，布隆过滤器还可以用于实时推荐系统。
当用户发布内容或者点击某个页面时，布隆过滤器可以实时判断用户的点击记录，从而实时推荐相关内容给用户，帮助用户更有效地浏览网页，评论内容等。
最后，布隆过滤器还可以用于搜索引擎优化应用中。
当用户输入关键字进行搜索时，布隆过滤器可以帮助搜索引擎快速定位搜索过程
中出现过的词语，从而快速完成搜索，提高用户体验。
总之，布隆过滤器作为具有快速查询特性的计算技术，已经在数据库、网络安全、大数据挖掘、机器学习、实时推荐以及搜索引擎优化等应用中得到了广泛的使用，它对大数据处理及数据库性能优化有着十分重要的作用。
布隆过滤器计数布隆过滤器及其应用
1
1
0
f6 f7
团结 信赖 创造 挑战
增加删除功能——Counting Bloom Filter
Counting Bloom Filter的出现 解决了这个问题，它将标准Bloom
1
Filter位数组的每一位扩展为一个
A
小的计数器(Counter)，在插入元素
0
时给对应的k(k为哈希函数个数)个
目前常用的信息指纹算法为Mersenne Twister算法，译为马特赛特旋转 演算法，是伪随机数发生器之一，其主要作用是生成伪随机数。此算 法是Makoto Matsumoto （松本）和Takuji Nishimura （西村）于1997 年开发的，基于有限二进制字段上的矩阵线性再生。可以快速产生高 质量的伪随机数，修正了古老随机数产生算法的很多缺陷。
布隆过滤器
改进方案
05
团结 信赖 创造 挑战
添加地址
1亿
邮箱
0
0
0
abc123@gmail.co m
abc456@gmail.co m
Counter
12
01
1
f1 f'2 f2 f'1
16亿二进 制
0
0
0
0
随机数生成器 F1-8
随机数生成器 G
1
1
1
1
f8 f3 f4 f5
信息指 纹
0
0
0
f1 = F1 f‘1 = F‘1 = f1 f2 = F2 f’2 = F’2 f3 = F3 f‘3 = F’3 = m2 f4 = F4 f’4 = F‘4 = m3 f5 = F5 f‘5 = F’5 = m4 f6 = F6 f’6 = F‘6 = m5 f7 = F7 f‘7 = F’7 = m6 f8 = F8 f’8 = F‘8 = m7
布隆过滤器的原理与使用
布隆过滤器的原理与使⽤⼀、算法介绍布隆过滤器是⼀种多哈希函数映射的快速查找算法，通常⽤于在⼤数据量场景下快速判断数据存在性。
该算法通过牺牲正确性从⽽在空间和时间上都有不错的效率。
⼆、算法原理当⼀个元素被加⼊集合时，通过N个散列函数将这个元素映射成⼀个位图中的N个点，将它们置为1。
判断某个元素是否存在时，通过这些点是不是都是1即可：如果这些点有任何⼀个0，则⽬标元素⼀定不在；如果都是1，则⽬标元素很可能在。
例如，⼀个集合中只存在⼀个apple 元素，其经过三个哈希函数计算映射在位图中三个位，此时判断orange是否存在于集合中，同样经过三个哈希函数计算，我们发现有⼀位为0，所以orange⼀定不存在于集合中。
三、算法实现构造⼀个布隆过滤器需要⼀个给定长度的位图和N个哈希函数，那么问题来了，这个位图到底要多⼤？到底要多少个哈希函数呢？这⾥引⼊两个公式：根据预估数据量n以及误判率fpp，位图⼤⼩m的计算⽅式：根据预估数据量n以及位图长度m，哈希函数个数k的计算⽅式：根据公式我们可以明显看出，当数据量越⼤、误判率越低，则位图长度越⼤。
关于m和k的计算，我们可以看⼀下Guava中的实现：/*** 计算hash函数个数* n，预期数据量* m，位图长度*/@VisibleForTestingstatic int optimalNumOfHashFunctions(long n, long m) {return Math.max(1, (int)Math.round((double)m / (double)n * Math.log(2.0D)));}/*** 计算位图长度* n，预估的数据量* p，误判率*/@VisibleForTestingstatic long optimalNumOfBits(long n, double p) {if (p == 0.0D) {p = 4.9E-324D;}return (long)((double)(-n) * Math.log(p) / (Math.log(2.0D) * Math.log(2.0D)));}解决了位图长度和哈希函数个数的计算问题，接下来我们看看哈希函数选取问题，⼀般情况下我们都需要三个甚⾄更多的哈希函数，我们如果真要去准备这些函数那就太⿇烦了，这⾥我们可以参考如下论⽂：https:///home/pete/pub/bloom-filters-verification.pdf这篇论⽂提出了⼀种算法，把原本需要N个哈希函数的计算转化成了两个哈希值的运算，完美地解决了这个问题。
布隆过滤器的原理和应用
