HBase—过滤器

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原创 最新推荐文章于 2026-07-06 21:04:30 发布 2.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
HBase 系列（七）——HBase过滤器详解 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... 阅读详情

使用过滤器可以提高操作表的效率，HBase中两种数据读取函数get()和scan()都支持过滤器，支持直接访问和通过指定起始行键来访问，但是缺少细粒度的筛选功能，如基于正则表达式对行键或值进行筛选的功能。

可以使用预定义好的过滤器或者是实现自定义过滤器。

过滤器在客户端创建，通过RPC传送到服务器端，在服务器端执行过滤操作，把数据返回给客户端。



Comparison Filter一般有两个参数：比较运算符和比较器

比较运算符（CompareOp）：

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

比较器（Comparator）：

BinaryComparator        匹配完整字节数组
BinaryPrefixComparator    匹配字节数组前缀
BitComparator        Does not compare against an actual value but whether a given one is null, or not null.
NullComparator        Does not compare against an actual value but whether a given one is null, or not null.
RegexStringComparator        正则表达式匹配
SubstringComparator        子串匹配


1. Comparison Filter


下面先来查询下“blog”表的所有记录：
hbase(main):015:0> scan 'blog'
ROW                    COLUMN+CELL                                                   
 row1                  column=article:title, timestamp=1457150148590, value=hadoop   
 row1                  column=author:name, timestamp=1457150148645, value=tom        
 row1                  column=author:nickname, timestamp=1457150148692, value=tt     
 row2                  column=article:title, timestamp=1457161619563, value=hive     
 row2                  column=author:name, timestamp=1457161619593, value=kitty      
 row2                  column=author:nickname, timestamp=1457161619647, value=kk     
 row3                  column=article:title, timestamp=1457161619680, value=hbase    
 row3                  column=author:name, timestamp=1457161619695, value=jerry      
 row3                  column=author:nickname, timestamp=1457161619702, value=jj     
 row4                  column=article:title, timestamp=1457161619709, value=sqoop    
 row4                  column=author:name, timestamp=1457161619717, value=ken        
 row4                  column=author:nickname, timestamp=1457161619726, value=kk     
4 row(s) in 0.1730 seconds

1.1 RowFilter

    基于rowkey来过滤数据

构造函数：

public RowFilter(final CompareOp rowCompareOp, final ByteArrayComparable rowComparator)

实测代码：

		Scan scan = new Scan();
		// 指定扫描author列族的anme列
		scan.addColumn(Bytes.toBytes("author"), Bytes.toBytes("name"));
		
		//选出所匹配（行键值小于等于“row3”）的行
		Filter filter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL,
				new BinaryComparator(Bytes.toBytes("row3")));
		scan.setFilter(filter);

		ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
		for (Result res : scanner) {
			System.out.println(res);
		}
		scanner.close();
		table.close();


结果：

keyvalues={row1/author:name/1457150148645/Put/vlen=3/mvcc=0}
keyvalues={row2/author:name/1457161619593/Put/vlen=5/mvcc=0}
keyvalues={row3/author:name/1457161619695/Put/vlen=5/mvcc=0}

1.2 FamilyFilter

    基于列族的过滤

构造函数：
public FamilyFilter(final CompareOp familyCompareOp, final ByteArrayComparable familyComparator)

		Scan scan = new Scan();

		// 选出所匹配（列族名称小于“author3”）的列族
		Filter filter = new FamilyFilter(CompareOp.LESS, new BinaryComparator(
				Bytes.toBytes("author")));

		scan.setFilter(filter);

		ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
		for (Result res : scanner) {
			System.out.println(res);
		}
		scanner.close();
		table.close();


结果：

keyvalues={row1/article:title/1457150148590/Put/vlen=6/mvcc=0}
keyvalues={row2/article:title/1457161619563/Put/vlen=4/mvcc=0}
keyvalues={row3/article:title/1457161619680/Put/vlen=5/mvcc=0}
keyvalues={row4/article:title/1457161619709/Put/vlen=5/mvcc=0}

1.3 QualifierFilter

    基于列的过滤

构造函数：

public QualifierFilter(final CompareOp op,final ByteArrayComparable qualifierComparator)

		Scan scan = new Scan();

