一.shell 查询 hbase 查询相当简单,提供了get和scan两种方式,也不存在多表联合查询的问题.复杂查询需通过hive创建相应外部表,用sql语句自动生成mapreduce进行.但是这种简单,有时为了达到目的,也不是那么顺手.至少和sql查询方式相差较大. hbase 提供了很多过滤器,可对行键,列,值进行过滤.过滤方式可以是子串,二进制,前缀,正则比较等.条件可以是AND,OR等 组合.所以通过过滤,还是能满足需求,找到正确的结果的. 1.1 过滤器类型 HBase 最新官方文档中

过滤器查询 引言:过滤器的类型很多,但是可以分为两大类——比较过滤器,专用过滤器 过滤器的作用是在服务端判断数据是否满足条件,然后只将满足条件的数据返回给客户端: hbase过滤器的比较运算符: LESS  < LESS_OR_EQUAL <= EQUAL = NOT_EQUAL <> GREATER_OR_EQUAL >= GREATER > NO_OP 排除所有 Hbase过滤器的比较器(指定比较机制): BinaryComparator  按字节索引顺序比较指定字

引言:过滤器的类型很多,但是可以分为两大类——比较过滤器,专用过滤器过滤器的作用是在服务端判断数据是否满足条件,然后只将满足条件的数据返回给客户端: 一.hbase过滤器的分类 1.比较过滤器 行键过滤器 RowFilter Filter filter1 = new RowFilter(CompareOp.LESS_OR_EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("row-22"))); scan.setFilter(filter1); 列族过

1.过滤器 基础API中的查询操作在面对大量数据的时候是非常苍白的,这里Hbase提供了高级的查询方法:Filter.Filter可以根据簇.列.版本等更多的条件来对数据进行过滤,基于Hbase本身提供的三维有序(主键有序.列有序.版本有序),这些Filter可以高效的完成查询过滤的任务.带有Filter条件的RPC查询请求会把Filter分发到各个RegionServer,是一个服务器端(Server-side)的过滤器,这样也可以降低网络传输的压力. 要完成一个过滤的操作,至少需要两个参数.

一.过滤器(Filter) 基础API中的查询操作在面对大量数据的时候是非常苍白的,这里Hbase提供了高级的查询方法:Filter.Filter可以根据簇.列.版本等更多的条件来对数据进行过滤,基于Hbase本身提供的三维有序(主键有序.列有序.版本有序),这些Filter可以高效的完成查询过滤的任务.带有Filter条件的RPC查询请求会把Filter分发到各个RegionServer,是一个服务器端(Server-side)的过滤器,这样也可以降低网络传输的压力. 要完成一个过滤的操作,至

Hbase过滤器简介 HBase的基本API,包括增.删.改.查等,增.删都是相对简单的操作,与传统的RDBMS相比,这里的查询操作略显苍白,只能根据特性的行键进行查询(Get)或者根据行键的范围来查询(Scan). HBase不仅提供了这些简单的查询,而且提供了更加高级的过滤器(Filter)来查询.通过这些过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行,列,数据版本)上进行对数据的筛选操作,也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键,列明,时间戳定位). HBas

一.HBase过滤器简介 Hbase提供了种类丰富的过滤器(filter)来提高数据处理的效率,用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤,所有的过滤器都在服务端生效,即谓词下推(predicate push down).这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端,从而减轻网络传输和客户端处理的压力. 二.过滤器基础 2.1 Filter接口和FilterBase抽象类 Filter接口中定义了过滤器的基本方法,FilterBase抽象类实现了Filter接口.所有内置的过滤器则直接或者间

一.HBase过滤器简介 Hbase 提供了种类丰富的过滤器(filter)来提高数据处理的效率,用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤,所有的过滤器都在服务端生效,即谓词下推(predicate push down).这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端,从而减轻网络传输和客户端处理的压力. 二.过滤器基础 2.1 Filter接口和FilterBase抽象类 Filter 接口中定义了过滤器的基本方法,FilterBase 抽象类实现了 Filter 接口.所有内置的过滤器则

一.HBase过滤器简介 Hbase 提供了种类丰富的过滤器(filter)来提高数据处理的效率,用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤,所有的过滤器都在服务端生效,即谓词下推(predicate push down).这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端,从而减轻网络传输和客户端处理的压力. 二.过滤器基础 2.1 Filter接口和FilterBase抽象类 Filter 接口中定义了过滤器的基本方法,FilterBase 抽象类实现了 Filter 接口.所有内置的过滤器则

