#
位圖是用一個btye位來表示一個數據是否存在，再通過哈希函數確定一個數據所在的位置，這樣處理會使當僅需要判斷一個數據在不在的時候大大的提高效率，縮小內存
為什么引入我們的業務中經常會遇到穿庫的問題，通常可以通過緩存解決。 如果數據維度比較多，結果數據集合比較大時，緩存的效果就不明顯了。 因此為了解決穿庫的問題，我們引入Bloom Filter。適合的場
給40億個不重復的無符號整數，沒排過序。給一個無符號整數，如何快速判斷一個數是否在這40億個數中。這個問題怎么解決呢？【位圖方法】：位圖（BitMap）是用一個數組中的每個數據的每個二進制位表示一個數
在hbase中，讀業務是非常頻繁的。很多操作都是客戶端根據meta表定位到具體的regionserver然后再查詢region中的具體的數據。 但是現
位圖定義： 利用位的狀態來存放一個數是否存在，其實就是把一個數映射成一個簡單的數用以標記他是否存在，一般使用情況為查找一個數是否存在。數據結構： 1/8=0 &nbs
布隆過濾器（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的。它實際上是由一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數組成，布隆過濾器可以用于檢索一個元素是否
