布隆过滤器原理+hbase应用场景（一看就明白）

àì夳堔傛蜴生んèń 2022-11-27 00:55 88阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  布隆过滤器
     *  HBase中如何设置

## 布隆过滤器 ##

布隆是个人，发明了布隆算法，基于布隆算法实现的组件，称为布隆过滤器！这个组件一般是用作过滤！  
**`过滤功能`**： 在海量数据中，用非常高的效率和性能，判断一个数据是否在集合中存在！  
**`作用`**： 布隆过滤器只能判断一个数据要么一定在集合中不存在，要么在集合中可能存在！  
**`误判`**： 布隆过滤器判断数据可能存在，实际扫描后，发现不存在，这种情况有存在的几率！  
**`布隆过滤器是可以提升读的性能！存在误判率！`**  
那么我就画一个图来解释一下  
说明R3在集合中一定不存在  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ2NTQ4ODU1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
说明R4可能存在  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ2NTQ4ODU1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

## HBase中如何设置 ##

1.HBase中通过列族设置过滤器。  
2.HBase支持两种布隆过滤器： ROW | ROWCOL  
**`ROW`**: 布隆过滤器在计算时，使用每行的rowkey作为参数，进行判断！  
**`举例：`**  
info-----------info1  
info storefile1: (r1,info:age,20) ,(r2,info:age,20)  
info1 storefile2: (r3,info1:age,20) ,(r4,info1:age,20)  
查询r1时，如果命中，判断storefile2中一定没有r1的数据，在storefile1中可能有！  
**`ROWCOL`**: 布隆过滤器在计算时，使用每行的rowkey和column一起作为参数，进行判断！  
举例：  
info------------info1  
info storefile1: (r1,info:age,20) ,(r2,info:age,20)  
info1 storefile2: (r3,info1:age,20) ,(r4,info1:age,20)  
查询rowkey=r1，只查info:age=20 列时，如果命中，判断storefile2中一定没有此数据，在storefile1中可能有！  
**`注意`**：  
旧版本，只有get操作，才会用到布隆过滤器，scan用不到！  
1.x之后，scan也可用用布隆过滤器，稍微起点作用！  
**`启用布隆过滤器后，会占用额外的内存，布隆过滤器通常是在blockcache和memstore中！`**  
**`举例`**：  
执行 get ‘t1’,‘r1’  
①扫描r1所在region的所有列族的memstore，扫memstore时，先通过布隆过滤器判断r1是否存在，如果不存在，就不扫！可能存在，再扫描！  
②扫描Storefile时，如果storefile中,r1所在的block已经缓存在blockcache中，直接扫blockcache，在扫描blockcache时，先使用布隆过滤器判断r1是否存在，如果不存在，就不扫！可能存在，再扫描！

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ2NTQ4ODU1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221124/93dd2da42378432da7bddc5ec48707a4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ2NTQ4ODU1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221124/94a055e81ddc4f1cb6fbce91a57838e8.png