Burton Bloom 在1970年提出了Bloom Filter 算法，时间复杂度是O(1)
  可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）,缺点是有一定的误识别率和删除困难。
 适用场景：用于拼写检查和数据库系统
      在警察系统中，一个嫌疑人的名字是否出现在嫌疑名单上；
      在网络爬虫里，一个网址是否已经被访问过，等等。

  数据添加到过滤器中，它不存储元素本身，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1
  expectedNumItems   布隆过滤器最大缓存的记录数 expectedNumItems 参数对于布隆过滤器的内存消耗影响非常大。
  增量更新过滤器 bloomFilter.putString(uuid)

01.代码示例：
  *  使用布隆过滤器过滤数据 spark官方封装了基于DataFrame的布隆过滤器
   Dataset<Row> dataTemp1 = itemsDF.where("active_date='20191029'");
  //  1.创建布隆过滤器 第一个参数是使用的数据列
  //第二个参数 expectedNumItems 为期望的元素数量,第三个参数 fpp 为期望的错误概率，数值取 0.0 到 1.0 之间
  BloomFilter bf = dataTemp1.stat().bloomFilter("grade_cd", 2000, 0.01);
  // JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(spark.sparkContext());
  JavaSparkContext sparkContext = JavaSparkContext.fromSparkContext(spark.sparkContext());
  // 2.创建布隆过滤器广播变量
  Broadcast<BloomFilter> bfBc = sparkContext.broadcast(bf);
  // 3.使用布隆过滤器过滤前天访问用户
  dataTemp2.filter(new BoolFiltFunction(bfBc)).show();
 其中 BoolFiltFunction 为如下
     import org.apache.spark.api.java.function.FilterFunction;
     import org.apache.spark.broadcast.Broadcast;
     import org.apache.spark.sql.Row;
     import org.apache.spark.util.sketch.BloomFilter;
     public class BoolFiltFunction implements FilterFunction<Row> {
         Broadcast<BloomFilter> gradeData =null;
         public BoolFiltFunction(Broadcast<BloomFilter> userBroad) {
             gradeData  = userBroad;
         }
         @Override
         public boolean call(Row va1u) throws Exception {
           Integer  broadDa = va1u.getAs("grade_cd");
           boolean flag =  gradeData.getValue().mightContain(broadDa);
           return flag;
         }
     }

02.方式二  
    //超过10万活跃用户时，不要增加此上限值，而是通过userId分区，用多个微服务并行处理，防止单个布隆过滤器OOM
    //expectedNumItems 参数对于布隆过滤器的内存消耗影响非常大。 
    mightContain(Object var1), mightContainString(String val1), mightContainLong(long var1),mightContainBinary(byte[] var1)
      val bf = df.stat.bloomFilter("dd",dataLen,0.01)
      val rightNum = rdd.map(x=>(x.toInt,bf.mightContainString(x)))
    或者
       val bloomFilterInit = BloomFilter.create(expectedNumItems, fpp)

1.org.apache.spark.util.sketch.BloomFilter
   public abstract class BloomFilter {}
   进一步的信息
   * Combines this bloom filter with another bloom filter by performing a bitwise OR of the underlying data
    Callers must ensure the  bloom filters are appropriately sized to avoid saturating them.
      filter1.mergeInPlace(filter2)
     02. put() putString() putLong() putBinary()
     参考： test.org.apache.spark.sql.JavaDataFrameSuite
    Currently supported data types include
        Byte,Short,Integer,Long,String
     * The implementation is largely based on the {@code BloomFilter} class from Guava.
   * @since 2.0.0
  2.org.apache.spark.sql.DataFrameStatFunctions
   final class DataFrameStatFunctions private[sql](df: DataFrame) {
  // Builds a Bloom filter over a specified column.
   def bloomFilter(colName: String, expectedNumItems: Long, fpp: Double): BloomFilter = {
     buildBloomFilter(Column(colName), BloomFilter.create(expectedNumItems, fpp))}
   }

   3.org.apache.spark.sql.Dataset
     class Dataset[T] private[sql]{
      def stat: DataFrameStatFunctions = new DataFrameStatFunctions(toDF())
     }

 com.google.common.hash.BloomFilter
     BloomFilter 提供了create静态方法来创建BloomFilter实例
 fpp（ false positive probability）
 正确估计预期插入数量是很关键的一个参数。当插入的数量接近或高于预期值的时候，布隆过滤器将会填满，这样的话，它会产生很多无用的误报点。
 boolean exists = dealIdBloomFilter.mightContain(deal_id);
    if(!exists){
        dealIdBloomFilter.put(deal_id);
    }
通过BloomFilter mightContain 判断deal_id是否已经存在了，如果不存在则put到BloomFilter中
2.其他
Guava的preconditions
参数检查的工具类--Preconditions, 简化代码中对于参数的预判断和处理
// checkNotNull会检查参数是否为null, 当为null的时候会抛出NullPointerException, 否则直接返回参数.
public static <T> T checkNotNull(T reference) {
  if (reference == null) {
    throw new NullPointerException();
  }
  return reference;
}

 海量数据去重神器——布隆过滤器  https://blog.csdn.net/xianyuxiaoqiang/article/details/93896428