各种filter

今天的主题是Filter,hbase客户端查询的时候,自定义查询filter。

直接上例子吧,不多说别的了,第一个例子是RowFilter的。

Scan scan = new Scan();
scan.addColumn(Bytes.toBytes("colfam1"),
Bytes.toBytes("col-0"));
Filter filter1 = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL,
                                               new BinaryComparator(Bytes.toBytes("row-22")));
scan.setFilter(filter1);
ResultScanner scanner1 = table.getScanner(scan);
for (Result res : scanner1) {
    System.out.println(res);
}
scanner1.close();

Filter filter2 = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
                                              new RegexStringComparator(".*-.5"));
scan.setFilter(filter2);
ResultScanner scanner2 = table.getScanner(scan);
for (Result res : scanner2) {
     System.out.println(res);
}
scanner2.close();

Filter filter3 = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
                                               new SubstringComparator("-5"));
scan.setFilter(filter3);
ResultScanner scanner3 = table.getScanner(scan);
for (Result res : scanner3) {
      System.out.println(res);
}
scanner3.close();

第二个例子是QualifierFilter的

Filter filter = new QualifierFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL,
                                                  new BinaryComparator(Bytes.toBytes("col-2")));
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filter);
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result result : scanner) {
     System.out.println(result);
}
scanner.close();
Get get = new Get(Bytes.toBytes("row-5"));
get.setFilter(filter);
Result result = table.get(get);

第三个例子是ValueFilter

Filter filter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
                                                new SubstringComparator(".4"));
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filter);
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result result : scanner) {
       for (KeyValue kv : result.raw()) {
             System.out.println("KV: " + kv + ", Value: " +
             Bytes.toString(kv.getValue()));
       }
}
scanner.close();
Get get = new Get(Bytes.toBytes("row-5"));
get.setFilter(filter);
Result result = table.get(get);
for (KeyValue kv : result.raw()) {
     System.out.println("KV: " + kv + ", Value: " +
     Bytes.toString(kv.getValue()));
}

第四个例子是PageFilter,分页的filter

Filter filter = new PageFilter(15);
int totalRows = 0;
byte[] lastRow = null;
while (true) {
    Scan scan = new Scan();
    scan.setFilter(filter);
    if (lastRow != null) {
         byte[] startRow = Bytes.add(lastRow, POSTFIX);
        System.out.println("start row: " +Bytes.toStringBinary(startRow));
         scan.setStartRow(startRow);
    }
    ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
    int localRows = 0;
    Result result;
    while ((result = scanner.next()) != null) {
        System.out.println(localRows++ + ": " + result);
         totalRows++;
         lastRow = result.getRow();
   }
   scanner.close();
   if (localRows == 0) break;
}
System.out.println("total rows: " + totalRows);

第五个例子是InclusiveStopFilter,它是什么意思呢,就是扫描到某个rowkey就停止,下面的例子是从row-3开始扫描,一直扫描到row-5结束。

Filter filter = new
InclusiveStopFilter(Bytes.toBytes("row-5"));
Scan scan = new Scan();
scan.setStartRow(Bytes.toBytes("row-3"));
scan.setFilter(filter);
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
    for (Result result : scanner) {
    System.out.println(result);
}
scanner.close();

第六个SingleColumnValueFilter,这个是我们最常用的filter,我觉得很好用。

SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("colfam1"),
Bytes.toBytes("col-5"), CompareFilter.CompareOp.NOT_EQUAL,
new SubstringComparator("val-5"));
filter.setFilterIfMissing(true);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filter);
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result result : scanner) {
  for (KeyValue kv : result.raw()) {
     System.out.println("KV: " + kv + ", Value: " +
     Bytes.toString(kv.getValue()));
  }
}
scanner.close();
Get get = new Get(Bytes.toBytes("row-6"));
get.setFilter(filter);
Result result = table.get(get);
System.out.println("Result of get: ");
for (KeyValue kv : result.raw()) {
     System.out.println("KV: " + kv + ", Value: " +
     Bytes.toString(kv.getValue()));
}

第七个FilterList,它有两个选项,需要全部通过,还是一个通过就行,MUST_PASS_ALL,MUST_PASS_ONE。

List<Filter> filters = new ArrayList<Filter>();
Filter filter1 = new
RowFilter(CompareFilter.CompareOp.GREATER_OR_EQUAL,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes("row-03")));
filters.add(filter1);
302
Filter filter2 = new
RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes("row-06")));
filters.add(filter2);
Filter filter3 = new
QualifierFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
new RegexStringComparator("col-0[03]"));
filters.add(filter3);
FilterList filterList1 = new FilterList(filters);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filterList1);
ResultScanner scanner1 = table.getScanner(scan);
for (Result result : scanner1) {
for (KeyValue kv : result.raw()) {
    System.out.println("KV: " + kv + ", Value: " +
    Bytes.toString(kv.getValue()));
    }
}
scanner1.close();
FilterList filterList2 = new FilterList(

FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE, filters);
scan.setFilter(filterList2);
ResultScanner scanner2 = table.getScanner(scan);
 for (Result result : scanner2) {
     for (KeyValue kv : result.raw()) {
    System.out.println("KV: " + kv + ", Value: " +
    Bytes.toString(kv.getValue()));
    }
}
scanner2.close();

Hbase 学习(二)各种filter的更多相关文章

  1. ElasticSearch7.3学习(二十一)----Filter与Query对比、使用explain关键字分析语法

    1.数据准备 首先创建book索引 PUT /book/ { "settings": { "number_of_shards": 1, "number ...

