布隆过滤器：
1.原理？
数据块索引提供了一个有效的方法，在访问一个特定的行时用来查找应该读取的HFile的数据块。但是它的效用是有限的。HFile数据块的默认大小是64KB，这个大小不能调整太多。
如果你要查找一个短行，只在整个数据块的起始行键上建立索引无法给你细粒度的索引信息。例如，如果你的行占用100字节存储空间，一个64KB的数据块包含(64 * 1024)/100 = 655.53 = ~700行，而你只能把起始行放在索引位上。你要查找的行可能落在特定数据块上的行区间里，
但也不是肯定存放在那个数据块上。这有多种情况的可能，或者该行在表里不存在，或者存放在另一个HFile里，甚至在MemStore里。这些情况下，从硬盘读取数据块会带来IO开销，也会滥用数据块缓存。这会影响性能，尤其是当你面对一个巨大的数据集并且有很多并发读用户时。
布隆过滤器允许你对存储在每个数据块的数据做一个反向测试。当某行被请求时，先检查布隆过滤器看看该行是否不在这个数据块。布隆过滤器要么确定回答该行不在，要么回答它不知道。这就是为什么我们称它是反向测试。布隆过滤器也可以应用到行里的单元上。当访问某列标识符时先使用同样的反向测试。
布隆过滤器也不是没有代价。存储这个额外的索引层次占用额外的空间。布隆过滤器随着它们的索引对象数据增长而增长，所以行级布隆过滤器比列标识符级布隆过滤器占用空间要少。当空间不是问题时，它们可以帮助你榨干系统的性能潜力。
你可以在列族上打开布隆过滤器，如下所示：
hbase(main):007:0> create 'mytable',
{NAME => 'colfam1', BLOOMFILTER => 'ROWCOL'}
BLOOMFILTER参数的默认值是NONE。一个行级布隆过滤器用ROW打开，列标识符级布隆过滤器用ROWCOL打开。行级布隆过滤器在数据块里检查特定行键是否不存在，列标识符级布隆过滤器检查行和列标识符联合体是否不存在。ROWCOL布隆过滤器的开销高于ROW布隆过滤器。
2.Bloomfilter在HBase中的作用？
HBase利用Bloomfilter来提高随机读（Get）的性能，对于顺序读（Scan）而言，设置Bloomfilter是没有作用的（0.92以后，如果设置了bloomfilter为ROWCOL，对于指定了qualifier的Scan有一定的优化，但不是那种直接过滤文件，排除在查找范围的形式）
3.Bloomfilter在HBase中的开销？
Bloomfilter是一个列族（cf）级别的配置属性，如果你在表中设置了Bloomfilter，那么HBase会在生成StoreFile时包含一份bloomfilter结构的数据，称其为MetaBlock；MetaBlock与DataBlock（真实的KeyValue数据）一起由LRUBlockCache维护。所以，开启bloomfilter会有一定的存储及内存cache开销。
4.Bloomfilter如何提高随机读（Get）的性能？
对于某个region的随机读，HBase会遍历读memstore及storefile（按照一定的顺序），将结果合并返回给客户端。如果你设置了bloomfilter，那么在遍历读storefile时，就可以利用bloomfilter，忽略某些storefile。
5.HBase中的Bloomfilter的类型及使用？
a)ROW, 根据KeyValue中的row来过滤storefile
举例：假设有2个storefile文件sf1和sf2，
sf1包含kv1（r1 cf:q1 v）、kv2（r2 cf:q1 v）
sf2包含kv3（r3 cf:q1 v）、kv4（r4 cf:q1 v）
如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROW，那么get(r1)时就会过滤sf2，get(r3)就会过滤sf1
b)ROWCOL,根据KeyValue中的row+qualifier来过滤storefile
举例：假设有2个storefile文件sf1和sf2，
sf1包含kv1（r1 cf:q1 v）、kv2（r2 cf:q1 v）
sf2包含kv3（r1 cf:q2 v）、kv4（r2 cf:q2 v）
如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROW，无论get(r1,q1)还是get(r1,q2)，都会读取sf1+sf2；而如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROWCOL，那么get(r1,q1)就会过滤sf2，get(r1,q2)就会过滤sf1
6.ROWCOL一定比ROW效果好么？
不一定
a)ROWCOL只对指定列（Qualifier）的随机读（Get）有效,如果应用中的随机读get，只含row，而没有指定读哪个qualifier，那么设置ROWCOL是没有效果的，这种场景就应该使用ROW
b)如果随机读中指定的列（Qualifier）的数目大于等于2，在0.90版本中ROWCOL是无效的，而在0.92版本以后，HBASE-2794对这一情景作了优化，是有效的（通过KeyValueScanner#seekExactly）
c)如果同一row多个列的数据在应用上是同一时间put的，那么ROW与ROWCOL的效果近似相同，而ROWCOL只对指定了列的随机读才会有效，所以设置为ROW更佳
7.ROWCOL与ROW只在名称上有联系，ROWCOL并不是ROW的扩展，不能取代ROW
8.region下的storefile数目越多，bloomfilter的效果越好
9.region下的storefile数目越少，HBase读性能越好
结论如下：
1.任何类型的get（基于rowkey和基于row+col）bloomfilter都能生效，关键是get的类型要匹配bloomfilter的类型
2.基于row的scan是没办法优化的
scan是一个范围，如果是row的bloomfilter不命中只能说明该rowkey不在此storefile中，但next rowkey可能在。
3.row+col+qualify的scan可以去掉不存在此qualify的storefile，也算是不错的优化了，而且指明qualify也能减少流量，因此scan尽量指明qualify。
而rowcol的bloomfilter就不一样了，如果rowcol的bloomfilter没有命中表明该qualifiy不在这个storefile中，因此这次scan就不需要scan此storefile了！