创建表
create 'test1', 'lf', 'sf'
lf: column family of LONG values (binary value)
-- sf: column family of STRING values 导入数据
put 'test1', 'user1|ts1', 'sf:c1', 'sku1'
put 'test1', 'user1|ts2', 'sf:c1', 'sku188'
put 'test1', 'user1|ts3', 'sf:s1', 'sku123' put 'test1', 'user2|ts4', 'sf:c1', 'sku2'
put 'test1', 'user2|ts5', 'sf:c2', 'sku288'
put 'test1', 'user2|ts6', 'sf:s1', 'sku222'
一个用户(userX),在什么时间(tsX),作为rowkey 对什么产品(value:skuXXX),做了什么操作作为列名,比如,c1: click from homepage; c2: click from ad; s1: search from homepage; b1: buy 查询案例 谁的值=sku188 scan 'test1', FILTER=>"ValueFilter(=,'binary:sku188')" ROW COLUMN+CELL
user1|ts2 column=sf:c1, timestamp=1409122354918, value=sku188 谁的值包含88 scan 'test1', FILTER=>"ValueFilter(=,'substring:88')" ROW COLUMN+CELL
user1|ts2 column=sf:c1, timestamp=1409122354918, value=sku188
user2|ts5 column=sf:c2, timestamp=1409122355030, value=sku288 通过广告点击进来的(column为c2)值包含88的用户 scan 'test1', FILTER=>"ColumnPrefixFilter('c2') AND ValueFilter(=,'substring:88')" ROW COLUMN+CELL
user2|ts5 column=sf:c2, timestamp=1409122355030, value=sku288
通过搜索进来的(column为s)值包含123或者222的用户 scan 'test1', FILTER=>"ColumnPrefixFilter('s') AND ( ValueFilter(=,'substring:123') OR ValueFilter(=,'substring:222') )" ROW COLUMN+CELL
user1|ts3 column=sf:s1, timestamp=1409122354954, value=sku123
user2|ts6 column=sf:s1, timestamp=1409122355970, value=sku222 rowkey为user1开头的 scan 'test1', FILTER => "PrefixFilter ('user1')" ROW COLUMN+CELL
user1|ts1 column=sf:c1, timestamp=1409122354868, value=sku1
user1|ts2 column=sf:c1, timestamp=1409122354918, value=sku188
user1|ts3 column=sf:s1, timestamp=1409122354954, value=sku123 FirstKeyOnlyFilter: 一个rowkey可以有多个version,同一个rowkey的同一个column也会有多个的值, 只拿出key中的第一个column的第一个version
KeyOnlyFilter: 只要key,不要value
scan 'test1', FILTER=>"FirstKeyOnlyFilter() AND ValueFilter(=,'binary:sku188') AND KeyOnlyFilter()" ROW COLUMN+CELL
user1|ts2 column=sf:c1, timestamp=1409122354918, value= 从user1|ts2开始,找到所有的rowkey以user1开头的 scan 'test1', {STARTROW=>'user1|ts2', FILTER => "PrefixFilter ('user1')"} ROW COLUMN+CELL
user1|ts2 column=sf:c1, timestamp=1409122354918, value=sku188
user1|ts3 column=sf:s1, timestamp=1409122354954, value=sku123 从user1|ts2开始,找到所有的到rowkey以user2开头 scan 'test1', {STARTROW=>'user1|ts2', STOPROW=>'user2'} ROW COLUMN+CELL
user1|ts2 column=sf:c1, timestamp=1409122354918, value=sku188
user1|ts3 column=sf:s1, timestamp=1409122354954, value=sku123
查询rowkey里面包含ts3的
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter
scan 'test1', {FILTER => RowFilter.new(CompareFilter::CompareOp.valueOf('EQUAL'), SubstringComparator.new('ts3'))}
ROW COLUMN+CELL
user1|ts3 column=sf:s1, timestamp=1409122354954, value=sku123