布隆过滤器的原理和应用布隆过滤器是一种高效的数据结构，用于检索一个元素是否存在于一个大型集合中。
它具有快速查询速度和低存储需求的特点，广泛应用于各种大规模数据处理场景中。
本文将介绍布隆过滤器的原理和应用。
一、原理布隆过滤器基于一系列的哈希函数和位数组实现快速的元素查询。
其核心思想是，当一个元素被加入集合时，通过多个哈希函数将该元素映射到一个位数组的多个位置上，将这些位置的值设置为1。
当判断一个元素是否存在于集合时，将该元素进行相同的哈希函数映射，并检查对应位置上的值是否都为1。
若有任意一个位置的值为0，则可以确定该元素不存在于集合中，否则可能存在于集合中。
布隆过滤器的哈希函数通常采用 MurmurHash、FNV 等快速哈希算法，可以保证哈希值的均匀分布。
位数组中的每个位置只需要占用一个比特位，因此可以在节省存储空间的同时实现大规模数据的快速检索。
二、应用布隆过滤器广泛应用于各种实际场景中，以下是几个常见的应用示例：1. 大规模数据去重在大规模数据处理中，数据去重是一个常见的问题。
使用布隆过滤器可以快速判断一个元素是否已存在于已有数据集合中，从而去除重复数据，提高数据处理效率。
2. 防止缓存穿透在缓存系统中，如果缓存中不存在某个请求的结果，而数据库中也不存在该结果，那么该请求会直接穿透缓存直接访问数据库，导致数据库压力过大。
使用布隆过滤器可以在缓存层判断该结果是否存在于数据库中，减轻数据库的负载。
3. 防止恶意请求布隆过滤器可以用于恶意请求的过滤，例如防止恶意爬虫大量请求网站接口，或者阻断某种类型的网络攻击。
通过将恶意请求的特征信息加入布隆过滤器，可以在前置的高效过滤器层阻止恶意请求，减少服务器的压力。
4. URL过滤在网络爬虫等应用中，需要对URL进行过滤，防止重复抓取和进入黑名单网站。
使用布隆过滤器可以快速判断一个URL是否已经被访问过，从而避免重复请求。
5. 拼写检查布隆过滤器可以用于拼写检查和自动纠错。
布隆过滤器实现原理及应用场景
布隆过滤器实现原理及应用场景布隆过滤器是一种在大规模数据集中进行快速查找的数据结构。
它的主要应用场景是在判断一个元素是否存在于集合中时，非常高效。
在本篇文章中，我将详细介绍布隆过滤器的实现原理以及应用场景。
一、实现原理布隆过滤器的实现基于一个位数组和多个哈希函数。
位数组通常由一系列二进制位组成，初始时都被设置为0。
而哈希函数则用于将输入的元素映射到位数组中的不同位上。
1. 插入过程：当需要向布隆过滤器中插入一个元素时，首先将该元素经过多个哈希函数进行哈希计算，得到一系列哈希值。
然后将位数组中对应位置的二进制位设为1，表示该位置上存在一个元素。
2. 查询过程：当需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器中时，将该元素经过同样的哈希函数计算，得到一系列哈希值。
然后检查位数组中对应位置的二进制位是否都为1，如果有任何一个位置的二进制位为0，表示该元素一定不存在于布隆过滤器中；如果所有位置的二进制位都为1，表示该元素可能存在于布隆过滤器中（注意：可能是因为存在哈希冲突）。
需要特别注意的是，布隆过滤器有一定的误判率。
即使所有位置的二进制位都为1，表示元素可能存在于布隆过滤器中，但并不一定准确。
因此，在实际应用中，布隆过滤器常常与其他数据结构（如哈希表）一起使用，用于缩小误判率。
二、应用场景布隆过滤器具有快速查找、占用内存较小等优势，因此在以下场景中被广泛应用。
1. 网络爬虫中的URL去重在网页爬取过程中，经常需要判断一个URL是否已经被爬取过。
传统的方法是使用哈希表来存储已爬取的URL，但是当爬取的数据量非常大时，哈希表的存储空间将会非常庞大。
而布隆过滤器可以以较小的内存空间满足去重需求，大大提高了爬取效率。
2. 垃圾邮件过滤在邮件服务器中，需要对每封新到达的邮件进行是否为垃圾邮件的判断。
使用布隆过滤器可以快速判断邮件的发件人、主题等信息是否属于已知的垃圾邮件特征，从而将判定为垃圾邮件的邮件快速过滤掉，提高了邮件处理效率。
布隆过滤器参数设置及扩容方案探讨
布隆过滤器参数设置及扩容方案探讨一、引言布隆过滤器（Bloom Filter）是一种高效的数据结构，用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中。
在实际应用中，布隆过滤器被广泛应用于数据库查询、缓存判定等场景。
本文将探讨布隆过滤器的参数设置及扩容方案。
二、布隆过滤器参数设置1. 哈希函数数量布隆过滤器使用多个哈希函数来计算元素在位图中的位置。
哈希函数数量直接影响布隆过滤器的误判率以及内存占用。
一般来说，哈希函数数量越多，误判率越低，但内存占用也会相应增加。
根据应用场景的需求和对误判率的容忍度，可以适当调整哈希函数的数量。
2. 位图大小位图大小决定了布隆过滤器能够存储的元素数量。
位图的大小越大，存储的元素数量也就越多，但会占用更多的内存空间。
