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位图是用一个btye位来表示一个数据是否存在，再通过哈希函数确定一个数据所在的位置，这样处理会使当仅需要判断一个数据在不在的时候大大的提高效率，缩小内存
为什么引入我们的业务中经常会遇到穿库的问题，通常可以通过缓存解决。 如果数据维度比较多，结果数据集合比较大时，缓存的效果就不明显了。 因此为了解决穿库的问题，我们引入Bloom Filter。适合的场
给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。这个问题怎么解决呢？【位图方法】：位图（BitMap）是用一个数组中的每个数据的每个二进制位表示一个数
在hbase中，读业务是非常频繁的。很多操作都是客户端根据meta表定位到具体的regionserver然后再查询region中的具体的数据。 但是现
位图定义： 利用位的状态来存放一个数是否存在，其实就是把一个数映射成一个简单的数用以标记他是否存在，一般使用情况为查找一个数是否存在。数据结构： 1/8=0 &nbs
布隆过滤器（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的。它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成，布隆过滤器可以用于检索一个元素是否
