纵有疾风起
人生不言弃

布隆过滤器简述及应用

一、布隆过滤器

1、维基百科

  布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。

  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

  优点是不需要存储 key,节省空间,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。

2、原理概念

  如果想判断一个元素是不是在一个集合里,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(哈希表)等等数据结构都是这种思路,但是随着集合中元素的增加,需要的存储空间越来越大;同时检索速度也越来越慢,检索时间复杂度分别是O(n)、O(log n)、O(1)。

  布隆过滤器的原理是,当一个元素被加入集合时,通过 K 个散列函数将这个元素映射成一个位数组(Bit array)中的 K 个点,把它们置为 1 。检索时,只要看看这些点是不是都是1就知道元素是否在集合中;如果这些点有任何一个 0,则被检元素一定不在;如果都是1,则被检元素很可能在(之所以说“可能”是误差的存在)。

3、自我理解

  直观的说,Bloom 算法类似于一个 HashSet(通过哈希算法得出元素的哈希地址,通过对比哈希地址就可以确定两个对象是否为同一个地址),用来判断某个元素(key)是否在某个集合中。

  和一般的 HashSet 不同的是,Bloom Filter 算法无需存储 key 的值,对于每个 key,只需要 k 个比特位,每个存储一个标志,用来判断 key 是否在集合中。

 

二、算法解析

1、BloomFilter 流程

  1. 首先需要 k 个 hash 函数,每个函数可以把 key 散列成为 1 个整数;

  2. 初始化时,需要一个长度为 n 比特的数组,每个比特位初始化为 0;

  3. 某个 key 加入集合时,用 k 个 hash 函数计算出 k 个散列值,并把数组中对应的比特位置为 1;

  4. 判断某个 key 是否在集合时,用 k 个 hash 函数计算出 k 个散列值,并查询数组中对应的比特位,如果所有的比特位都是1,认为在集合中。

2、关于哈希冲突

  假设 Hash 函数是良好的,如果我们的位阵列长度为 m 个点,那么如果我们想将冲突率降低到例如 1%, 这个散列表就只能容纳 m/100个元素。显然这就不叫空间效率了(Space-efficient)了。解决方法,就是使用多个 Hash,如果它们有一个说元素不在集合中,那肯定就不在。如果它们都说在,虽然也有一定可能性它们都在说谎,不过直觉上判断这种事情的概率是比较低的。— 如上 BloomFilter 流程

  一个 Bloom Filter 是基于一个 m 位的位向量(b1,…bm),这些位向量的初始值为0。另外,还有一系列的hash函数(h1,…,hk),这些 hash 函数的值域属于1~m。

3、算法实现示意图

  一个 bloom filter 插入 {x, y, z},并判断某个值 w 是否在该数据集:

布隆过滤器简述及应用插图

  解析:m=18,k=3;插入 x 是,三个 hash 函数分别得到蓝线对应的三个值,并将对应的位向量改为1,插入 y,z 时,类似的,分别将红线,紫线对应的位向量改为1。查找时,当查找 x 时,三个 hash 值对应的位向量都为1,因此判断 x 在此数据集中。y,z 也是如此。但是查找 w 时,w 有个 hash 值对应的位向量为0,因此可以判断不在此集合中。但是,假如 w 的最后那个 hash 值是1,这时就会认为 w 在此集合中,而事实上,w 可能不在此集合中,因此可能出现误报。显然的,插入数据越多,1的位数越多,误报的概率越大。

  Wiki的Bloom Filter词条有关于误报的概率的详细分析:Probability of false positives。从分析可以看出,当 k 比较大时,误报概率还是比较小的

 

三、BloomFilter 的应用

1、一些应用场景

  黑名单:比如邮件黑名单过滤器,判断邮件地址是否在黑名单中。

  排序(仅限于 BitSet) 。

  网络爬虫:判断某个URL是否已经被爬取过。

  K-V系统快速判断某个key是否存在:典型的例子有 Hbase,Hbase 的每个 Region 中都包含一个 BloomFilter,用于在查询时快速判断某个 key 在该 region 中是否存在,如果不存在,直接返回,节省掉后续的查询。

2、一致性校验(ConsistencyCheck)

  Background:Database migration(SQL Server migrate to MySQL),迁移后的数据一致性校验。

  Design:使用 BloomFilter 进行 ConsistencyCheck

  Process:

    ① Migrate

    ② Hash the MySQL tables to BloomFilter

    ③ Use the SQL Server tables data to check

3、Python Code:

 1 import pymysql 2 import pymssql 3 import time 4 from bloompy import ScalableBloomFilter 5  6 def timenow(): 7     timestr = time.localtime(int(time.time())) 8     now = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timestr) 9     return now 10 11 #configure sql server connect12 def mssql_conn(): 13     conn = pymssql.connect(14                 server="***", 15                 user="***", 16                 password="***", 17                 database="***")18     return conn     19     20 #configure mysql connect21 def mysql_conn(): 22     conn = pymysql.connect(23                 host="***",24                 port=3306,25                 user="***", 26                 password="***", 27                 database="***")28     return conn 29 30 def bloomf():31     bloom = ScalableBloomFilter(initial_capacity=100, error_rate=0.001, mode=ScalableBloomFilter.LARGE_SET_GROWTH) 32     conn = mysql_conn() 33     cur = conn.cursor()    34     print('*** Target table data add to BloomFilter ***\n...')35     try:36         cur.execute(t_sql)37         result = cur.fetchone()38         while result != None:39             bloom.add(result)40             result = cur.fetchone()41     except:42         print ("Error: unable to fetch data.")    43     finally:44         print('Finished add.\n')45         cur.close() 46         conn.close() 47 48     print(timenow(),'\n*** Compare source to target data ***\n...')        49     conn = mssql_conn() 50     cur = conn.cursor()        51     try:52         cur.execute(s_sql)53         num = 054         result = cur.fetchone()55         while result != None:        56             if result in bloom:57                 pass58             else:59                 print('{} is not in the bloom filter,not in Target table {}.'.format(result,tab))60                 num += 161             result = cur.fetchone()62         if num == 0:63         64             print('Result: {} ==> Target table data matches source table data.'.format(tab))65         else:66             print('\nResult: Need to compare output to repair data.')67     except:68         print ("Error: unable to fetch data.")69     finally:70         cur.close() 71         conn.close() 72         73 74 if __name__ == '__main__': 75     tab  ='***'76     t_sql='select concat(***, ***, ***, UpdateDate) from ***;'77     s_sql="select convert(varchar(20),***)+convert(varchar(20),***)+convert(varchar(20),***,20)+convert(varchar(25),UpdateDate,21)+'000' from ***"78     print('#Start:',timenow(),'\n')79     bloomf()80     print('\n#End:',timenow())

 

文章转载于:https://www.cnblogs.com/geaozhang/p/11373241.html

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