		// 选出所匹配（列名称大于“name”）的列
		Filter filter = new QualifierFilter(CompareOp.GREATER, new BinaryComparator(
				Bytes.toBytes("name")));
		scan.setFilter(filter);

		ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
		for (Result res : scanner) {
			System.out.println(res);
		}
		scanner.close();
		table.close();

结果：

keyvalues={row1/article:title/1457150148590/Put/vlen=6/mvcc=0, row1/author:nickname/1457150148692/Put/vlen=2/mvcc=0}
keyvalues={row2/article:title/1457161619563/Put/vlen=4/mvcc=0, row2/author:nickname/1457161619647/Put/vlen=2/mvcc=0}
keyvalues={row3/article:title/1457161619680/Put/vlen=5/mvcc=0, row3/author:nickname/1457161619702/Put/vlen=2/mvcc=0}
keyvalues={row4/article:title/1457161619709/Put/vlen=5/mvcc=0, row4/author:nickname/1457161619726/Put/vlen=2/mvcc=0}

1.4 ValueFilter

    基于值的过滤

构造函数：

public ValueFilter(final CompareOp valueCompareOp,final ByteArrayComparable valueComparator)

		Scan scan = new Scan();

		// 选出所匹配（值为“kk”）的记录
		Filter filter = new ValueFilter(CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(
				Bytes.toBytes("kk")));
		scan.setFilter(filter);

		ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
		for (Result res : scanner) {
			System.out.println(res);
		}
		scanner.close();
		table.close();

结果：

keyvalues={row2/author:nickname/1457161619647/Put/vlen=2/mvcc=0}
keyvalues={row4/author:nickname/1457161619726/Put/vlen=2/mvcc=0}

1.5 DependentColumnFilter

    该过滤器有两个参数 —— 列族和列修饰。 尝试找到该列所在的每一行，并返回该行具有相同时间戳的全部键值对。如果某一行不包含指定的列，则该行的任何键值对都不返回。

    该过滤器还可以有一个可选布尔参数 —— dropDependentColumn. 如果为true, 从属的列不返回。

    该过滤器还可以有两个可选参数 —— 一个比较操作符和一个值比较器，用于列族和修饰的进一步检查。如果从属的列找到，其值还必须通过值检查，然后就是时间戳必须考虑。


2. Dedicated Filters

2.1 SingleColumnValueFiler

SingleColumnValueFilter

    如果一个列满足条件就返回一行。

2.2 SingleColumnValueExcludeFilter

    结果中不包含referencecolumn

2.3 PrefixFilter

    所有匹配前缀的行都会返回

		Scan scan = new Scan();
		//指定扫描author列族的name列
		scan.addColumn(Bytes.toBytes("author"), Bytes.toBytes("name"));
		// 选出所匹配（前缀为“row1”的行）的行
		Filter filter = new PrefixFilter(Bytes.toBytes("row1"));
		scan.setFilter(filter);

		ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
		for (Result res : scanner) {
			System.out.println(res);
		}
		scanner.close();
		table.close();

结果：

keyvalues={row1/author:name/1457150148645/Put/vlen=3/mvcc=0}

2.4 PageFilter

    页过滤，通过设置pagesize参数可以返回每一页page的数量。需要注意的是，客户端需要记住上一次访问的row的key值。

构造函数：

public PageFilter(final long pageSize) 


Filter filter = new PageFilter(2);
		final byte[] POSTFIX = new byte[] { 0x00 };
		byte[] lastRow = null;
		int totalRows = 0;
		while (true) {
			Scan scan = new Scan();
			scan.setFilter(filter);
			if (lastRow != null) {
				// 注意这里添加了POSTFIX操作，不然死循环了
				byte[] startRow = Bytes.add(lastRow, POSTFIX);
				System.out.println("start row: "
						+ Bytes.toStringBinary(startRow));
				scan.setStartRow(startRow);
			}
			ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
			
			int localRows = 0;
			Result result;
			while ((result = scanner.next()) != null) {
				System.out.println(localRows++ + ":" + result);
				totalRows++;
				lastRow = result.getRow();
			}
			scanner.close();
			if (localRows == 0)
				break;
		}
		System.out.println("total rows:" + totalRows);