根据应用场景的需求，可根据估计的元素数量合理设置位图的大小，避免内存浪费。
3. 误判率误判率是指布隆过滤器判断一个元素存在于集合中的概率，并非完全准确。
误判率越低，表示布隆过滤器的准确性越高，但相应地，需要使用更多的哈希函数和更大的位图。
根据应用的实际情况，可以根据对误判率的容忍度来确定布隆过滤器的设置。
三、布隆过滤器扩容方案1. 动态扩容在实际应用中，布隆过滤器需要随时添加新的元素进行判断。
当添加新元素的数量接近或超过了布隆过滤器的容量时，需要进行扩容操作。
动态扩容可以通过调整位图大小和哈希函数数量来实现。
当位图大小达到一定阈值时，可以重新创建一个更大的位图，并重新计算哈希函数。
2. 增量扩容增量扩容是一种优化的扩容方式。
当新增元素的数量较少，位图的大小和哈希函数数量可以保持不变。
只需计算新增元素的哈希值，并将对应的位图位置标记为存在即可。
这样可以减少扩容操作对内存和计算资源的开销。
3. 扩容策略在进行扩容操作时，应该选择合适的扩容策略。
常见的扩容策略有“倍增扩容”和“平滑扩容”。
倍增扩容即每次扩容将位图大小和哈希函数数量翻倍，适用于需要快速扩容且内存资源充足的情况。
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
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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：
布隆过滤器应用场景
布隆过滤器应用场景布隆过滤器是一种高效的数据结构，它的基本原理是，对于一个特定集合中的每一个元素，不但存储其本身，而且还存储其一定数量的一致哈希值，以便快速确定该元素是否存在于特定的集合中。
它可以被用来快速检索一组元素，可以有效地检测一个元素是否存在于集合中，而无需访问实际的集合。
由于其精准的识别能力，布隆过滤器得到了广泛的应用。
1.业应用：在网络安全相关的商业应用领域，布隆过滤器被用来检测恶意代码的僵尸网络，分析不断变化的市场数据，过滤垃圾邮件等。
例如，可以使用布隆过滤器来快速检测恶意请求，从而有效地降低网络安全风险。
2.物信息学应用：布隆过滤器可以被用来快速查找DNA测序数据中的基因序列。
此外，当它还可以应用于其他生物学和遗传学领域如蛋白质组学，转录组学和基因组学等。
3.数据应用：布隆过滤器可以有效地检测网站中的指定元素，比如URL中的关键字，用户搜索的关键字等。
它可以帮助企业进行非结构化大数据分析，找出其中的趋势，帮助公司更好地投资和发展。
4.器学习应用：机器学习领域中，布隆过滤器可以用来快速处理海量数据，它可以比其他技术更快地提取出特征，从而有效地提升模型的性能。
布隆过滤器的技术优势可以用来有效地完成许多实际问题，它已被广泛应用于商业，生物信息学，大数据和机器学习等多个领域，其中许多(如恶意代码和垃圾邮件的检测)都需要高效、准确的分类和识别。
该技术也有助于提高网络安全和快速定位对象，从而减少对企业的不利影响。
布隆过滤器在上述应用领域中主要由两个基本部件组成：一个抽象数据结构，用于存储一组特征值，另一个则是一个算法，可以计算出更多更具特征性的哈希值，用于判断一个元素是否已存在于某一特定的集合中。
此外，布隆过滤器还支持动态添加新元素，并有很高的查询效率。
因此，布隆过滤器具有非常广泛的应用场景，它可以快速检索大量数据，准确识别特定元素，高效确定元素是否存在于集合中，并有助于提高网络安全性。
它被广泛应用于商业，生物信息学，大数据，机器学习等领域，有助于企业实现良好的效率和安全，获得更大的发展优势。
布隆过滤器在数据去重中的应用
布隆过滤器在数据去重中的应用在数据处理中，数据去重是一项非常重要的任务。
因为重复数据会对数据的分析和应用造成很大的影响，尤其当数据量非常大时，去重任务显得格外复杂。
为了解决这一问题，学术界和业界研究并发展了一系列算法技术，其中布隆过滤器是一种比较常见的算法技术。
布隆过滤器是由布隆在1970年提出的一种基于哈希的数据结构。
它可以快速判断一个元素是否在一个集合中，并且具有高效的空间和时间复杂度。
一般来说，布隆过滤器由一个二进制向量和一组哈希函数组成，这组哈希函数可以将元素映射为二进制向量的若干个位置，每个位置上的值为1。
在添加元素时，将元素经过哈希函数的处理后，将对应的位置的值设为1。
在查询元素时，对元素进行哈希处理，然后查看对应的位置上的值是否为1，如果值为1，则表明元素可能在集合中，如果值为0，则表明元素一定不在集合中。
布隆过滤器的优势在于空间占用比较少，尤其是对于大规模的数据集合来说，它只需要占用很少的空间就能够完成去重任务，而且查询速度非常快，因为它并不需要将所有的元素都遍历一遍才能找到目标元素。
但是布隆过滤器也存在一些缺点。
最大的问题在于误判率比较高，也就是说可能会将不属于集合中的元素误判为属于集合中的元素。
