你知道最快的方法是什么吗？一分钟真的能 开发好或者修改出 一个分布式爬虫吗？话不多说，先让我们看看怎么实践，再详细聊聊细节。如果你没有所需要的运行条件，你可以启动两个 Docker 镜像进行测试 :. 如果你有一个现成的爬虫，可以跳过这个 Step，直接到

　　本篇博客我们主要介绍如何用Redis实现布隆过滤器，但是在介绍布隆过滤器之前，我们首先介绍一下，为啥要使用布隆过滤器。　　①、原本有10亿个号码，现在又来了10万个号码，要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中？　　解决办法一：将10亿个号码

布隆过滤器是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。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。本文将介绍布隆过滤器的原理以及Re

　　Hash算法在应用中又称为指纹或者摘要算法,是一种将任意长度的明文串映射为较短的数据串的算法，目前的Hash算法主要是MD5系列算法与SHA系统算法。但是将映射的Hash值限制在数组大小的范围内，会造成大量的Hash冲突，从而导致性能的急速下降，所以人

本文是站在小白的角度去讨论布隆过滤器，如果你是科班出身，或者比较聪明，又或者真正想完全搞懂布隆过滤器的可以移步。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

在日常生活中，包括在设计计算机软件时，我们经常要判断一个元素是否在一个集合中。最直接的方法就是将集合中全部的元素存在计算机中，遇到一个新元素时，将它和集合中的元素直接比较即可。它的好处是快速准确，缺点是费存储空间。当集合比较小时，这个问题不显著，但是当集合

今天在培训中听到目前的一个产品用到Bloom Filter，非常可惜之前没仔细看，现在重新温习下，吸取精华思想。在日常生活中，包括在设计计算机软件时，我们经常要判断一个元素是否在一个集合中。它的好处是快速准确，缺点是费存储空间。当集合比较小时，这个问题不显

什么是『布隆过滤器』布隆过滤器是一个神奇的数据结构，可以用来判断一个元素是否在一个集合中。很常用的一个功能是用来去重。简单点可以爬虫每采集过一个 URL，就把这个 URL 存入数据库中，每次一个新的 URL 过来就到数据库查询下是否访问过。这个时候布隆过滤

布隆过滤器是1970年由布隆提出的。事实上，布隆过滤器被广泛用于网页黑名单系统、垃圾邮件过滤系统、爬虫的网址判重系统以及解决缓存穿透问题。通过介绍已经知晓布隆过滤器的作用是检索一个元素是否在集合中。又或者当数据量较小，内存又足够大时，使用hashMap或者

为了解决布隆过滤器不能删除元素的问题，布谷鸟过滤器横空出世。论文《Cuckoo Filter：Better Than Bloom》作者将布谷鸟过滤器和布隆过滤器进行了深入的对比。相比布谷鸟过滤器而言布隆过滤器有以下不足：查询性能弱、空间利用效率低、不支持反

bloom filter的数据存在StoreFile的meta中，一旦写入无法更新，因为StoreFile是不可变的。Bloomfilter是一个列族级别的配置属性，如果你在表中设置了Bloomfilter，那么HBase会在生成StoreFile时包含一

布隆过滤器是一个神奇的数据结构，可以用来判断一个元素是否在一个集合中。很常用的一个功能是用来去重。在爬虫中常见的一个需求：目标网站 URL 千千万，怎么判断某个 URL 爬虫是否宠幸过？简单点可以爬虫每采集过一个 URL，就把这个 URL 存入数据库中，每

链表，树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越来越大，检索速度也越来越慢。不过世界上还有一种叫作散列表的数据结构。它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列中的一个点。这就是布隆过滤器的基本思想。和一般的has