HBase BloomFilter

实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。其可以用于检索一个元素是否在一个集合中。
优点:空间效率和查询时间都远远的超过一般算法,
缺点:有一定的误识别率和删除困难。

类型:
NONE:没有
ROW:行键
ROWCOL:行键+列

使用布隆过滤器的根本原因:
默认机制决定了一个存储文件是否包含特定的受限于可用块索引的行键,同时这个索引又是相当粗粒度的,该索引只存储了文件包含块的开始键。
另一方面,使用布隆过滤器的好处是,用户可以立即判断一个文件是否包含特定的行键。


使用行级还是行加列级布隆过滤器:这取决于用户的使用模式

Bloom filter是一种数据结构,它具有可压缩性和高效查询性,因此在分布式数据库、网络缓存、对等网和信息检索等领域引起了越来越多的研究者关注。Bloom filter可以判断一个元素是否存在于一个集合中,而且在判断结果中不会出现漏判的情况,即如果Bloom filter判断一个元素不存在,则该元素一定不存在;但是如果Bloom filter判断一个元素存在,则该元素可能不存在(即存在一定的误判率)。 Bloom filter的应用场景非常广泛。例如,可以使用Bloom filter来解决Redis缓存穿透问题、邮件黑名单过滤、爬虫网址过滤、新闻推荐过滤等。在数据库方面,一些数据库如HBase、RocksDB和LevelDB等内置了Bloom filter,用于判断数据是否存在,从而减少数据库的IO请求。 Bloom filter的原理是基于位数组和多个哈希函数。它使用一个位数组来表示集合,初始时所有的位都被置为0。当要向Bloom filter中插入一个元素时,会将该元素经过多个哈希函数得到多个哈希值,并将对应位置的位设置为1。当要查询一个元素是否存在于Bloom filter中时,同样会经过多个哈希函数得到多个哈希值,并检查对应位置的位是否都为1。如果所有的位都为1,则认为该元素可能存在于集合中;如果至少一个位为0,则该元素一定不存在于集合中。 因此,Bloom filter是一种高效的数据结构,可以用于判断一个元素是否存在于一个集合中。虽然Bloom filter存在一定的误判率,但可以通过调整参数来降低误判率,并且在很多应用场景下具有很高的效率和性能优势。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Bloom Filter研究进展](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_38522323/14847831)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [布隆(Bloom Filter)过滤器——全面讲解,建议收藏](https://blog.youkuaiyun.com/qq_41125219/article/details/119982158)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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