【甘道夫】HBase（0.96以上版本号）过滤器Filter具体解释及实例代码
说明：
本文參考官方Ref Guide，Developer API和众多博客。并结合实測代码编写。具体总结HBase的Filter功能，并附上每类Filter的对应代码实现。
本文尽量遵从Ref Guide中“9.4. Client Request Filters”的行文顺序，便于读者对照查看，但内容比官方文档更加详实。
***2014年7月18日更新。新增PageFilter和SkipFilter。
***
欢迎转载，请注明来源：
http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/37653177
文件夹：
引言 -- 參数基础
1. 结构(Structural)过滤器--FilterList
2.列值过滤器--SingleColumnValueFilter
2.1.第一种构造函数情况
-- 比較的keyword是字符数组
-- 比較的keyword是字符数组
2.2.另外一种构造函数情况
-- 比較的keyword是比較器ByteArrayComparable
-- 比較的keyword是比較器ByteArrayComparable
3.键值元数据
3.1. 基于列族过滤数据的FamilyFilter
3.2. 基于限定符Qualifier（列）过滤数据的QualifierFilter
3.3. 基于列名(即Qualifier)前缀过滤数据的ColumnPrefixFilter
3.4. 基于多个列名(即Qualifier)前缀过滤数据的MultipleColumnPrefixFilter
3.5. 基于列范围（不是行范围）过滤数据ColumnRangeFilter
4. RowKey
5. PageFilter
6. SkipFilter
7. Utility--FirstKeyOnlyFilter
8. 取得查询结果
引言 -- 參数基础
有两个參数类在各类Filter中常常出现。统一介绍下：
（1）比較运算符 CompareFilter.CompareOp
比較运算符用于定义比較关系。能够有下面几类值供选择：
- EQUAL 相等
- GREATER 大于
- GREATER_OR_EQUAL 大于等于
- LESS 小于
- LESS_OR_EQUAL 小于等于
- NOT_EQUAL 不等于
（2）比較器 ByteArrayComparable
通过比較器能够实现多样化目标匹配效果，比較器有下面子类能够使用：
- BinaryComparator
匹配完整字节数组 - BinaryPrefixComparator 匹配字节数组前缀
- BitComparator
- NullComparator
- RegexStringComparator 正則表達式匹配
- SubstringComparator 子串匹配
1. 结构(Structural)过滤器--FilterList
FilterList 代表一个过滤器链。它能够包括一组即将应用于目标数据集的过滤器，过滤器间具有“与” FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL 和“或” FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE 关系。
官网实例代码，两个“或”关系的过滤器的写法：
FilterList list = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE); //数据仅仅要满足一组过滤器中的一个就能够
SingleColumnValueFilter filter1 = new SingleColumnValueFilter(
cf,
column,
CompareOp.EQUAL,
Bytes.toBytes("my value")
);
list.add(filter1);
SingleColumnValueFilter filter2 = new SingleColumnValueFilter(
cf,
column,
CompareOp.EQUAL,
Bytes.toBytes("my other value")
);
list.add(filter2);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(list);
2. 列值过滤器--SingleColumnValueFilter
SingleColumnValueFilter 用于測试列值相等
(CompareOp.EQUAL ), 不等 (CompareOp.NOT_EQUAL),或单側范围 (e.g., CompareOp.GREATER)。
(CompareOp.EQUAL ), 不等 (CompareOp.NOT_EQUAL),或单側范围 (e.g., CompareOp.GREATER)。
构造函数：
（1）比較的keyword是一个字符数组
SingleColumnValueFilter(byte[] family, byte[] qualifier, CompareFilter.CompareOp compareOp, byte[] value)
（2）比較的keyword是一个比較器（比較器下一小节做介绍）
SingleColumnValueFilter(byte[] family, byte[] qualifier, CompareFilter.CompareOp compareOp, ByteArrayComparable comparator)
2.1.第一种构造函数情况 -- 比較的keyword是字符数组
官网演示样例代码，检查列值和字符串'my value' 相等：
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(
cf,
column,
CompareOp.EQUAL,
Bytes.toBytes("my value")
);
scan.setFilter(filter);
个人实測代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(
Bytes.toBytes("patentinfo"),
Bytes.toBytes("CREATE_TIME"),
CompareOp.EQUAL,
Bytes.toBytes("2013-06-08")
);
filterList.addFilter(filter);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filterList);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
for (Result r : rs) {
System.out.println("Scan: " + r);
}
table.close();
注意：还是大写问题，HBase的列名必须大写。
2.2.另外一种构造函数情况 -- 比較的keyword是比較器ByteArrayComparable
该章节主要是针对SingleColumnValueFilter的另外一种构造函数使用情况做了一些举例：
（1）支持值比較的正則表達式 -- RegexStringComparator
官网演示样例代码：
RegexStringComparator comp = new RegexStringComparator("my."); //随意以my打头的值
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(
cf,
column,
CompareOp.EQUAL,
comp
);
scan.setFilter(filter);
个人实測代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
RegexStringComparator comp = new RegexStringComparator("2013-06-1.");
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(
Bytes.toBytes("patentinfo"),
Bytes.toBytes("CREATE_TIME"),
CompareOp.EQUAL,
comp
);
filterList.addFilter(filter);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filterList);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
for (Result r : rs) {
System.out.println("Scan: " + r);
}
table.close();
（2）检測一个子串是否存在于值中（大写和小写不敏感） -- SubstringComparator
官网演示样例代码：
