BoomFilters:用于处理连续无界流的概率数据结构 源码

动臂过滤器 动臂过滤器是用于 概率数据结构。 这包括稳定的Bloom过滤器,可伸缩的Bloom过滤器, Counting Bloom过滤器, Inverse Bloom过滤器, Cuckoo过滤器,传统Bloom过滤器的几种变体, HyperLogLog , Count-Min Sketch和MinHash 。 经典布隆过滤器通常需要先验数据集才能分配适当大小的位阵列。 这对于脱机处理非常有效,但是联机处理通常涉及无限制的数据流。 有了足够的数据,传统的Bloom过滤器会“填充”,之后它的假阳性概率为1。 动臂过滤器在事先不知道数据集大小的情况下很有用。 例如,稳定布隆过滤器可用于从无限