BloomFilter.create
时间: 2023-09-12 20:12:50 浏览: 55
抱歉,我无法执行具体的代码操作。但是,如果你想创建一个布隆过滤器(Bloom Filter),你可以使用编程语言中提供的相应库或实现。
一般来说,创建一个布隆过滤器需要指定以下参数:
- 预期元素数量(expected number of elements)
- 期望的误判率(desired false positive rate)
你可以先导入相应的库或者自己实现一个布隆过滤器类,并在创建实例时传递这些参数。然后,通过添加元素和查询元素等方法来使用布隆过滤器。
请注意,具体的实现方式和代码可能因编程语言而异。所以,如果你需要更具体的帮助,请提供你使用的编程语言和相关库的名称。
相关问题
hive 创建 parquet Bloom Filter表语句
创建 Parquet Bloom Filter 表的语句如下:
```
CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_name (
col1 data_type,
col2 data_type,
col3 data_type,
...
)
PARTITIONED BY (partition_col data_type)
STORED AS PARQUET
TBLPROPERTIES ("parquet.bloom.filter.columns"="col1,col2");
```
其中,`table_name` 为表名,`data_type` 为列的数据类型,`partition_col` 为分区列的名称。
`PARTITIONED BY` 用于指定分区列,`STORED AS PARQUET` 表示使用 Parquet 格式存储数据。
`TBLPROPERTIES` 中的 `"parquet.bloom.filter.columns"` 参数用于指定需要创建 Bloom Filter 的列,多个列名之间使用逗号分隔。
例如,创建一个名为 `my_table` 的 Parquet Bloom Filter 表,其中有 `id` 和 `name` 两列,并按照 `dt` 分区,可以使用以下语句:
```
CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (
id INT,
name STRING
)
PARTITIONED BY (dt STRING)
STORED AS PARQUET
TBLPROPERTIES ("parquet.bloom.filter.columns"="id,name");
```
执行完毕后,即可创建一个支持 Bloom Filter 的 Parquet 表。
布隆过滤器 java示例
当然可以提供布隆过滤器的Java示例。以下是一段基本的Java布隆过滤器示例代码:
```java
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import java.nio.charset.Charset;
public class BloomFilterExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建布隆过滤器,指定元素数量和误判率
BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), 1000000,0.01);
// 添加元素
bloomFilter.put("apple");
bloomFilter.put("banana");
bloomFilter.put("cherry");
// 判断元素是否存在
System.out.println(bloomFilter.mightContain("apple"));
System.out.println(bloomFilter.mightContain("pear"));
// 输出布隆过滤器信息
System.out.println("Expected FPP:" + bloomFilter.expectedFpp());
System.out.println("Approximate number of elements: " + bloomFilter.approximateElementCount());
}
}
```
这段代码使用了Google Guava包中提供的布隆过滤器实现,添加元素后可以判断元素是否存在,并且可以输出布隆过滤器的期望误判率和元素数量信息。