SubstringComparator comp = new SubstringComparator("y val"); // looking for 'my value'
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(
cf,
column,
CompareOp.EQUAL,
comp
);
scan.setFilter(filter);
个人实測代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
// RegexStringComparator comp = new RegexStringComparator("2013-06-1.");
SubstringComparator comp = new SubstringComparator("2013-06-1");
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(
Bytes.toBytes("patentinfo"),
Bytes.toBytes("CREATE_TIME"),
CompareOp.EQUAL,
comp
);
filterList.addFilter(filter);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filterList);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
for (Result r : rs) {
System.out.println("Scan: " + r);
}
table.close();
（3）BinaryComparator
二进制比較器，用得较少，有须要请自行查阅官网：http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/filter/BinaryComparator.html
（4）BinaryPrefixComparator
二进制前缀比較器，用得较少，有须要请自行查阅官网：http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/filter/BinaryPrefixComparator.html
3. 键值元数据
因为HBase 採用键值对保存内部数据。键值元数据过滤器评估一行的键(ColumnFamily：Qualifiers)是否存在 ,
相应前节所述值的情况。
相应前节所述值的情况。
3.1. 基于列族过滤数据的FamilyFilter
构造函数：
FamilyFilter(CompareFilter.CompareOp familyCompareOp, ByteArrayComparable familyComparator)
个人实測代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
/**
* FamilyFilter构造函数中第二个參数是ByteArrayComparable类型
* ByteArrayComparable类參见“引言-參数基础”章节
* 以下仅以最可能用到的BinaryComparator、BinaryPrefixComparator举例：
*/
FamilyFilter ff = new FamilyFilter(
CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes("pat")) //表中不存在pat列族，过滤结果为空
);
FamilyFilter ff1 = new FamilyFilter(
CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,
new BinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes("pat")) //表中存在以pat打头的列族patentinfo，过滤结果为该列族全部行
);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(ff1);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
注意：
- 假设希望查找的是一个已知的列族，则使用 scan.addFamily(family) 比使用过滤器效率更高。
- 因为眼下HBase对多列族支持不完好，所以该过滤器眼下用途不大。
3.2. 基于限定符Qualifier（列）过滤数据的QualifierFilter
构造函数：
QualifierFilter(CompareFilter.CompareOp op, ByteArrayComparable qualifierComparator)
个人实測代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
/**
* QualifierFilter构造函数中第二个參数是ByteArrayComparable类型
* ByteArrayComparable类有下面子类能够使用：
* *******************************************
* BinaryComparator 匹配完整字节数组,
* BinaryPrefixComparator 匹配開始的部分字节数组,
* BitComparator,
* NullComparator,
* RegexStringComparator, 正則表達式匹配
* SubstringComparator
* *******************************************
* 以下仅以最可能用到的BinaryComparator、BinaryPrefixComparator举例：
*/
QualifierFilter ff = new QualifierFilter(
CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes("belong")) //表中不存在belong列，过滤结果为空
);
QualifierFilter ff1 = new QualifierFilter(
CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,
new BinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes("BELONG")) //表中存在以BELONG打头的列BELONG_SITE，过滤结果为全部行的该列数据
);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(ff1);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
说明：
- 一旦涉及到列（Qualifier），HBase就仅仅认大写字母了！
- 该过滤器应该比FamilyFilter更经常使用！
3.3. 基于列名(即Qualifier)前缀过滤数据的ColumnPrefixFilter
（ 该功能用QualifierFilter也能实现 ）
（ 该功能用QualifierFilter也能实现 ）
构造函数：
ColumnPrefixFilter(byte[] prefix)
注意：
一个列名是能够出如今多个列族中的，该过滤器将返回全部列族中匹配的列。
官网演示样例代码，查找全部"abc"打头的列：
HTableInterface t = ...;
byte[] row = ...;
byte[] family = ...;
byte[] prefix = Bytes.toBytes("abc");
Scan scan = new Scan(row, row); // (optional) limit to one row
scan.addFamily(family); // (optional) limit to one family
Filter f = new ColumnPrefixFilter(prefix);
scan.setFilter(f);
scan.setBatch(10); // set this if there could be many columns returned
ResultScanner rs = t.getScanner(scan);
for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {
for (KeyValue kv : r.raw()) {
// each kv represents a column
}
}
rs.close();
个人实測代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
//返回全部行中以BELONG打头的列的数据
