面试题：Hbase中布隆过滤器如何在基本查询场景下保障数据安全应用

Question

在Hbase的基本查询操作中，布隆过滤器是怎样起到保障数据安全应用的作用？请详细阐述其原理及工作流程。

Answer 1

布隆过滤器在HBase基本查询操作保障数据安全应用的原理及工作流程

1. 原理
   • 布隆过滤器本质：是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。它的基本原理是通过多个哈希函数将一个元素映射到位数组的不同位置并将其置为1。
   • HBase中的应用原理：在HBase中，布隆过滤器用于快速判断某个RowKey（或其他关键数据标识）是否存在于某个Region中。它可以减少不必要的磁盘I/O操作，因为如果布隆过滤器判断某个RowKey不存在，就无需去磁盘上实际查询该数据，从而提高查询效率并在一定程度上保障数据安全应用。例如，避免恶意请求大量不存在数据，导致的磁盘I/O资源浪费，间接保障了正常数据查询的资源可用性和安全性。
2. 工作流程
   • 写入流程：
     • 当向HBase写入数据时，对于每个要写入的RowKey，通过布隆过滤器的多个哈希函数进行计算。
     • 这些哈希函数会将RowKey映射到布隆过滤器对应的位数组的不同位置，并将这些位置的值置为1。
     • 随着数据不断写入，布隆过滤器的位数组相应位置不断被置为1，从而记录下已写入数据的RowKey“指纹”。
   • 查询流程：
     • 当进行查询时，对于要查询的RowKey，同样通过布隆过滤器的多个哈希函数计算其在位数组中的位置。
     • 如果这些位置的值全部为1，布隆过滤器判断该RowKey可能存在于对应的Region中，此时会进一步去磁盘（如HFile）中查询确认数据是否真实存在。
     • 如果这些位置中有任何一个值为0，布隆过滤器直接判断该RowKey不存在于对应的Region中，避免了对磁盘的查询操作，从而提升查询效率，同时也减少了恶意请求对数据存储系统的干扰，保障了数据安全应用。