  2. Hbase深入学习(二) 安装hbase

    Hbase深入学习(二) 安装hbase This guidedescribes setup of a standalone hbase instance that uses the local fi ...

  3. Elasticsearch学习笔记(十二)filter与query

    一.keyword 字段和keyword数据类型    1.测试准备数据 POST /forum/article/_bulk { "index": { "_id" ...

  4. HBASE学习笔记(四)

    这两天把要前几天的知识点回顾一下,接下来我会用自己对知识点的理解来写一些东西 一.知识点回顾 1.hbase集群启动:$>start-hbase.sh ===>hbase-daemon.s ...

  5. HBase学习(四) 二级索引 rowkey设计

    HBase学习(四) 一.HBase的读写流程 画出架构 1.1 HBase读流程 Hbase读取数据的流程:1)是由客户端发起读取数据的请求,首先会与zookeeper建立连接2)从zookeepe ...

  6. HBase学习(一) 基本概念和安装基本命令

    HBase学习(一) 一.了解HBase 官方文档:https://hbase.apache.org/book.html 1.1 HBase概述 HBase 是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分 ...

  7. DjangoRestFramework学习二之序列化组件、视图组件 serializer modelserializer

      DjangoRestFramework学习二之序列化组件.视图组件   本节目录 一 序列化组件 二 视图组件 三 xxx 四 xxx 五 xxx 六 xxx 七 xxx 八 xxx 一 序列化组 ...

  8. SpringMVC入门学习(二)

    SpringMVC入门学习(二) ssm框架 springMVC  在上一篇博客中,我简单介绍了一下SpringMVC的环境配置,和简单的使用,今天我们将进一步的学习下Springmvc的操作. mo ...

  9. day 88 DjangoRestFramework学习二之序列化组件、视图组件

    DjangoRestFramework学习二之序列化组件.视图组件   本节目录 一 序列化组件 二 视图组件 三 xxx 四 xxx 五 xxx 六 xxx 七 xxx 八 xxx 一 序列化组件 ...

  10. Dubbo源码学习(二)

    @Adaptive注解 在上一篇ExtensionLoader的博客中记录了,有两种扩展点,一种是普通的扩展实现,另一种就是自适应的扩展点,即@Adaptive注解的实现类. @Documented ...

随机推荐

  1. poj----Maximum sum(poj 2479)

    Maximum sum Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 30704   Accepted: 9408 Desc ...

  2. 概率校准Probability Calibration

    在分类问题中,我们有时不仅仅需要给测试样本打上类别标签,也需要给出一个"置信度"来表示该样本属于此类别的可能性. 然而,有的分类器只能直接打上类别标签没法给出置信度.概率校准就是用 ...

  3. 那些恶心人的Screen基本概念

    Screen的这些基本概念中,最重要的就是dip的理解,而理解dip就是理解android适配不同设备的关键. Screen Size 实际物理尺寸.就是我们常说的3.5英寸屏幕,4.7英寸屏幕等等, ...

  4. Ubuntu16.04 安装RabbitMQ

    转载https://www.cnblogs.com/hongdada/p/7203589.html 安装RabbitMQ 由于rabbitMq需要erlang语言的支持,在安装rabbitMq之前需要 ...

  5. go 学习 ---数据类型

    25个关键字 程序声明:import, package 程序实体声明和定义:chan, const, func, interface, map, struct, type, var 程序流程控制:go ...

  6. android 登陆界面

    LoginActivity.java package com.example.ruian; import android.app.Activity; import android.app.AlertD ...

  7. 敏捷转型中why与how的总结

    敏捷转型參考框架: 为了成功顺畅地推行敏捷开发.下面将对整个敏捷转型參考框架作个整体说明.为企业进行敏捷转型提供基本方法參考.整个敏捷转型參考框架主要包括5个步骤,前两个步骤主要是回答 Wh y的问题 ...

  8. Python radians() 函数

    描述 radians() 方法将角度转换为弧度. 语法 以下是 radians() 方法的语法: import math math.radians(x) 注意:radians()是不能直接访问的,需要 ...

  9. MATLAB(2)——小波工具箱使用简介

    作者:桂. 时间:2017-02-19  21:47:27 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6417638.html 前言 本文主要介绍MA ...

  10. 在Visual Studio 2012中使用XNA 4.0

    XNA 4.0默认是将项目模板安装到VS2010中的,并不能够自动安装到VS2012,所以需要一些操作来让VS2012中也可以使用XNA 4.0模板. 1.下载XNA 4.0 下载地址:http:// ...