ColumnPrefixFilter ff1 = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("BELONG"));
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(ff1);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
3.4. 基于多个列名(即Qualifier)前缀过滤数据的MultipleColumnPrefixFilter
说明：
MultipleColumnPrefixFilter 和 ColumnPrefixFilter 行为差点儿相同，但能够指定多个前缀。
官方演示样例代码，查找全部"abc"或"xyz"打头的列：
HTableInterface t = ...;
byte[] row = ...;
byte[] family = ...;
byte[][] prefixes = new byte[][] {Bytes.toBytes("abc"), Bytes.toBytes("xyz")};
Scan scan = new Scan(row, row); // (optional) limit to one row
scan.addFamily(family); // (optional) limit to one family
Filter f = new MultipleColumnPrefixFilter(prefixes);
scan.setFilter(f);
scan.setBatch(10); // set this if there could be many columns returned
ResultScanner rs = t.getScanner(scan);
for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {
for (KeyValue kv : r.raw()) {
// each kv represents a column
}
}
rs.close();
个人实測代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
byte[][] prefixes = new byte[][] {Bytes.toBytes("BELONG"), Bytes.toBytes("CREATE")};
//返回全部行中以BELONG或者CREATE打头的列的数据
MultipleColumnPrefixFilter ff = new MultipleColumnPrefixFilter(prefixes);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(ff);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
3.5. 基于列范围（不是行范围）过滤数据ColumnRangeFilter
说明：
- 可用于获得一个范围的列，比如。假设你的一行中有百万个列。可是你仅仅希望查看列名为bbbb到dddd的范围
- 该方法从 HBase 0.92 版本号開始引入
- 一个列名是能够出如今多个列族中的。该过滤器将返回全部列族中匹配的列
构造函数：
ColumnRangeFilter(byte[] minColumn, boolean minColumnInclusive, byte[] maxColumn, boolean maxColumnInclusive)
參数解释：
- minColumn - 列范围的最小值。假设为空。则没有下限；
- minColumnInclusive - 列范围是否包括minColumn ；
- maxColumn - 列范围最大值，假设为空，则没有上限；
- maxColumnInclusive - 列范围是否包括maxColumn 。
官网演示样例代码。查找列名在"bbbb"到"dddd"范围的数据：
HTableInterface t = ...;
byte[] row = ...;
byte[] family = ...;
byte[] startColumn = Bytes.toBytes("bbbb");
byte[] endColumn = Bytes.toBytes("bbdd");
Scan scan = new Scan(row, row); // (optional) limit to one row
scan.addFamily(family); // (optional) limit to one family
Filter f = new ColumnRangeFilter(startColumn, true, endColumn, true);
scan.setFilter(f);
scan.setBatch(10); // set this if there could be many columns returned
ResultScanner rs = t.getScanner(scan);
for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {
for (KeyValue kv : r.raw()) {
// each kv represents a column
}
}
rs.close();
个人实測代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
byte[] startColumn = Bytes.toBytes("C");
byte[] endColumn = Bytes.toBytes("D");
//返回全部列中从C到D打头的范围的数据。实际返回类似CREATOR、CREATE_TIME、CHANNEL_CODE等列的数据
ColumnRangeFilter ff = new ColumnRangeFilter(startColumn, true, endColumn, true);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(ff);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
4. RowKey
当须要依据行键特征查找一个范围的行数据时，使用Scan的startRow和stopRow会更高效，可是，startRow和stopRow仅仅能匹配行键的開始字符。而不能匹配中间包括的字符：
byte[] startColumn = Bytes.toBytes("aaa");
byte[] endColumn = Bytes.toBytes("bbb");
Scan scan = new Scan(startColumn,endColumn);
当须要针对行键进行更复杂的过滤时，能够使用RowFilter：
构造函数：
RowFilter(CompareFilter.CompareOp rowCompareOp, ByteArrayComparable rowComparator)
參数解释參见“引言-參数基础”章节。
个人实測代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
/**
* rowkey格式为：创建日期_公布日期_ID_TITLE
-16 的数据
*/
RowFilter rf = new RowFilter(
CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,
new SubstringComparator("_2013-07-16_")
);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(rf);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
注意：
測试过程中尝试通过组合使用两个RowFilter（CompareFilter.CompareOp參数分别为GREATER_OR_EQUAL和LESS_OR_EQUAL）。和SubstringComparator。过滤找出指定公布时间范围内的数据。但结果比較意外，不是预想的数据，预计比較运算符GREATER_OR_EQUAL和LESS_OR_EQUAL和比較器SubstringComparator组合使用效果不太好。慎用。
5.PageFilter
指定页面行数，返回相应行数的结果集。
须要注意的是。该过滤器并不能保证返回的结果行数小于等于指定的页面行数。由于过滤器是分别作用到各个region server的。它仅仅能保证当前region返回的结果行数不超过指定页面行数。
构造函数：
PageFilter(long pageSize)
实測代码（从“2013-07-26”行開始，取5行）：
Scan scan = new Scan();
scan.setStartRow(Bytes.toBytes("2013-07-26"));