结果：

0:keyvalues={row1/article:title/1457150148590/Put/vlen=6/mvcc=0, row1/author:name/1457150148645/Put/vlen=3/mvcc=0, row1/author:nickname/1457150148692/Put/vlen=2/mvcc=0}
1:keyvalues={row2/article:title/1457161619563/Put/vlen=4/mvcc=0, row2/author:name/1457161619593/Put/vlen=5/mvcc=0, row2/author:nickname/1457161619647/Put/vlen=2/mvcc=0}
start row: row2\x00
0:keyvalues={row3/article:title/1457161619680/Put/vlen=5/mvcc=0, row3/author:name/1457161619695/Put/vlen=5/mvcc=0, row3/author:nickname/1457161619702/Put/vlen=2/mvcc=0}
1:keyvalues={row4/article:title/1457161619709/Put/vlen=5/mvcc=0, row4/author:name/1457161619717/Put/vlen=3/mvcc=0, row4/author:nickname/1457161619726/Put/vlen=2/mvcc=0}
start row: row4\x00
total rows:4

2.5 KeyOnlyFilter

    只返回每行的行键，值全部为空，这对于只关注于行键的应用场景来说非常合适，这样忽略掉其值就可以减少传递到客户端的数据量，能起到一定的优化作用。

构造函数：

public KeyOnlyFilter(boolean lenAsVal)

默认lenAsVal为false，表示不会把value的长度作为输出的value

		Scan scan = new Scan();
		Filter filter = new KeyOnlyFilter(false);
		scan.setFilter(filter);
		ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
		for (Result res : scanner) {
			System.out.println(res);
		}


结果：

keyvalues={row1/article:title/1457150148590/Put/vlen=0/mvcc=0, row1/author:name/1457150148645/Put/vlen=0/mvcc=0, row1/author:nickname/1457150148692/Put/vlen=0/mvcc=0}
keyvalues={row2/article:title/1457161619563/Put/vlen=0/mvcc=0, row2/author:name/1457161619593/Put/vlen=0/mvcc=0, row2/author:nickname/1457161619647/Put/vlen=0/mvcc=0}
keyvalues={row3/article:title/1457161619680/Put/vlen=0/mvcc=0, row3/author:name/1457161619695/Put/vlen=0/mvcc=0, row3/author:nickname/1457161619702/Put/vlen=0/mvcc=0}
keyvalues={row4/article:title/1457161619709/Put/vlen=0/mvcc=0, row4/author:name/1457161619717/Put/vlen=0/mvcc=0, row4/author:nickname/1457161619726/Put/vlen=0/mvcc=0}


发现value都为0

2.6 FirstKeyOnlyFilter

    返回的结果集中只包含第一列的数据，所以进行count，sum操作等集合操作的时候，使用FirstKeyOnlyFilter会带来性能上的提升。

		Scan scan = new Scan();
		Filter filter = new FirstKeyOnlyFilter();
		scan.setFilter(filter);
		ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
		for (Result res : scanner) {
			System.out.println(res);
		}


结果：

keyvalues={row1/article:title/1457150148590/Put/vlen=6/mvcc=0}
keyvalues={row2/article:title/1457161619563/Put/vlen=4/mvcc=0}
keyvalues={row3/article:title/1457161619680/Put/vlen=5/mvcc=0}
keyvalues={row4/article:title/1457161619709/Put/vlen=5/mvcc=0}

2.7 InclusiveStopFilter

    扫描的时候，我们可以设置一个开始行键和一个终止行键，默认情况下，这个行键的返回是前闭后开区间，即包含起始行，单不包含中指行，如果我们想要同时包含起始行和终止行，那么我们可以使用此过滤器。

		Scan scan = new Scan();
		scan.addColumn(Bytes.toBytes("article"), Bytes.toBytes("title"));
		scan.setStartRow(Bytes.toBytes("row1"));
		// scan.setStopRow(Bytes.toBytes("row2"));
		Filter filter = new InclusiveStopFilter(Bytes.toBytes("row2"));
		scan.setFilter(filter);
		ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
		for (Result res : scanner) {
			System.out.println(res);
		}