这是由于哈希函数本身的性质所决定的，因为哈希函数是一种信息压缩和抽象的过程，所以必然会存在信息损失和映射冲突的问题，这就会导致误判率比较高。
另外，布隆过滤器是一个单向的数据结构，也就是说一旦添加的元素无法删除，因为删除一个元素会影响到其他元素哈希函数的映射位置，所以无法进行删除操作。
针对布隆过滤器的缺点，学术界和业界也提出了一些解决方案。
其中比较常见的一种是使用多个布隆过滤器进行去重任务。
具体的做法是将数据分成若干部分，然后对每一部分分别建立一个布隆过滤器，最终将所有的布隆过滤器的结果合并起来，再进行去重操作。
这样可以有效地降低误判率，并且也可以解决删除问题。
但是相对而言，使用多个布隆过滤器的空间和时间复杂度都会有所增加，还需要进行多次哈希操作，因此需要权衡利弊来选择合适的解决方案。
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
GoogleGuava中布隆过滤器的介绍和使用
GoogleGuava中布隆过滤器的介绍和使⽤⼀、简介布隆过滤器（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。
⼆、实现原理布隆过滤器的核⼼实现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，哈希函数的个数为 k。
以上图为例，具体的操作流程：假设集合⾥⾯有 3 个元素 {x, y, z}，哈希函数的个数为 3。
⾸先将位数组进⾏初始化，将⾥⾯每个位都设置位0。
对于集合⾥⾯的每⼀个元素，将元素依次通过 3 个哈希函数进⾏映射，每次映射都会产⽣⼀个哈希值，这个值对应位数组上⾯的⼀个点，然后将位数组对应的位置标记为 1。
查询 W 元素是否存在集合中的时候，同样的⽅法将 W 通过哈希映射到位数组上的 3 个点。
如果 3个点的其中有⼀个点不为 1，则可以判断该元素⼀定不存在集合中。
反之，如果 3 个点都为 1，则该元素可能存在集合中。
注意：此处不能判断该元素是否⼀定存在集合中，可能存在⼀定的误判率。
可以从图中可以看到：假设某个元素通过映射对应下标为 4、5、6 这 3 个点。
虽然这 3 个点都为 1，但是很明显这 3 个点是不同元素经过哈希得到的位置，因此这种情况说明元素虽然不在集合中，也可能对应的都是 1，这是误判率存在的原因。
1、布隆过滤器添加元素将要添加的元素给 k 个哈希函数得到对应于位数组上的 k 个位置将这 k 个位置设为 12、布隆过滤器查询元素将要查询的元素给 k 个哈希函数得到对应于位数组上的 k 个位置如果 k 个位置有⼀个为 0，则肯定不在集合中如果 k 个位置全部为 1，则可能在集合中3、布隆过滤器的优缺点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。
浅析布隆过滤器（BloomFilter）的实现原理及应用
浅析布隆过滤器（BloomFilter）的实现原理及应⽤⼀、什么情况下需要布隆过滤器？1、先来看⼏个⽐较常见的例⼦：字处理软件中，需要检查⼀个英语单词是否拼写正确在 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yahoo, gmail 等邮箱垃圾邮件过滤功能 这⼏个例⼦有⼀个共同的特点：如何判断⼀个元素是否存在⼀个集合中？2、常规思路：数组链表树、平衡⼆叉树、TrieMap (红⿊树)哈希表 虽然上⾯描述的这⼏种数据结构配合常见的排序、⼆分搜索可以快速⾼效的处理绝⼤部分判断元素是否存在集合中的需求。
但是当集合⾥⾯的元素数量⾜够⼤，如果有500万条记录甚⾄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。
数组、链表、树等数据结构会存储元素的内容，⼀旦数据量过⼤，消耗的内存也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。
有的同学可能会问，哈希表不是效率很⾼吗？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。
使⽤哈希表存储⼀亿个垃圾 email 地址的消耗？哈希表的做法： ⾸先，哈希函数将⼀个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，普通计算机是⽆法提供如此⼤的内存。
这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就应运⽽⽣。
在继续介绍布隆过滤器的原理时，先讲解下关于哈希函数的预备知识。
3、HashMap 的问题 讲述布隆过滤器的原理之前，我们先思考⼀下，通常你判断某个元素是否存在⽤的是什么？应该蛮多⼈回答 HashMap 吧，确实可以将值映射到 HashMap 的 Key，然后可以在 O(1) 的时间复杂度内返回结果，效率奇⾼。