查询rowkey里面包含ts的
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter
scan 'test1', {FILTER => RowFilter.new(CompareFilter::CompareOp.valueOf('EQUAL'), SubstringComparator.new('ts'))} ROW COLUMN+CELL
user1|ts1 column=sf:c1, timestamp=1409122354868, value=sku1
user1|ts2 column=sf:c1, timestamp=1409122354918, value=sku188
user1|ts3 column=sf:s1, timestamp=1409122354954, value=sku123
user2|ts4 column=sf:c1, timestamp=1409122354998, value=sku2
user2|ts5 column=sf:c2, timestamp=1409122355030, value=sku288
user2|ts6 column=sf:s1, timestamp=1409122355970, value=sku222 加入一条测试数据
put 'test1', 'user2|err', 'sf:s1', 'sku999'
查询rowkey里面以user开头的,新加入的测试数据并不符合正则表达式的规则,故查询不出来
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RegexStringComparator
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter
scan 'test1', {FILTER => RowFilter.new(CompareFilter::CompareOp.valueOf('EQUAL'),RegexStringComparator.new('^user\d+\|ts\d+$'))} ROW COLUMN+CELL
user1|ts1 column=sf:c1, timestamp=1409122354868, value=sku1
user1|ts2 column=sf:c1, timestamp=1409122354918, value=sku188
user1|ts3 column=sf:s1, timestamp=1409122354954, value=sku123
user2|ts4 column=sf:c1, timestamp=1409122354998, value=sku2
user2|ts5 column=sf:c2, timestamp=1409122355030, value=sku288
user2|ts6 column=sf:s1, timestamp=1409122355970, value=sku222
加入测试数据
put 'test1', 'user1|ts9', 'sf:b1', 'sku1'
b1开头的列中并且值为sku1的
scan 'test1', FILTER=>"ColumnPrefixFilter('b1') AND ValueFilter(=,'binary:sku1')" ROW COLUMN+CELL
user1|ts9 column=sf:b1, timestamp=1409124908668, value=sku1
SingleColumnValueFilter的使用,b1开头的列中并且值为sku1的
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator
scan 'test1', {COLUMNS => 'sf:b1', FILTER => SingleColumnValueFilter.new(Bytes.toBytes('sf'), Bytes.toBytes('b1'), CompareFilter::CompareOp.valueOf('EQUAL'), Bytes.toBytes('sku1'))} ROW COLUMN+CELL
user1|ts9 column=sf:b1, timestamp=1409124908668, value=sku1
hbase zkcli 的使用
hbase zkcli
ls /
[hbase, zookeeper] [zk: hadoop000:2181(CONNECTED) 1] ls /hbase
[meta-region-server, backup-masters, table, draining, region-in-transition, running, table-lock, master, namespace, hbaseid, online-snapshot, replication, splitWAL, recovering-regions, rs] [zk: hadoop000:2181(CONNECTED) 2] ls /hbase/table
[member, test1, hbase:meta, hbase:namespace] [zk: hadoop000:2181(CONNECTED) 3] ls /hbase/table/test1
[] [zk: hadoop000:2181(CONNECTED) 4] get /hbase/table/test1
?master:60000}l$??lPBUF
cZxid = 0x107
ctime = Wed Aug 27 14:52:21 HKT 2014
mZxid = 0x10b
mtime = Wed Aug 27 14:52:22 HKT 2014
pZxid = 0x107
cversion = 0
dataVersion = 2
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 31
numChildren = 0

