• Hbase文件存储特点：
  • 同一个region的文件按照列族存储，而不是按行存储；
  • 也就导致了在一个Hfile文件中，存储的是一个列族的多行数据。
  • Hbase系统读取数据特点：
  • 通常是读取一行数据，或者是读取单个cell数据；
  • 当region中存储大量数据后，列族目录下就会有大量的Hfile文件；
  • 而不论是读取一行数据还是单个cell数据，首先都要通过行键在对应的region目录下查找包含有该行键信息的Hfile文件。
  • 需求分析：
  • 通过对上述Hbase文件存储特点和读取数据特点的分析，发现一个关键数据—行键；
  • 只要能快速确认Hfile中是否包含要找的行键，就能极大提高搜索效率；
  • 那么可不可以在存入数据的时候，在Hfile中创建一个集合，将每个存入的数据的行键都放入集合中，在搜索数据时，根基要找的行键遍历集合，即可知道该Hfile中是否包含需要的数据；
  • 但是这样效率依然不够高，并且占用的内存也较大，故引入—>布隆过滤器；
  • 布隆过滤器原理：
  • 在Hfile中开辟出一个连续的1M大小的空间，以字节为单位作为分隔
  • 所有字节默认值为0，形成一个长度为8,388,608的标记队列（临时叫法）
  • 在Hbase写入数据时，通过存入的数据的行键，计算出其对应的hashcode值，在队列中找到该值对应的字节位置，将字节的值改为1
  • 在Hbase读取数据时，将要查找的行键通过相同的hashcode算法求得hashcode值，查看每个Hfile文件的标记队列的相应位置的值
  • 如果值为0，说明该Hfile文件中不包含要查找的行键的信息
  • 如果值为1，则有极大可能，该Hfile文件中包含该行键的信息（哈希冲突）
  • 布隆过滤器缺点：
  • 哈希冲突：
  • 原因：如果两个不同的行键，恰好hashcode值相同，在读取查找时，可能会造成误判
  • 分析：可不做处理，在后续的读取过程中，自然会根据行键进行遍历查找，对取出的结果影响不大；如果要处理，个人人为，可以设置两个标记队列，使用不同的hashcode算法，进行标记，两个不同算法同时重复的概率非常低
  • hashcode超出：
  • 原因：通过行键计算出的hashcode值超出了1M队列的最大值：8388608
  • 分析：在录入数据时，限制行键长度；优化hashcode算法；在队列中查找前，先做判断是否大于8388608，如果大于，把行键存到一个独立的集合中
  • 布隆过滤器核心思想：
  • 利用机器处理2进制数据的优势，机器可以通过2>>hashcode，快速找到队列的对应位置，提高效率
  • 充分利用字节的特性，0为无，1为有；又利用hashcode的独特性，用最少的空间，存储了关键信息的有无信息。