结果：

keyvalues={row1/article:title/1457150148590/Put/vlen=6/mvcc=0}
keyvalues={row2/article:title/1457161619563/Put/vlen=4/mvcc=0}

2.8 TimestampsFilter

    需要输出指定版本的数据时，可以考虑使用TimestampsFilter。

构造方法：

public TimestampsFilter(List<Long> timestamps)

2.9 ColumnCountGetFilter

    说明每行最大的column数量，如果发现一行匹配最大数量则停止整个scan。它对get十分有用。

构造方法：

public ColumnCountGetFilter(final int n)

2.10 ColumnCountGetFilter

    只显示[limit,offset>的列的数据

构造方法：

public ColumnPaginationFilter(final int limit, final int offset)

Filter filter = new ColumnPaginationFilter(1,2);
		
		Scan scan = new Scan();
		scan.setFilter(filter);
		ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
		for (Result result : scanner) {
			System.out.println(result);
		}

结果：

keyvalues={row1/author:nickname/1457150148692/Put/vlen=2/mvcc=0}
keyvalues={row2/author:nickname/1457161619647/Put/vlen=2/mvcc=0}
keyvalues={row3/author:nickname/1457161619702/Put/vlen=2/mvcc=0}
keyvalues={row4/author:nickname/1457161619726/Put/vlen=2/mvcc=0}

2.11 ColumnPrefixFilter

    跟prefxiFilter相似，只是改成了Column

2.12 RandomRowFilter

    随即的返回row的数据。

构造函数：

public RandomRowFilter(float chance)

chance取值为0到1.0，如果<0则为空，如果>1则包含所有的行。

3. Decorating Filters

3.1 SkipFilter

   

3.2 WhileMatchFilter

    一旦遇到过滤掉一个row或者column，scan停止


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HBase过滤器查询 目录 1、过滤器 2、比较过滤器使用 3、专用过滤器使用 4、多过滤器综合查询FilterList 1、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 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 2、比较过滤器使用 HBase过滤器的比较运算符： LESS < LESS_OR_EQUAL <= EQUAL = NOT_EQUAL <> GREATER_OR_EQUAL >= 阅读详情

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hujieliang123的博客 4149

HBase常用的Filter过滤器操作

使用scan命令，扫描表格students，筛选出列族info，列限定符name的值包括子字符串y的数据。使用scan命令，扫描表格students，筛选出列族info，列限定符age的单元格值为19的数据列。使用get命令，查询出students表格中，行键为s002，列限定符的前缀字符串为Chi的数据结果。使用get命令，查询students表格中，行键为s001，单元格值包含子字符串ac的数据结果。使用get命令，查询students表格中，行键为s001，列限定符为name的数据结果。

qq_27088383的博客 1445

Hbase过滤器

文章目录简介实战过滤器的用法比较运算符比较器比较器表达式导入数据使用RowFilter查询指定订单ID的数据需求二：查询状态为已付款的订单需求三：查询支付方式为1，且金额大于3000的订单 简介 在HBase中，如果要对海量的数据来进行查询，此时基本的操作是比较无力的。此时，需要借助HBase中的高级语法——Filter来进行查询。Filter可以根据列簇、列、版本等条件来对数据进行过滤查询。因为在HBase中，主键、列、版本都是有序存储的，所以借助Filter，可以高效地完成查询。当执行Filter时，.

batman 2282

hbase过滤器

这篇文章来自hbase权威指南阅读随手笔记二之过滤器base过滤器的比较操作符：LESS < LESS_OR_EQUAL <= EQUAL = NOT_EQUAL <> GREATER_OR_EQUAL >= GREATER > NO_OP no operation比较器：BinaryComparator 按字节索引顺序比较指定字节数组，采用Bytes.compareTo(byte[]) Bin

张勤一 2490

HBase 过滤器示例（ HBase Filter Language dome）

HBase过滤器是一种在读取HBase数据时进行数据过滤的机制。它允许用户根据定义的条件对数据进行过滤，以便仅获取满足条件的数据。 HBase过滤器使用HBase过滤器语言进行配置和使用。HBase过滤器语言是一种用于配置和定义HBase过滤器的语言。它允许用户使用一组操作符和关键字来定义过滤器条件。

qq_25976859的博客 1116
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