Hbase 布隆过滤器BloomFilter介绍

转载自 :http://blog.youkuaiyun.com/opensure/article/details/46453681

1、主要功能

提高随机读的性能

2、存储开销

bloom filter的数据存在StoreFile的meta中，一旦写入无法更新，因为StoreFile是不可变的。Bloomfilter是一个列族（cf）级别的配置属性，如果你在表中设置了Bloomfilter，那么HBase会在生成StoreFile时包含一份bloomfilter结构的数据，称其为MetaBlock；MetaBlock与DataBlock（真实的KeyValue数据）一起由LRUBlockCache维护。所以，开启bloomfilter会有一定的存储及内存cache开销。 

3、控制粒度

a)ROW

根据KeyValue中的row来过滤storefile 

举例：假设有2个storefile文件sf1和sf2， 

sf1包含kv1（r1 cf:q1 v）、kv2（r2 cf:q1 v） 

sf2包含kv3（r3 cf:q1 v）、kv4（r4 cf:q1 v） 

如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROW，那么get(r1)时就会过滤sf2，get(r3)就会过滤sf1 

b)ROWCOL

根据KeyValue中的row+qualifier来过滤storefile

举例：假设有2个storefile文件sf1和sf2， 

sf1包含kv1（r1 cf:q1 v）、kv2（r2 cf:q1 v） 

sf2包含kv3（r1 cf:q2 v）、kv4（r2 cf:q2 v） 

如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROW，无论get(r1,q1)还是get(r1,q2)，都会读取sf1+sf2；而如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROWCOL，那么get(r1,q1)就会过滤sf2，get(r1,q2)就会过滤sf1

4、常用场景

1、根据key随机读时，在StoreFile级别进行过滤

2、读数据时，会查询到大量不存在的key，也可用于高效判断key是否存在

5、举例说明

假设x、y、z三个key存在于table中，W不存在

使用Bloom Filter可以帮助我们减少为了判断key是否存在而去做Scan操作的次数

step1）分别对x、y、z运算hash函数取得bit mask，写到Bloom Filter结构中

step2）对W运算hash函数，从Bloom Filter查找bit mask

   如果不存在：三个Bit位至少有一个为0，W肯定不存在该（Bloom Filter不会漏判）

   如果存在   ：三个Bit位全部全部等于1，路由到负责W的Region执行scan，确认是否真的存在（Bloom Filter有极小的概率误判）