bloom fliter的作用主要用于提升hbase的读性能，但是会牺牲一定的存储空间。

原理：

bloom fliter是一种空间效率很高的随机数据结构，初始状态时，bloom filter是一个包含m位的位数组（值为0），当有元素写入时，通过k个hash函数将这个元素映到这个位数组中，映射的位置设置为1。当判断一个元素是否存在时，用同样的方式进行映射，当映射的位置在这个位数组的值全部为1时，则认为该元素是存在的。

举例：

假设将x，y，z三个关键信息存入表中，判断w是否存在。

• 写入数据。x，y，z存入时，通过hash函数获得对应的位向量，写入到位数组中。
• 查找数据。对w同样进行hash函数获取对应的位向量，判断位数组中对应的位置是否全为1
• 如果是，则表明w存在表中
• 如果不是，则表明w不存在表中

create 'test_table',{NAME=>'test_col_family',VERSIONS=>1,BLOCKCACHE=>true,BLOOMFILTER=>'ROW',COMPRESSION=>'SNAPPY',TTL => ' 259200 '},{SPLITS => ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','a','b','c','d','e','f']}

hbase在创建表时，可以通过BLOOMFILTER参数配置bloom fliter，可选的值有NONE|ROW|ROWCOL三种，默认为NONE，即不开启bloom filter，ROW为对行过滤，ROWCOL为根据行和列簇进行过滤。启用bloom filter，在get和scan的操作过程中，可以筛选过滤一部分hfile，减少io开销，从而提升查询性能。

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