由于HBase 采用
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 , 对应前节所述值的情况。 3.1. 基于列族过滤数据的FamilyFilter FamilyFilter(CompareFilter.CompareOp familyCompareOp, ByteArrayComparable familyComparator)
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents"); * FamilyFilter构造函数中第二个参数是ByteArrayComparable类型 * ByteArrayComparable类参见“引言-参数基础”章节 * 下面仅以最可能用到的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,过滤结果为该列族所有行 ResultScanner rs = table.getScanner(scan); - 如果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;
- 由于目前HBase对多列族支持不完善,所以该过滤器目前用途不大。
3.2. 基于限定符Qualifier(列)过滤数据的QualifierFilter QualifierFilter(CompareFilter.CompareOp op, ByteArrayComparable qualifierComparator)
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents"); * QualifierFilter构造函数中第二个参数是ByteArrayComparable类型 * ByteArrayComparable类有以下子类可以使用: * ******************************************* * BinaryComparator 匹配完整字节数组, * BinaryPrefixComparator 匹配开始的部分字节数组, * RegexStringComparator, 正则表达式匹配 * ******************************************* * 下面仅以最可能用到的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,过滤结果为所有行的该列数据 ResultScanner rs = table.getScanner(scan); - 一旦涉及到列(Qualifier),HBase就只认大写字母了!
- 该过滤器应该比FamilyFilter更常用!
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 ) ColumnPrefixFilter(byte[] prefix)
一个列名是可以出现在多个列族中的,该过滤器将返回所有列族中匹配的列。
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.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
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents"); ColumnPrefixFilter ff1 = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("BELONG")); ResultScanner rs = table.getScanner(scan); 3.4. 基于多个列名(即Qualifier)前缀过滤数据的MultipleColumnPrefixFilter MultipleColumnPrefixFilter 和 ColumnPrefixFilter 行为差不多,但可以指定
多个前缀。
官方示例代码,查找所有"abc"或"xyz"打头的列: 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.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
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents"); byte[][] prefixes = new byte[][] {Bytes.toBytes("BELONG"), Bytes.toBytes("CREATE")}; //返回所有行中以BELONG或者CREATE打头的列的数据 MultipleColumnPrefixFilter ff = new MultipleColumnPrefixFilter(prefixes); ResultScanner rs = table.getScanner(scan); 3.5. 基于列范围(不是行范围)过滤数据ColumnRangeFilter - 可用于获得一个范围的列,例如,如果你的一行中有百万个列,但是你只希望查看列名为bbbb到dddd的范围
- 该方法从 HBase 0.92 版本开始引入
- 一个列名是可以出现在多个列族中的,该过滤器将返回所有列族中匹配的列
ColumnRangeFilter(byte[] minColumn, boolean minColumnInclusive, byte[] maxColumn, boolean maxColumnInclusive)
- minColumn - 列范围的最小值,如果为空,则没有下限;
- minColumnInclusive - 列范围是否包含minColumn ;
- maxColumn - 列范围最大值,如果为空,则没有上限;
- maxColumnInclusive - 列范围是否包含maxColumn 。
官网示例代码,查找列名在"bbbb"到"dddd"范围的数据: 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.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