PageFilter pf = new PageFilter(5L);
scan.setFilter(pf);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
for (Result r : rs) {
for (Cell cell : r.rawCells()) {
System.out.println("Rowkey : " + Bytes.toString(r.getRow())
+ " Familiy:Quilifier : "
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))
+ " Value : "
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))
+ " Time : " + cell.getTimestamp());
}
}
注意：
因为该过滤器并不能保证返回的结果行数小于等于指定的页面行数。所以更好的返回指定行数的办法是ResultScanner.next(int
nbRows) ，即：
nbRows) ，即：
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
for (Result r : rs.next(5)) {
for (Cell cell : r.rawCells()) {
System.out.println("Rowkey : " + Bytes.toString(r.getRow())
+ " Familiy:Quilifier : "
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))
+ " Value : "
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))
+ " Time : " + cell.getTimestamp());
}
}
6.SkipFilter
依据整行中的每一个列来做过滤，仅仅要存在一列不满足条件，整行都被过滤掉。
比如，假设一行中的全部列代表的是不同物品的重量，则真实场景下这些数值都必须大于零，我们希望将那些包括随意列值为0的行都过滤掉。
在这个情况下。我们结合ValueFilter和SkipFilter共同实现该目的：
scan.setFilter(new SkipFilter(new ValueFilter(CompareOp.NOT_EQUAL,new BinaryComparator(Bytes.toBytes(0))));
构造函数：
SkipFilter(Filter filter)
个人实測代码：
眼下的数据：
hbase(main):009:0> scan 'rd_ns:itable'
ROW COLUMN+CELL
100001 column=info:address, timestamp=1405417403438, value=anywhere
100001 column=info:age, timestamp=1405417403438, value=24
100001 column=info:name, timestamp=1405417403438, value=zhangtao
100002 column=info:address, timestamp=1405417426693, value=shangdi
100002 column=info:age, timestamp=1405417426693, value=28
100002 column=info:name, timestamp=1405417426693, value=shichao
100003 column=info:address, timestamp=1405494141522, value=huilongguan
100003 column=info:age, timestamp=1405494999631, value=29
100003 column=info:name, timestamp=1405494141522, value=liyang
3 row(s) in 0.0190 seconds
运行下面代码：
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
HTable table = new HTable(conf, "rd_ns:itable");
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(new SkipFilter(new ValueFilter(CompareOp.NOT_EQUAL,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes("28")))));
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
for (Result r : rs) {
for (Cell cell : r.rawCells()) {
System.out.println("Rowkey : " + Bytes.toString(r.getRow())
+ " Familiy:Quilifier : "
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))
+ " Value : "
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))
+ " Time : " + cell.getTimestamp());
}
}
table.close();
输出结果（整个100002行被过滤掉了）：
Rowkey : 100001 Familiy:Quilifier : address Value : anywhere Time : 1405417403438
Rowkey : 100001 Familiy:Quilifier : age Value : 24 Time : 1405417403438
Rowkey : 100001 Familiy:Quilifier : name Value : zhangtao Time : 1405417403438
Rowkey : 100003 Familiy:Quilifier : address Value : huilongguan Time : 1405494141522
Rowkey : 100003 Familiy:Quilifier : age Value : 29 Time : 1405494999631
Rowkey : 100003 Familiy:Quilifier : name Value : liyang Time : 1405494141522
7. Utility--FirstKeyOnlyFilter
该过滤器只返回每一行中的第一个cell的值，能够用于高效的运行行数统计操作。
预计实战意义不大。
构造函数：
public FirstKeyOnlyFilter()
个人实測代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
FirstKeyOnlyFilter fkof = new FirstKeyOnlyFilter();
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(fkof);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
8. 取得查询结果
不管是官网的Ref Guide还是网上流传的大部分博客中，输出查询结果的代码都是：
for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {
for (KeyValue kv : r.raw()) {
// each kv represents a column
}
}
但查看最新的API可知Result实例的raw()方法已经不建议使用了：
raw() Deprecated. as of 0.96, use rawCells()
0.96以后版本号正确的获取结果代码例如以下：
for (Result r : rs) {
for (Cell cell : r.rawCells()) {
System.out.println(
"Rowkey : "+Bytes.toString(r.getRow())+
"Familiy:Quilifier : "+Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))+
"Value : "+Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))
);
}
}
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