但是 HashMap 的实现也有缺点，例如存储容量占⽐⾼，考虑到负载因⼦的存在，通常空间是不能被⽤满的，⽽⼀旦你的值很多例如上亿的时候，那 HashMap 占据的内存⼤⼩就变得很可观了。
布隆过滤器公式
布隆过滤器公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：布隆过滤器（Bloom Filter）是一种用于检索一个元素是否位于一个集合中的数据结构，它具有高效的查询速度和占用空间较小的特点。
布隆过滤器的原理是利用多个哈希函数和一个足够大的位数组来表示一个集合，当一个元素被加入到布隆过滤器时，经过多次哈希后将对应的位设置为1；当查询某个元素是否存在于布隆过滤器时，对该元素进行多次哈希获取对应的位，如果全部对应的位都为1，则说明该元素可能存在于布隆过滤器中，反之则一定不存在。
布隆过滤器的优势在于它可以在有限的空间内实现接近常数时间的元素查询，因此被广泛应用于大规模数据集合的去重、缓存命中判断等方面。
布隆过滤器也存在一定的缺陷，例如不支持元素的删除操作，且存在一定的误判率。
因此在实际应用中需根据具体问题的特点来选择是否使用布隆过滤器。
布隆过滤器的公式主要涉及到三个关键参数：位数组大小m、哈希函数个数k和预期的误判率p。
这三个参数之间存在一定的权衡关系，可以根据具体需求来选择合适的参数取值。
下面将介绍一下关于布隆过滤器公式的相关内容。
一、位数组大小m位数组的大小m决定了布隆过滤器所能表示的集合的大小。
位数组的大小m越大，表示的集合范围越大，同时可以容纳更多的元素；但是也意味着需要更多的存储空间。
通常情况下，可以通过计算公式来确定位数组的大小m，一般取值为m = -n * ln(p) / (ln(2) ^ 2)，其中n为预期插入的元素个数，p为预期的误判率。
二、哈希函数个数k哈希函数的个数k决定了布隆过滤器的性能，一般情况下，哈希函数的个数越多，误判率越低，但是计算的开销也会增加。
通常情况下，可以通过计算公式来确定哈希函数的个数k，一般取值为k = (m / n) * ln(2)。
三、预期的误判率p以上就是关于布隆过滤器公式的相关介绍，通过合理选择位数组大小m、哈希函数个数k和预期的误判率p，可以更好地设计和应用布隆过滤器，提高数据查询的效率和准确性。
布隆过滤器使用场景
布隆过滤器使用场景布隆过滤器（BloomFilter），一种设计精巧的数据结构，经常被用来解决许多琐碎的工作中的繁琐问题。
这种数据结构能够存储集合中的元素，并通过计算得到一个指示值，用以表示元素是否存在于集合中。
布隆过滤器的实现过程极其简单，同时具有非常高的储存效率和查询效率，因此在很多场景下十分有用。
首先，布隆过滤器作为基于选择的搜索引擎，可以被用于快速搜索某个字符串或者元素是否在一个大型字典中出现过。
这类搜索引擎是应用在许多互联网公司的非常有用的组件，用于快速地搜索网站的URL和网页内容，例如Google的PageRank算法就使用了布隆过滤器。
在生物信息学中，这种搜索引擎也得到很多应用，可以被用于快速搜索DNA序列中的特定元素。
此外，布隆过滤器的另一个重要用途是用于检测字符串相似度，从而可以为搜索引擎提供一个快速而准确的排序算法。
这些算法可以发现搜索词和文档之间的相似度，从而更快地找到最接近用户搜索意图的文档。
而实现这类算法时，大多会采用布隆过滤器来加快搜索速度，因为它可以非常快速地找出字符串之间的相似性。
另外，布隆过滤器可以被用于信息安全领域。
举例来说，可以通过布隆过滤器来实现一种数据库安全控制系统，从而有效地过滤不法网站的请求。
有了这种安全控制系统，用户在浏览网页的时候不会被不法网站的弹窗所打扰，因为它可以准确检测出用户发起的请求是否来自不法网站，从而可以准确地过滤出必要的信息。
最后，布隆过滤器还可以用于排重控制。
可以将特定的规则应用到某类资源上，来检查是否存在重复的资源。
这种方法非常有效地去除了大量的重复资源。
以上就是布隆过滤器所能应用的场景。
它既可以用于搜索引擎，也可以用于信息安全，还可以用于检测字符串相似度和排重控制，同时还有很多其他用途。
它的实现又简单，又有效，可以大大节省空间，提高查询速度，这也是它被如此广泛使用的原因。
浅谈布隆过滤器
浅谈布隆过滤器不知道从什么时候开始，本来默默⽆闻的布隆过滤器⼀下⼦名声⼤燥，仿佛⾝在互联⽹，做着开发的，⽆⼈不知，⽆⼈不晓，哪怕对技术不是很关⼼的⼩伙伴也听过它的名号。
我也花了不少时间去研究布隆过滤器，看了不少博客，⽆奈不是科班出⾝，⼜没有那么聪明的头脑，⼜⽐较懒...经过“放弃，拿起，放弃，拿起”的⽆限轮回，应该算是了解了布隆过滤器的核⼼思想，所以想给⼤家分享下。
布隆过滤器的应⽤我们先来看下布隆过滤器的应⽤场景，让⼤家知道神奇的布隆过滤器到底能做什么。
缓存穿透我们经常会把⼀部分数据放在Redis等缓存，⽐如产品详情。
