28、大数据中的布隆过滤器应用：数据库与隐私保护记录链接

大数据中的布隆过滤器应用：数据库与隐私保护记录链接

1. 布隆过滤器在不同场景的应用

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。在大数据领域，它有多种应用场景。

1.1 指纹查询与去重

在处理文件和数据块的指纹查询时，采用了一种分阶段的布隆过滤器使用方法。首先，当达到阈值时，将布隆过滤器保存到SSD中，然后在RAM中构建新的布隆过滤器。接着计算一个比率，将布隆过滤器中等于该比率的部分保留在RAM中，称为部分分段布隆过滤器数组（PSBFA），同时将整个布隆过滤器写入SSD。在进行指纹查询时，先在布隆过滤器中检查，如果不存在，再检查PSBFA。若PSBFA返回True，则将整个FASBF复制到RAM。若RAM中的布隆过滤器或PSBFA返回True，则认为该指纹是重复的，将其忽略。

操作步骤如下：
1. 达到阈值，将布隆过滤器保存到SSD。
2. 在RAM中构建新的布隆过滤器。
3. 计算比率，保留部分到PSBFA，写入整个布隆过滤器到SSD。
4. 进行指纹查询，按顺序检查布隆过滤器和PSBFA。

1.2 大数据流中持久项识别

通过可逆布隆查找表（IBLT）和布隆过滤器来识别大数据流中的持久项。该算法分为记录和识别两个阶段。在记录阶段，使用IBLT收集和存储传入的数据，同时有一个普通布隆过滤器（norBF）和一个用于检查出勤的布隆过滤器（attBF）。当接收到数据时，先在norBF中检查，若返回False，则将数据插入attBF、norBF和IBLT。当数据流结束时，将IBLT和attBF存储在二级存储中。在