布隆过滤器的数据存储在哪里

在 Flink 中，布隆过滤器的数据通常存储在内存中。布隆过滤器是一个二进制向量和一组哈希函数的集合，可以使用 BitSet 类来实现二进制向量，使用 MurmurHash3 等哈希函数来计算哈希值。因此，布隆过滤器的数据结构比较简单，可以很容易地存储在内存中。

在 Flink 中，可以使用 BloomFilter.java 类来实现布隆过滤器。BloomFilter.java 类中使用了 BitSet 类来存储二进制向量，使用了 Google Guava 库中的 Funnel 和 PrimitiveSink 类来实现哈希函数。通过调整 BloomFilter.java 类中的参数，可以控制布隆过滤器的大小和误差率，以达到更好的效果。

需要注意的是，由于布隆过滤器的数据存储在内存中，因此在处理大规模数据时，可能会占用过多的内存资源。因此，在实际应用中，需要根据具体的场景和需求，选择合适的数据存储方式和优化策略，以提高数据处理的效率和性能。

相关问题

布隆过滤器数据量误差率

布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它通过将多个哈希函数应用于元素并检查结果是否全部存在于底层的位数组中来进行查找。如果所有哈希函数的结果都指向“0”，那么可以确定该元素不在集合中；但如果有一个或多个结果为“1”，则可能存在误判，即实际存在但被错误地识别为不存在。

数据量误差率，也称为误报率（False Positive Rate），是指布隆过滤器错误地标记某个元素存在的概率。由于它是基于概率设计的，所以当有大量的元素插入并且位数组长度固定时，随着使用的次数增加，误报率会逐渐增大。但是，误报率是可以控制的，通常通过选择合适的哈希函数数量和位数组大小来维持在较低水平。总的来说，布隆过滤器牺牲了一定的精确度以换取空间效率，适合对存储空间有限、容忍一定程度误报的应用场景。

布隆过滤器为什么不好删除数据

布隆过滤器是一种快速、高效的数据结构，用来判断一个元素是否在集合中存在。它的核心思想是使用多个哈希函数对元素进行映射，将元素映射到不同的位上，如果一个元素在所有哈希函数映射的位上都为1，则认为该元素在集合中存在。

由于布隆过滤器使用了多个哈希函数，它的查询效率非常高，而且可以节省很多存储空间。但是布隆过滤器不能删除元素，因为删除操作会影响到其他元素的判断。如果将一个元素的位全部清零，那么可能会误判其他元素为存在，因此布隆过滤器只能添加元素，不能删除元素。

因此，布隆过滤器适用于不需要删除元素的场景，比如黑名单过滤、爬虫去重等。如果需要支持删除操作的场景，可以考虑使用其他的数据结构，比如哈希表或者红黑树。