HQL查询过程中支持添加过滤器.使用步骤是这样的: 首先在要查询的实体对象的映射中使用<filter-def>标签配置过滤器,并在相对应的<class>标签中添加对应的<filter>过滤器:然后在对应的程序文件中使用enableFilter()方法启动过滤器,为过滤器定义的参数赋值,在执行时就会自动自行对应的过滤器 以上一节的Book和Category表为例: 1.定义过滤器,在Book.hbm.xml文件中添加: <!-- 定义过滤器 --> <f

为了广大技术爱好者学习netty,在这里帮新浪微博@nettying宣传下他出版的新书 <netty权威指南>@nettying兄在华为NIO实践多年,这本书是他的技术和经验的一个结晶.Netty NIO反应堆线程模型,零copy,多包,半包处理,如果你对这些感兴趣,赶紧关注新浪微博@nettying吧.读了这本书,你的技术定会有一个质的飞跃,也是自己第一次给书写推荐,呵呵! 最近比较忙,隔了一段时间没有更新博客了.今天拿点时间来分享下关于hbase分页查询的实现思路,自己已经应用了该hbas

Hadoop生态圈-Hbase过滤器(Filter) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

目录 概述 代码实现 rowKey过滤器RowFilter 列族过滤器FamilyFilter 列过滤器QualifierFilter 列值过滤器ValueFilter 专用过滤器 单列值过滤器 SingleColumnValueFilter 列值排除过滤器SingleColumnValueExcludeFilter rowKey前缀过滤器PrefixFilter 分页过滤器PageFilter 多过滤器综合查询FilterList 代码实现删除数据 概述 过滤器可以分为两种:比较过滤器和专用过

Hbase 的过滤器是个好东西.. 给这种非关系型数据库本来不能复杂查询的情况得到了很好的扩展..提供了很多的帮助.. 但是Filter的种类何其之多..让人眼花缭乱.. 譬如..分页类型的PageFilter 是必要的一种过滤器.. 另外根据其他条件..比如时间..比如关键字的过滤..都是常用的.. 那么多种过滤器同时使用时..问题出现了.. PageFilter分页过滤  和  SingleColumnValueFilter关键词值过滤时 或者更复杂的另外附加的条件还有Rowkey的过滤  

一.常用过滤器: 1.数据准备: Rowkey:001 Family:Quilfifier address value: 昆明市西山区 Rowkey:001 Family:Quilfifier age value: 23 Rowkey:001 Family:Quilfifier name value: 小明 Rowkey:001 Family:Quilfifier personType value: 布控人员,涉恐人员,线索人员 Rowkey:001 Family:Quilfifier zjhm

HBase为筛选数据提供了一组过滤器,通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行,列,数据版本)上进行对数据的筛选操作,也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键,列明,时间戳定位).通常来说,通过行键,值来筛选数据的应用场景较多. 1. RowFilter:筛选出匹配的所有的行,对于这个过滤器的应用场景,是非常直观的:使用BinaryComparator可以筛选出具有某个行键的行,或者通过改变比较运算符(下面的例子中是CompareFilter.Comp

1.Hbase 根据rowkey 查询 conf的配置信息如下: conf = new Configuration(); conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.50.253:2181"); conf.set("hbase.rootdir", "hdfs://192.168.50.253:9000/hbase"); .csharpcode, .csharpcode pre { f

来自http://hi.baidu.com/7636553/blog/item/982beb17713bc004972b43ee.html hbase的scan查询功能注意项: Scan scan = new Scan(); scan.setStartRow(“5193:”); scan.setStopRow(“5194:”); ResultScanner result = table.getScanner(scan); for (Result r : result) { get it.....

HBase为筛选数据提供了一组过滤器,通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行,列,数据版本)上进行对数据的筛选操作,也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键,列明,时间戳定位).通常来说,通过行键,值来筛选数据的应用场景较多. 1.创建测试表studnet1 Vi Student1.java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; i

/** * @Title: queryData * @Description: 从HBase查询出数据 * @author xxxx * @param tableName * 表名 * @param rowkey * rowkey * @return 返回用户信息的list * @throws IOException * @throws UnsupportedEncodingException */ public static ArrayList<xxxxUserInfo> queryData

运用hbase好长时间了,今天利用闲暇时间把Hbase的各种查询总结下,以后有时间把协处理器和自定义File总结下. 查询条件分为: 1.统计表数据 2,hbase 简单分页 3,like 查询 4 ,  AND 查询 5 ,  OR 查询 6  ,rowkey 的  in 查询 7 , 正则查询 上代码先. package com.query; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.It