0、前言

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1、能解决什么问题:

以少量的内存空间判断一个元素是否属于这个集合, 代价是有一定的错误率

2、工作原理 :

1.初始化一个数组, 所有位标为0, A={x1, x2, x3,…,xm} (x1, x2, x3,…,xm 初始为0)
2.将已知集合S中的每一个数组, 按以下方式映射到A中
- 2.0 选取n个互相独立的hash函数 h1, h2, … hk
  - 2.1 将元素通过以上hash函数得到一组索引值 h1(xi), h2(xi),…,hk(xi)
  - 2.2 将集合A中的上述索引值标记为1(如果不同元素有重复, 则重复覆盖为1, 这是一个觅等操作)
3.对于一个元素x, 将其根据2.0中选取的hash函数, 进行hash, 得到一组索引值 h1(x), h2(x), …,hk(x)
- 如果集合A中的这些索引位置上的值都是1, 表示这个元素属于集合S, 否则则不属于S
举例说明：
- 建立一个容量为500万的Bit Array结构（Bit Array的大小和keyword的数量决定了误判的几率），将集合中的每个keyword通过32个hash函数分别计算出32个数字，然后对这32个数字分别用500万取模，然后将Bit Array中对应的位置为1，我们将其称为特征值。简单的说就是将每个keyword对应到Bit Array中的32个位置上，见下图：
- 当需要快速查找某个keyword时，只要将其通过同样的32个hash函数运算，然后映射到Bit Array中的对应位，如果Bit Array中的对应位全部是1，那么说明该keyword匹配成功（会有误判的几率）。

3、几个前提

1.hash函数的计算不能性能太差, 否则得不偿失
2.任意两个hash函数之间必须是独立的.
- 即任意两个hash函数不存在单一相关性, 否则hash到其中一个索引上的元素也必定会hash到另一个相关的索引上, 这样多个hash没有意义

4、错误率

工作原理的第3步出来的结论, 一个是绝对靠谱的, 一个是不能100%靠谱的。在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。关于具体的错误率，这和最优的哈希函数个数以及位数组的大小有关，而这是可以估算求得一个最优解的：
哈希函数个数k、位数组大小m及字符串数量n之间存在相互关系。相关文献证明了对于给定的m、n，当 k = ln(2)* m/n 时出错的概率是最小的。
具体的请看：http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500

5、基本特征

从以上对基本原理和数学基础的分析，我们可以得到Bloom filter的如下基本特征，用于指导实际应用。

(1)存在一定错误率，发生在正向判断上（存在性），反向判断不会发生错误（不存在性）；
(2)错误率是可控制的，通过改变位数组大小、hash函数个数或更低碰撞率的hash函数来调节；
(3)保持较低的错误率，位数组空位至少保持在一半以上;
(4)给定m和n，可以确定最优hash个数，即k = ln2 * (m/n)，此时错误率最小；
(5)给定允许的错误率E，可以确定合适的位数组大小，即m >= log2(e) * (n * log2(1/E))，继而确定hash函数个数k；
(6)正向错误率无法完全消除，即使不对位数组大小和hash函数个数进行限制，即无法实现零错误率；
(7)空间效率高，仅保存“存在状态”，但无法存储完整信息，需要其他数据结构辅助存储；
(8)不支持元素删除操作，因为不能保证删除的安全性。

6、应用场景举例：

（1）拼写检查、数据库系统、文件系统

（2）假设要你写一个网络蜘蛛（web crawler）。

由于网络间的链接错综复杂，蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”。为了避免形成“环”，就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL。给一个URL，怎样知道蜘蛛是否已经访问过呢？

（3）网络应用

P2P网络中查找资源操作，可以对每条网络通路保存Bloom Filter，当命中时，则选择该通路访问。
广播消息时，可以检测某个IP是否已发包。
检测广播消息包的环路，将Bloom Filter保存在包里，每个节点将自己添加入Bloom Filter。
信息队列管理，使用Counter Bloom Filter管理信息流量。

（4）垃圾邮件地址过滤

像网易，QQ这样的公众电子邮件（email）提供商，总是需要过滤来自发送垃圾邮件的人（spamer）的垃圾邮件。一个办法就是记录下那些发垃圾邮件的email 地址。由于那些发送者不停地在注册新的地址，全世界少说也有几十亿个发垃圾邮件的地址，将他们都存起来则需要大量的网络服务器。如果用哈希表，每存储一亿个 email 地址，就需要1.6GB 的内存（用哈希表实现的具体办法是将每一个email 地址对应成一个八字节的信息指纹，然后将这些信息指纹存入哈希表，由于哈希表的存储效率一般只有50%，因此一个email 地址需要占用十六个字节。一亿个地址大约要1.6GB，即十六亿字节的内存）。因此存贮几十亿个邮件地址可能需要上百GB 的内存。而Bloom Filter只需要哈希表1/8 到1/4 的大小就能解决同样的问题。Bloom Filter决不会漏掉任何一个在黑名单中的可疑地址。而至于误判问题，常见的补救办法是在建立一个小的白名单，存储那些可能别误判的邮件地址。

（5）Bloomfilter在HBase中的作用

HBase利用Bloomfilter来提高随机读（Get）的性能，对于顺序读（Scan）而言，设置Bloomfilter是没有作用的（0.92以后，如果设置了bloomfilter为ROWCOL，对于指定了qualifier的Scan有一定的优化，但不是那种直接过滤文件，排除在查找范围的形式）
Bloomfilter在HBase中的开销？
- 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。
Bloomfilter如何提高随机读（Get）的性能？
- 对于某个region的随机读，HBase会遍历读memstore及storefile（按照一定的顺序），将结果合并返回给客户端。如果你设置了bloomfilter，那么在遍历读storefile时，就可以利用bloomfilter，忽略某些storefile。
注意：hbase的bloom filter是惰性加载的，在写压力比较大的情况下，会有不停的compact并产生storefile，那么新的storefile是不会马上将bloom filter加载到内存的，等到读请求来的时候才加载。
这样问题就来了，第一，如果storefile设置的比较大，max size为2G，这会导致bloom filter也比较大；第二，系统的读写压力都比较大。这样或许会经常出现单个 GET请求花费3-5秒的超时现象。

7、reduce side join + BloomFilter 在hadoop中的应用举例：

在某些情况下，SemiJoin抽取出来的小表的key集合在内存中仍然存放不下，这时候可以使用BloomFiler以节省空间。将小表中的key保存到BloomFilter中，在map阶段过滤大表，可能有一些不在小表中的记录没有过滤掉（但是在小表中的记录一定不会过滤掉），这没关系，只不过增加了少量的网络IO而已。最后再在reduce阶段做表间join即可。
这个过程其实需要先对小表的数据做BloomFilter训练，构造一个BloomFilter样本文件（二进制的），放到分布式缓存，然后在map阶段被读入用来过滤大表。而hadoop早已经支持 BloomFilter 了，我们只需调相应的API即可。

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BloomFilter--理解总结

理解总结

0、前言

1、能解决什么问题:

2、工作原理 :

3、几个前提

4、错误率

5、基本特征

6、应用场景举例：

（1）拼写检查、数据库系统、文件系统

（2）假设要你写一个网络蜘蛛（web crawler）。

（3）网络应用

（4）垃圾邮件地址过滤

（5）Bloomfilter在HBase中的作用

7、reduce side join + BloomFilter 在hadoop中的应用举例：

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