Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: generatory indeksów

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Realizacja sprzętowego generatora indeksów z wykorzystaniem filtru Blooma

Mazurkiewicz Tomasz

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

2019

nr 3

61--66

Funkcje generowania indeksów są wykorzystywane przede wszystkim do wyszukiwania wzorców w dużych zbiorach danych. Spowodowało to znaczny wzrost zainteresowania efektywną realizacją tych funkcji w czasach dynamicznego rozwoju technologii, takich jak np. Big Data. W literaturze przedstawiono wiele algorytmów skutecznie minimalizujących tego typu funkcje. Równocześnie zaproponowano metody ich sprzętowej realizacji. W ramach niniejszej pracy przedstawiono możliwość implementacji funkcji generowania indeksów z wykorzystaniem struktury probabilistycznej - filtru Blooma. Pokazano, że kosztem wprowadzenia niewielkiego prawdopodobieństwa otrzymania wyniku fałszywie pozytywnego, możliwa jest efektywna implementacja proponowanego rozwiązania. W tym celu przedstawiono ideę filtru Blooma z pojedynczą funkcją skrótu. Uzyskane wyniki dowodzą, że opisana struktura zapewnia mniejsze wykorzystanie pamięci od rozwiązania opisywanego w literaturze. Mimo że konieczne jest zrealizowanie dodatkowych obliczeń, w pracy pokazano, że mogą być one efektywnie zrealizowane w układach FPG A.

Index generation functions are primarily used for pattern matching in large data sets. Efficient implementation of these functions is attracting significant interest due to the dynamic development of technologies such as Big Data. In the literature many algorithms were presented that efficiently minimize these functions. At the same time, methods of efficient hardware implementation have been proposed. In this paper, the possibility of implementing index generation functions using the probabilistic structure, i.e. a B loom filter, was analyzed. We show that at the cost of a small probability of a false positive result, it is possible to efficiently implement the proposed method. Furthermore, the idea of an One-Hashing Bloom filter is presented. The obtained results prove that the described structure provides lower memory usage than the structure described in the literature. Even though it requires additional computations, we prove that these operations can be efficiently implemented using FPG A devices.