这样有查询请求进来，我们可以根据产品Id直接去缓存中取数据，⽽不⽤读取数据库，这是提升性能最简单，最普遍，也是最有效的做法。
⼀般的查询请求流程是这样的：先查缓存，有缓存的话直接返回，如果缓存中没有，再去数据库查询，然后再把数据库取出来的数据放⼊缓存，⼀切看起来很美好。
但是如果现在有⼤量请求进来，⽽且都在请求⼀个不存在的产品Id，会发⽣什么？既然产品Id都不存在，那么肯定没有缓存，没有缓存，那么⼤量的请求都怼到数据库，数据库的压⼒⼀下⼦就上来了，还有可能把数据库打死。
虽然有很多办法都可以解决这问题，但是我们的主⾓是“布隆过滤器”，没错，“布隆过滤器”就可以解决（缓解）缓存穿透问题。
⾄于为什么说是“缓解”，看下去你就明⽩了。
⼤量数据，判断给定的是否在其中现在有⼤量的数据，⽽这些数据的⼤⼩已经远远超出了服务器的内存，现在再给你⼀个数据，如何判断给你的数据在不在其中。
如果服务器的内存⾜够⼤，那么⽤HashMap是⼀个不错的解决⽅案，理论上的时间复杂度可以达到O(1)，但是现在数据的⼤⼩已经远远超出了服务器的内存，所以⽆法使⽤HashMap，这个时候就可以使⽤“布隆过滤器”来解决这个问题。
但是还是同样的，会有⼀定的“误判率”。
什么是布隆过滤器布隆过滤器是⼀个叫“布隆”的⼈提出的，它本⾝是⼀个很长的⼆进制向量，既然是⼆进制的向量，那么显⽽易见的，存放的不是0，就是1。
布隆过滤器的应用网页爬虫去重垃圾邮件过滤等
布隆过滤器的应用网页爬虫去重垃圾邮件过滤等布隆过滤器的应用：网页爬虫去重与垃圾邮件过滤等布隆过滤器是一种高效的数据结构，具有快速判断一个元素是否存在于集合中的特性。
它通过使用位数组和多个哈希函数，可以在常数时间内判断元素是否“可能”存在于集合中，而不需要实际存储元素本身。
由于其空间效率高、查询速度快、误差率可控等优点，布隆过滤器在网页爬虫去重和垃圾邮件过滤等领域有着广泛的应用。
一、布隆过滤器的原理和基本结构布隆过滤器的基本结构包括一个位数组和多个哈希函数。
位数组通常被初始化为0，哈希函数用于将输入元素映射成位数组的索引位置。
1. 插入元素当要插入一个元素时，将该元素通过多个哈希函数得到多个哈希值，然后在位数组中将对应位置的值设置为1。
2. 查询元素对于一个查询操作，同样使用多个哈希函数计算输入元素的哈希值，然后通过检查位数组中对应位置的值来判断元素是否存在。
如果位数组中的所有对应位置的值都为1，则认为该元素“可能”存在于集合中；如果任一位置的值为0，则该元素一定不存在于集合中。
3. 误差率布隆过滤器的误差率由位数组的大小和哈希函数的个数决定。
误差率越低，位数组和哈希函数的要求就会越高。
通过合理选择参数，可以在满足误差要求的前提下，最大限度地提高布隆过滤器的性能。
二、布隆过滤器在网页爬虫去重中的应用在网页爬虫中，去重是一个必要的步骤，避免重复抓取相同的页面。
布隆过滤器因其高效的查询速度和较低的存储成本，成为一种理想的去重工具。
1. 爬取网页数据网页爬虫从互联网上获取各种页面数据，包括HTML页面、图片、视频等。
在爬取这些数据的过程中，经常会遇到重复的页面。
2. 利用布隆过滤器进行去重为了去重，爬虫可以将已抓取的网页的URL作为元素插入到布隆过滤器中。
每次抓取新网页时，先通过布隆过滤器查询该网页的URL是否在集合中。
如果被判断为“可能存在”，则根据实际情况再进行进一步验证；如果被判断为不存在，则将该网页的URL添加到布隆过滤器中，并继续处理。
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否不存在，列标识符级布隆过滤器检查行和列标识符联合体是否不存在。
ROWCOL布隆过滤器的开销高于RБайду номын сангаасW布隆过滤器。
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布隆过滤器在如何提高GET性能
对于某个region的随机读，HBase会遍历读memstore及storefile（按照一定的顺序）， 将结果合并返回给客户端。如果你设置了bloomfilter，那么在遍历读storefile时，就可 以利用bloomfilter，忽略某些storefile
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布隆过滤器优缺点
优点： 具有很好的空间和时间效率（只需要哈希表的1/8或1/4的空间复杂度就能完成同样 的问题） 不存在false negative (漏报)，就是说如果元素存在的话，必能得到正确的结果
缺点： 不能删除已储存的元素
元素越多，false positive rate(误报率)越大，也就说将不存在的元素判定为存在。
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布隆过滤器在HBase中的应用
