布隆过滤器原理及使用

 什么是布隆过滤器

1970年,由布隆提出来的一个用于判断元素是否在集合中的高效的算法,集合中的元素可以增加,但是要删除一个元素比较困难,同时还有少量的误报率。

在数据量比较小的时候,我们可以使用 Hash 来判断元素是否命中,但是当元素增加起来后,Hash 算法需要的空间就会急速增长,查找时间也会增加。布隆过滤器主要用在样本集合量大但是很少有删除元素,不要求 100%100% 正确率的场景下。例如:网页黑名单垃圾邮件过滤爬虫URL去重 等。

 

布隆过滤器原理

爬虫URL去重

初始条件

  • 设数据集合 A=a1,a2,.,anA=a1,a2,….,an,含 nn 个 urlurl 记为 ai(i[1,n])ai(i∈[1,n]),作为待操作的集合。

  • Bloom Filter 用一个长度为 mm 的位向量 bitarraybitarray 表示的集合中的元素,位向量初始值全为 00。

  • kk 个优秀且各自独立的哈希函数 H1,H2,.,HkH1,H2,….,Hk,且输出域应 m≥m。

加入url的处理

  • 首先经过 kk 个散列函数产生 kk 个随机数 h1,h2,hk,接着对 mm 取模得到 hihi‘,使向量 bitarraybitarray 的相应位置 h1‘,h2‘,……hk‘ 均置为 11。集合中其他 urlurl 也通过类似的操作,将向量 bitarraybitarray 的若干位置为 11。

检查是否重复

  • 首先将该元素经过上步中类似操作,获得 kk 个随机数 h1‘,h2‘,……hk‘ ,然后查看向量 bitarraybitarray 的相应位置上的值,若全为 11,则该元素已经在之前的集合中;若至少有一个 00 存在,表明,此元素不在之前的集合中,为新元素。

执行示意图

                                                                                  

 

算法特点

  • 对于已经在集合中的元素,通过上述中的查找方法,一定可以判定该元素在集合中。
  • 对于不在集合中的元素,可能会被误判在集合中。

布隆过滤器的选择与质量评估

确定布隆过滤器的长度 mm

设样本个数为 nn,允许的错误率为 pp,则,

 

 

确定哈希函数的个数 kk

根据已求得的 mm,可得,

 

 

计算真实失误率

根据向上取整的 mnkm、n、k,可求得,

 

 

 

Python实现布隆过滤器

安装PyBloom

Python中有多个实现 BloomFilter 的包详情可以自己搜索Pypi,本文中主要介绍 PyBloom,可以通过 pip 进行安装。

pip install pybloom

 

也可以直接去作者的github上下载源码编译安装。

python setup.py install

 

PyBloom源码解析

pybloom主要包括两个类:BloomFilterScalableBloomFilter

BloomFilter 是一个定容的过滤器,errorrateerrorrate 是指最大的误报率是 0.1%,而 ScalableBloomFilter是一个不定容量的布隆过滤器,它可以不断添加元素。add 方法是添加元素,如果元素已经在布隆过滤器中,就返回 True,如果不在返回 Fasle 并将该元素添加到过滤器中。判断一个元素是否在过滤器中,只需要使用 in运算符即可。

ScalableBloomFilter类

ScalableBloomFilter的 add 方法中可以看到:

其本质依旧是创建了一个BloomFilter类。

BloomFilter类

BloomFilter的 __init__ 函数中:

可以看到它引用了Python的bitarray库来实现布隆过滤器。

BloomFilter的 add 方法中:

可以看到,我们可以通过设置 skipcheckskipcheck 的值来手动选择是否过滤当前元素,否则就根据算出的 kk 个 Hash 函数的值所对应的位是否都为 11 来确定元素是否存在,存在则返回 True,否则返回 False

PyBloom的使用

使用BloomFilter

from pybloom import BloomFilter
bf = BloomFilter(capacity=10000, error_rate=0.001)
bf.add('test-bf')
print 'test-bf' in bf

True

 

使用ScalableBloomFilter

from pybloom import ScalableBloomFilter
sbf = ScalableBloomFilter(mode=ScalableBloomFilter.SMALL_SET_GROWTH)
sbf.add('test-sbf')
print 'sbf' in sbf

False

 

posted @ 2019-01-07 14:00  twoseee  阅读(1809)  评论(0编辑  收藏  举报