文件名称:
浅谈用Python实现一个大数据搜索引擎
开发工具:
文件大小: 189kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-25
详细说明：搜索是大数据领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能，试图让大家理解大数据搜索的基本原理。
布隆过滤器 （Bloom Filter）
第一步我们先要实现一个布隆过滤器。
布隆过滤器是大数据领域的一个常见算法，它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要搜索的词并不存在与我的数据中，那么它可以以很快的速度返回目标不存在。
让我们看看以下布隆过滤器的代码：
class Bloomfilter(object):
"""
A Bloom filter is a probabilisti
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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