一、作用

用来判断海量数据中是否存在指定值。

二、原理

将容器中的所有值求hashcode然后根据hashcode找，类似于hashmap，但不同的是这里只比较hash值，没有hash值相同之后的进一步精确匹配。 所以出现hash碰撞时，不能确定是否真的存在，此时可以使用不同的hash算法对数组中元素设置多个值，然后对每个值进行匹配。所以只要算法够多，误判几率就越低。

三、应用场景

Hbase就使用布隆过滤器来找rowkey，也会有误判的情况，本来没有，但返回有，此时无非就是遍历一个hfile而已，白搜了一个文件。可以接受。 新老用户判断 爬虫

四、使用

1. Hbase使用的是guava中的api

BloomFilter也是相当于一个容器，只不过这个容器里会对放入的元素求多个hashcode，然后把这些hashcode作为这个元素的下标。所以使用BloomFilter时，先创建BloomFilter对象，然后把元素put进去。然后就可以使用mightContain()判断是否存在了。

scala代码中一定要注意，BloomFilter.create[String]要加泛型，不然会报trying to do lub/glb of typevar ?Thttps://stackoverflow.com/questions/40585069/guava-bloomfilter-error-in-scala-compiler-trying-to-do-lub-glb-of-typevar-t

import com.google.common.base.Charsets import com.google.common.hash.{BloomFilter, Funnels} object 布隆过滤器 { def main(args: Array[String]): Unit = { // 样本 val arr: Array[String] = Array("asdf", "qw", "qwe", "qwer", "aa", "zxc", "zz", "bb") // 创建bloomFilter,类型、可能的数据量(必须比实际数据量大，但一般都是实际量的10倍以上)、误判几率 val bloomFilter: BloomFilter[String] = BloomFilter.create[String](Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), 100000, 0.000001) // 将样本中元素put到bloomFilter arr.foreach(bloomFilter.put(_)) // 判断指定元素是否存在 println(bloomFilter.mightContain("qw")) println(bloomFilter.mightContain("123")) } }

2. 使用hadoop中的布隆过滤器工具类，这个不需要额外导包，sparksql的包中就有,core没有

object hadoop布隆过滤器 { def main(args: Array[String]): Unit = { // 样本 val arr: Array[String] = Array("asdf", "qw", "qwe", "qwer", "aa", "zxc", "zz", "bb") val bloomFilter = new BloomFilter(100000,4,1) arr.foreach(ele => bloomFilter.add(new Key(ele.getBytes()))) println(bloomFilter.membershipTest(new Key("qw".getBytes()))) println(bloomFilter.membershipTest(new Key("12".getBytes()))) } }

在spark中使用，有2个问题：

创建bloomFilter 时，需要获取所有样本的集合，而样本的数据是分布式的，所以要么collect到driver，要么把bloomFilter 作为累加器广播出去。需要把bloomFilter 对象广播出去，而因为bloomFilter 是hadoop提供的，实现了writeable接口，没有实现serializable接口，MR可以序列化，spark不能。所以会报无法序列化的错。因为spark默认用jdk的序列化框架，而jdk序列化框架的标记就是serializable。此时，可以用spark的序列化框架kryo。当然也可以写个子类实现serializable。 ==》 使用kryo，能自动将driver中的共享变量序列化