HBase利用Bloomfilter来提高随机读（Get）的性能，对于顺序读（Scan）而言，设置 Bloomfilter是没有作用的（0.92以后，如果设置了bloomfilter为ROWCOL，对于指定
了qualifier的Scan有一定的优化，但不是那种直接过滤文件，排除在查找范围的形式）
Bloomfilter是一个列族（cf）级别的配置属性，如果你在表中设置了Bloomfilter，那么HBase会在生
成StoreFile时包含一份bloomfilter结构的数据，称其为MetaBlock；MetaBlock与DataBlock（真实的 KeyValue数据）一起由LRUBlockCache维护。所以，开启bloomfilter会有一定的存储及内存cache开销
布隆过滤器的应用
应用： 1. 垃圾邮件过滤中的黑白名单 2. 爬虫(Crawler)的网址判重模块 3. HBase ROWKEY查询
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HBase布隆过滤器的原理
数据块索引提供了一个有效的方法，在访问一个特定的行时用来查找应该读取的HFile的数据块。但 是它的效用是有限的。HFile数据块的默认大小是64KB，这个大小不能调整太多
字） ⑥ 以上一步算出的8个数值为下标，将这8个位置的二进制都设置为1（存储了一个地址）
查询时只需要用类似的方法得到相应电子邮件的8个数值，以其为下标看二进制是否 都设置为了1，如果设置为了1，那么这个电子邮件就存在在这个表中。
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主要内容
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什么是布隆过滤器
布隆过滤器的Java实现
布隆过滤器在HBase中的应用
为了用布隆过滤器检验元素是否存在，我们需要校验是否所有的位置都被置“1”， 与我们插入元素的过程非常相似。如果所有位置都被置“1”，那也就意味着该元素 很有可能存在于布隆过滤器中。若有位置未被置“1”，那该元素一定不存在
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主要内容
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什么是布隆过滤器
布隆过滤器的Java实现
布隆过滤器在HBase中的应用
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布隆过滤器在HBase表中使用方式
hbase(main):007:0> create 'mytable', {NAME => 'colfam1', BLOOMFILTER => 'ROWCOL'}
BLOOMFILTER参数的默认值是NONE。一个行级布隆过滤器用ROW打开，列标 识符级布隆过滤器用ROWCOL打开。行级布隆过滤器在数据块里检查特定行键是
ROWCOL,根据KeyValue中的row+qualifier来过滤storefile
举例：假设有2个storefile文件sf1和sf2， sf1包含kv1（r1 cf:q1 v）、kv2（r2 cf:q1 v） sf2包含kv3（r1 cf:q2 v）、kv4（r2 cf:q2 v） 如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROW，无论get(r1,q1)还是get(r1,q2)，都会读取 sf1+sf2；而如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROWCOL，那么get(r1,q1)就会过滤sf2， get(r1,q2)就会过滤sf1
（常见的补救方法：增加一个白名单，存储可能被误判的元素）
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布隆过滤器的空间效率
当使用列表或者集合时，空间效率都是重要且显著的，
那么布隆过滤器就应当被考虑。
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布隆过滤器基础
布隆过滤器是N位的位数组，其中N是位数组的大小。它还有另一个参数k，表示使 用哈希函数的个数。这些哈希函数用来设置位数组的值。当往过滤器中插入元素x时， h1(x), h2(x), …, hk(x)所对应索引位置的值被置“1”，索引值由各个哈希函数计算得 到。注意，如果我们增加哈希函数的数量，误报的概率会趋近于0.但是，插入和查找 的时间开销更大，布隆过滤器的容量也会减小。
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ROW vs ROWCOL
ROWCOL一定比ROW效果好么?
