hbase基于hue的查询语法

hbase基于hue的查询语法

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界面操作说明

1. 进入hue中的hbase
   
2. 进入表的查询界面
   
3. 界面说明
   

查询语句

,表示结束查询，可以不加

主键查询

1. 输入主键 rowkey1,rowkey2
   说明：只输入主键查询
   例1：00000051|1538229142
   例2：00000051|1538229142,00000051|1538230148
   
2. 根据主键的前缀查询 row_prefix*,
   说明：根据主键的前几位进行模糊查询，默认只显示一条数据；通过 +n-1 来显示n条数据
   例1：00000051|*
   例2：显示10条数据 00000051|* +9
   
   

查询列族和列名

[colFamily:col1,colFamily:col2,colFamily:,col3,col_prefix*+(n-1),col1 to col2]
说明：colFamily表示列族,col表示列名, colFamily: 表示显示该列族下所有列, <col_prefix>*+(n-1) 根据列名模糊查询,col1 to col2显示col1到col2之间的列
例1：00000051|* +9 [i:ts,i:path]

例2：00000051|* +9 [i:p*+3]

例3：00000051|1538229142,00000051|1538230148[elapse to path]

根据条件过滤查询

{filter() AND/OR filter()}
个人意见：substring筛选时使用=来筛选，否则会出错;binary筛选时可以用=、>=、<=等操作

• 根据主键进行过滤
  • RowFilter(=,'substring:111') 主键中包含111
  • RowFilter(=,'binary:111') 主键等于111
  • PrefixFilter('user1') 主键的前缀是user1
    
• 根据列进行过滤
  • 列名过滤
    • QualifierFilter (=, 'substring:p') 列名中包含p
    • QualifierFilter (=, 'binary:p') 列名等于p
    • MultipleColumnPrefixFilter('a','b','e') 列名的前缀是a或者b或者e
    • ColumnPrefixFilter('c2') 列名的前缀是c2
      
  • 列值过滤
    • SingleColumnValueFilter('i', 'path', =, 'substring:student') 列族为i,列名为path,列值包含student
    • SingleColumnValueFilter('i', 'path', =, 'binary:student') 列族为i,列名为path,列值等于student
    • ValueFilter(=,'substring:111') 列值中包含111
    • ValueFilter(=,'binary:111') 列值等于111
      
      
      以上过滤器是大部分常用的过滤器，在hue-hbase中另有一些过滤器未在此文档中描述。

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以下是我自己整理的一部分参考语法：

hbase中有单纯根据列值查询的ValueFilter和根据列名和列值查询的SingleColumnValueFilter，可根据需要选择。
下表中是按照根据列名和列值来进行查询的参考

SQL	hue_hbase
select col1,col2	[col1,col2]
where col1="student"	SingleColumnValueFilter('i', 'col1', =, 'binary:student')
where col1 like "%body%"	SingleColumnValueFilter('i', 'col1', =, 'substring:body')
where col1>=1.9	SingleColumnValueFilter('i', 'col1', >=, 'binary:1.9')
where col1="student" AND col2>1.9	SingleColumnValueFilter('i', 'col1', =, 'binary:student') AND SingleColumnValueFilter('i', 'col2', >, 'binary:1.9')
where col1="student" OR col2>1.9	SingleColumnValueFilter('i', 'col1', =, 'binary:student') OR SingleColumnValueFilter('i', 'col2', >, 'binary:1.9')