murmurhash

序 本文主要研究一下MaxwellKafkaPartitioner MaxwellKafkaPartitioner maxwell-1.25.1/src/main/java/com/zendesk/maxwell/producer/partitioners/MaxwellKafkaPartitioner.java public class MaxwellKafkaPartitioner extends AbstractMaxwellPartitioner { HashFunction hashFunc; public MaxwellKafkaPartitioner(String hashFunction, String partitionKey, String csvPartitionColumns, String partitionKeyFallback) { super(partitionKey, csvPartitionColumns, partitionKeyFallback); int MURMUR_HASH_SEED = 25342; switch (hashFunction) { case "murmur3": this.hashFunc = new HashFunctionMurmur3(MURMUR_HASH_SEED); break; case "default

dict又称为字典，redis整个数据库结构其实就是一个dict，比如执行set msg "Hello World!"，那么其存储数据的dict中就有一个键为sds结构的字符串"msg"，而值则为字符串"Hello World!"。并且在redis中命令与其对应的执行函数也是用dict存储的。dict的具体数据结构如下 typedef struct dict { // 类型特定函数 dictType *type; // 私有数据 void *privdata; // 哈希表 dictht ht[2]; // rehash 索引 // 当 rehash 不在进行时，值为 -1 int rehashidx; // 目前正在运行的安全迭代器的数量 int iterators; } dict; 其中type存储了hash函数，key和value的复制，比较以及销毁函数，而privdata则保存了一些私有数据，其和type共同决定了当前dictType结构中所保存的函数的指向，从而实现多态的目的，比如redis提供的hash函数就有两种，一种是Murmurhash函数，另一种是djbhash函数。dictType的具体结构如下： typedef struct dictType { // 计算哈希值的函数 unsigned int (*hashFunction)(const void *key

我需要将字符串转换为某种形式的哈希。 这在JavaScript中可行吗？ 我没有使用服务器端语言，所以我不能那样做。 #1楼 编辑 根据我的jsperf测试，可接受的答案实际上更快： http ://jsperf.com/hashcodelordvlad 原版的 如果有人感兴趣，这是一个改进的（更快的）版本，它将在缺少 reduce 数组功能的旧版浏览器上失败。 hashCode = function(s){ return s.split("").reduce(function(a,b){a=((a<<5)-a)+b.charCodeAt(0);return a&a},0); } 单线箭头功能版本： hashCode = s => s.split('').reduce((a,b)=>{a=((a<<5)-a)+b.charCodeAt(0);return a&a},0) #2楼 我需要一个类似的函数（但有所不同）来根据用户名和当前时间生成一个唯一的ID。 所以： window.newId = -> # create a number based on the username unless window.userNumber? window.userNumber = 0 for c,i in window.MyNamespace.userName char = window

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 什么情况下需要布隆过滤器？ 先来看几个比较常见的例子 字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确 在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上 在网络爬虫里，一个网址是否被访问过 yahoo, gmail等邮箱垃圾邮件过滤功能 这几个例子有一个共同的特点： 如何判断一个元素是否存在一个集合中？ 常规思路 数组 链表 树、平衡二叉树、Trie Map (红黑树) 哈希表 虽然上面描述的这几种数据结构配合常见的排序、二分搜索可以快速高效的处理绝大部分判断元素是否存在集合中的需求。但是当集合里面的元素数量足够大，如果有500万条记录甚至1亿条记录呢？这个时候常规的数据结构的问题就凸显出来了。数组、链表、树等数据结构会存储元素的内容，一旦数据量过大，消耗的内存也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。有的同学可能会问，哈希表不是效率很高吗？查询效率可以达到O(1)。但是哈希表需要消耗的内存依然很高。使用哈希表存储一亿 个垃圾 email 地址的消耗？哈希表的做法：首先，哈希函数将一个email地址映射成8字节信息指纹；考虑到哈希表存储效率通常小于50%（哈希冲突）；因此消耗的内存：8 * 2 * 1亿 字节 = 1.6G 内存，普通计算机是无法提供如此大的内存。这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就应运而生

I'm writing a BloomFilter and wanted to use Scala's default MurmurHash3 implementation: scala.util.MurmurHash3. My compile is failing however with the following compile error: [error] /mnt/hgfs/dr/sandbox/dr-commons/src/main/scala/dr/commons/collection/BloomFilter.scala:214: MurmurHash3 is not a member of scala.util [error] import scala.util.{MurmurHash3 => MH} I'm using Scala 2.9.1 and sbt 0.11.2. Is the MurmurHash3 class not in the 2.9.1 library by default? I assume it is since it's used a lot in the library. The class isn't package private as far as I see. Paolo Falabella It's called just