HBase filter shell操作的更多相关文章

  1. HBase scan shell操作详解

    创建表 create 'test1', 'lf', 'sf' lf: column family of LONG values (binary value) -- sf: column family ...

  2. HBASE与hive对比使用以及HBASE常用shell操作。与sqoop的集成

    2.6.与 Hive 的集成2.6.1.HBase 与 Hive 的对比1) Hive(1) 数据仓库Hive 的本质其实就相当于将 HDFS 中已经存储的文件在 Mysql 中做了一个双射关系,以方 ...

  3. Hbase之shell操作

    一. 介绍 HBase是一个分布式的.面向列的 开源数据库,源于google的一篇论文<bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统>.HBase是Google Bigtable的开源 ...

  4. 【hbase】hbase的shell操作笔记

    HBase Shell $ ./bin/hbase shell # 进入交互界面 DDL操作: create:创建表(默认命名空间为default) # create '表名','列族1','列族2' ...

  5. HBase常用shell操作

    行(row),列(Column),列蔟(Column Family),列标识符(Column Qualifier)和单元格(Cell) 行:由一个个行键(rowkey)和一个多个列组成.其中rowke ...

  6. HBase的Shell操作

    1.进入命令行 bin/hbase shell 2.输入help 查看各种命令组. 命令是分组的,可以执行help 'general'查看general组的命令. 3.常用命令 --显示有哪些表 li ...

  7. hbase的常用的shell命令&hbase的DDL操作&hbase的DML操作

    前言 笔者在分类中的hbase栏目之前已经分享了hbase的安装以及一些常用的shell命令的使用,这里不仅仅重新复习一下shell命令,还会介绍hbase的DDL以及DML的相关操作. hbase的 ...

  8. HBase学习笔记——配置及Shell操作

    1.HBase的配置 还是以前配置的集群,见:http://www.cnblogs.com/DarrenChan/p/6493373.html 我们约定:weekend03和weekend04放HMa ...

  9. Hbase_02、Hbase的常用的shell命令&Hbase的DDL操作&Hbase的DML操作(转)

    阅读目录 前言 一.hbase的shell操作 1.1启动hbase shell 1.2执行hbase shell的帮助文档 1.3退出hbase shell 1.4使用status命令查看hbase ...

随机推荐

  1. 360demo--关于WM_GETMINMAXINFO

    在duilib的demo中,看到这么一段: LRESULT OnGetMinMaxInfo(UINT uMsg, WPARAM wParam, LPARAM lParam, BOOL& bHa ...

  2. Android四大组件之Activity详解——传值和获取结果

    废话不多说,先来看效果图 项目源码: http://download.csdn.net/detail/ginodung/8331535 程序说明: 在MainActivity中输入用户名和密码,然后提 ...

  3. mybatis自动生成代码

    使用maven集成mybatis-generator插件生成Mybatis的实体类,DAO接口和Map映射文件 本例中,使用的是mysql数据库 前提:表已经建好  mybatis框架的jar包,数据 ...

  4. Android NestedScrolling与分发机制 二

    上篇转载了 Android:30分钟弄明白Touch事件分发机制 这篇转载 Android中的dispatchTouchEvent().onInterceptTouchEvent()和onTouchE ...

  5. git 查看生成对象

    1. find .   查看目录中所有对象 2. find .git/objects 查看所有对象 3. git cat-file -p 散列值  输出文件内容

  6. C#-WinForm-三级联动

    三级联动 - 查询地区,选择省份自动显示该省份的市.区县 有如下一个数据库 一.写查询方法 public class ChinaData { SqlConnection conn = null; Sq ...

  7. 优先队列priority_queue的比较函数

    STL头文件:#include<queue> 优先队列: 默认从大到小排列:priority_queuee<node>q; 自定义优先级的三种方法: 1.重载操作符: bool ...

  8. Tomcat安装

    第一步,下载: 直接上下载地址:http://tomcat.apache.org/download-70.cgi 直接下载如下选中即可: 第二步,安装: 然后解压(这里我是放在下载里),再进入bin目 ...

  9. springMVC-配置Bean

    配置Bean - 配置形式:基于xml文件方式,基于注解的方式- bean的配置方式:通过全类名(反射),通过工厂方法(静态工厂方法和实例工厂方法),FactoryBean依赖注入的方方式,属性注入和 ...

  10. BZOJ4719 [Noip2016]天天爱跑步

    本文版权归ljh2000和博客园共有,欢迎转载,但须保留此声明,并给出原文链接,谢谢合作. 本文作者:ljh2000作者博客:http://www.cnblogs.com/ljh2000-jump/转 ...