【摘 要】
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通过一个用户行为数据分析的案例,说明了布隆过滤器的原理和应用场景。在案例中,需要使用MapReduce框架在海量数据中筛选出付费用户相关的数据,布隆过滤器算法提供了一种快速
【机 构】
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通过一个用户行为数据分析的案例,说明了布隆过滤器的原理和应用场景。在案例中,需要使用MapReduce框架在海量数据中筛选出付费用户相关的数据,布隆过滤器算法提供了一种快速、有效的实现方法。简述了使用MongoDB内存数据库存储付费用户的解决方案,其搜索效率高,但随着数据量的增加,一对多并发查询给服务端带来的压力会越来越大;如果使用分布式缓存的方法,这时为一对一存取,带来的问题是占用内存增大,如果数据结构选择HashSet,存入量大时,则容易使堆内存溢出,故考虑使用自定义数据结构：布隆过滤器,对其原理和误
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