1. 2.
ROWCOL只对指定列（Qualifier）的随机读（Get）有效,如果应用中的随机读get，只含row， 而没有指定读哪个qualifier，那么设置ROWCOL是没有效果的，这种场景就应该使用ROW 如果随机读中指定的列（Qualifier）的数目大于等于2，在0.90版本中ROWCOL是无效的，而 在0.92版本以后，HBASE-2794对这一情景作了优化，是有效的（通过 KeyValueScanner#seekExactly）
使用率与误报比例。正是由于这个特性，它被称作概率性数据结构（probabilistic data structure）
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布隆过滤器的基本思想
Bloom-Filter算法的核心思想就是利用多个不同的Hash函数来解决“冲突”。 计算某
元素x是否在一个集合中，首先能想到的方法就是将所有的已知元素保存起来构成一
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谢谢 QA
如果你要查找一个短行，只在整个数据块的起始行键上建立索引无法给你细粒度的索引信息。例如， 如果你的行占用100字节存储空间，一个64KB的数据块包含(64 * 1024)/100 = 655.53 = ~700行，而你
只能把起始行放在索引位上。你要查找的行可能落在特定数据块上的行区间里，但也不是肯定存放在
① 任何类型的get（基于rowkey和基于row+col）bloomfilter都能生效，关键是get的类型要
匹配bloomfilter的类型
② 基于row的scan是没办法优化的 scan是一个范围，如果是row的bloomfilter不命中只能说明该rowkey不在此storefile中，但 next rowkey可能在。 ③ ROW + COL+qualify的scan可以去掉不存在此qualify的storefile，也算是不错的优化了， 而且指明qualify也能减少流量，因此scan尽量指明qualify。 而rowcol的bloomfilter就不一样了，如果rowcol的bloomfilter没有命中表明该qualifiy不在 这个storefile中，因此这次scan就不需要scan此storefile了
3. 4.
如果同一row多个列的数据在应用上是同一时间put的，那么ROW与ROWCOL的效果近似相同，
而ROWCOL只对指定了列的随机读才会有效，所以设置为ROW更佳
ROWCOL与ROW只在名称上有联系，ROWCOL并不是ROW的扩展，不能取代ROW
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结论
1. region下的storefile数目越多，bloomfilter的效果越好 2. region下的storefile数目越少，HBase读性能越好
个集合R，然后用元素x跟这些R中的元素一一比较来判断是否存在于集合R中；我们 可以采用链表等数据结构来实现。但是，随着集合R中元素的增加，其占用的内存将 越来越大。试想，如果有几千万个不同网页需要下载，所需的内存将足以占用掉整个 进程的内存地址空间。即使用MD5，UUID这些方法将URL转成固定的短小的字符串， 内存占用也是相当巨大的.
那个数据块上。这有多种情况的可能，或者该行在表里不存在，或者存放在另一个HFile里，甚至在 MemStore里。这些情况下，从硬盘读取数据块会带来IO开销，也会滥用数据块缓存。这会影响性能， 尤其是当你面对一个巨大的数据集并且有很多并发读用户时
布隆过滤器允许你对存储在每个数据块的数据做一个反向测试。当某行被请求时，先
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HBase中布隆过滤器的类型及应用
ROW, 根据KeyValue中的row来过滤storefile 举例：假设有2个storefile文件sf1和sf2，
sf1包含kv1（r1 cf:q1 v）、kv2（r2 cf:q1 v）
sf2包含kv3（r3 cf:q1 v）、kv4（r4 cf:q1 v） 如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROW，那么get(r1)时就会过滤sf2，get(r3)就 会过滤sf1
检查布隆过滤器看看该行是否不在这个数据块。布隆过滤器要么确定回答该行不在， 要么回答它不知道
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布隆过滤器的代价
存储这个额外的索引层次占用额外的空间。布隆过滤器随着它们的索引对象数据增长而增长，所以行 级布隆过滤器比列标识符级布隆过滤器占用空间要少。当空间不是问题时，它们可以帮助你榨干系统 的性能潜力。
布隆过滤器Java实现
示例： ① 为了存储一亿个电子邮件地址 ② 建立一个含有十六亿二进制比特，也就是两亿字节 ③ 将十六亿的比特全部设置为0 ④ 我们用八个不同的哈希函数，以电子邮件地址为键，算出值，有8个（也许不是数字）
⑤ 我们再一个哈希函数，分别以这8个值为键，会得到8个数值（范围为1到十六亿的某个数
布隆过滤器及其在HBase中的应用