HBase 带有过滤条件的全表扫描 小计

最新推荐文章于 2024-09-08 23:08:31 发布
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那些你很早爬起来努力的时光，那些你熬夜训练的日子，那些你觉得太累了不想努力并强迫自己但仍咬牙坚持的时光，那才是追寻梦想的意义，那就是梦想力量。但是真正的梦想不是到达终点，而是享受旅途。如果你们能够理解这个道理。你会发现，在努力的过程中。你的梦想或许会实现，或许不会。但总有一些更伟大的事情会随之而来。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cs261244787/article/details/47702061
本文介绍了HBase中几种常用的过滤器，包括前缀过滤器、列名过滤器和时间戳过滤器，并通过一个实例展示了如何将这些过滤器组合起来进行全表扫描。前缀过滤器用于筛选具有特定前缀的行键，列名过滤器用于指定具体的列名，而时间戳过滤器则用于限制读取的数据的时间范围。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 HBase 带有过滤条件的全表扫描

        前缀过滤器
        列名过滤器
        时间戳过滤器
        组合过滤器

        scan 'demo_table' , {
            FILTER => "
                (
                    PrefixFilter('value') 
                     AND (
                        QUalifierFilter (
                            =, 'binary:regioninfo')
                        )
                ) AND ( 
                        TimestampsFilter (
                        1391266708004,1376047846298
                        )
                )"
        }

在约束条件中：

        过滤器使用关键字 FILTER； PrefixFilter PrefixFilter('value')  表示前缀过滤器，作用于行键上，行键以 value 为前缀；
        QualifierFilter（=, 'binary:regioninfo' ) 表示列明过滤器，一个参数 “=” 表示比较器，即列名等于 regioninfo ，其中的“binary:”表示使用二进制比较，冒号是分隔符；
        TimestampsFilter（t1,t2） 这里的 t1 , t2 不是区间，而是数据组中的两个元素。

HBase（8）：扫描操作
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06-29 2808
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扫描全表数据 // 多行 多列族 多属性 Scan scan = new Scan(); // 扫描全表数据 ResultScanner results = tb_user.getScanner(scan); // 思路 一行 Result 行 Iterator<Result> iterator = results.iterator(); while (iterator.hasNext(
《HBase实战》一2.6　表扫描
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package com.hbase.mapreduce; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.
HBase的简单学习三
weixin_65909965的博客
04-23 1302
HBase的几种过滤器
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黑白影的博客
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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...
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1、 学HBase的意义是什么1、 学HBase的意义是什么我本想用MySQL来与HBase作比较，但发现他们两者毫无可比性，因为两者运用领域不同，各自有各自的优点，就好比爬山穿登山鞋，潜水穿脚蹼一般。一门技术的兴起，一个优秀的开源项目的存在肯定是有它所存在的意义，正如大数据一样，正是因为随着时间的发展，随着技术的发展导致我们每天的数据增量达到一个非常庞大的状态，同时在数据之中又能挖掘到很多有用的信息。所以才有了大数据技术的飞速发展。
hbase简介
chuige2013的博客
09-08 1957
Master 是所有 Region Server 的管理者，其实现类为 HMaster(服务器上有个HMaster进程)，主要作用如下: 对于表的操作:create, delete, alter对于 RegionServer 的操作:分配 regions 到每个 RegionServer，监控每个 RegionServer的状态，负载均衡和故障转移。用于标识数据的不同版本(version)，每条数据写入时，如果不指定时间戳，系统会 自动为其加上该字段，其值为写入 HBase 的时间。1.2.3 数据模型。
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10-12
ilter：所有的过滤器都在服务端生效，以保证被过滤掉的数据不会被传送到客户端 •过滤器是在HBase服务器端上执行判断操作 •过滤器可以应用到行键（RowFilter），列限定符（QualifierFilter）或者数据值（ValueFilter） •过滤器允许对数据分页处理(PageFilter)，限制扫描器返回行数 •FilterList可以组合使用多个Filter
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[HBase] Hbase Filter
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hbase scan超时设置_HBase学习之路 （六）过滤器
weixin_40001967的博客
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点击上方蓝字 关注我们HBase学习之路 (六)过滤器 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Filte...
HBase过滤器Filter总结
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06-13 4085
一、HBase的scan可通过setStartRow、setStopRow对rowkey范围进行过滤 二、HBase中的get、scan都支持过滤器，过滤器在服务端生效，这样可以保证被过滤掉的数据不会被传送到客户端，从而提高了代码运行的效率。 三、过滤器可以根据列族、列、版本等更多的条件来对数据进行过滤，hbase中过滤器分类： 1、RowFilter 说明：筛选出匹配的所有的行，支持基于行键过滤数据，可以执行精确匹配，子字符串匹配或正则表达式匹配，过滤掉不匹配的数据。 用法：使用Binary
HBase（七）Hbase过滤器
weixin_42073629的博客
10-06 432
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 shell scan 模糊查询
溜溜溜的pipi
09-14 3961
原文链接：http://www.th7.cn/db/nosql/201511/144465.shtml 0.进入hbase shell ./hbase shell  help  help “get” #查看单独的某个命令的帮助 1. 一般命令 status 查看状态version 查看版本 2.DDL（数据定义语言Data Definition Langu
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一、建表 1、表名：“ORDER_TABLE” 2、列簇：“user”，“order”，“item” 3、表结构如下：   二、封装服务 服务代码如下： @Override public String get(String tableName, Filter filter) { Scan scan = new Scan(); scan.setFilter(filter);
hbase按照条件查询数据行数
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03-21
<think>好的，用户想在HBase中根据特定条件统计满足条件的数据行数。首先，我需要回忆HBase的基本结构和查询方式。HBase作为列式数据库，没有内置的SQL查询功能，所以直接使用类似SQL的WHERE子句可能不行。 用户的问题和之前提到的统计行数有关，但这次加上了条件过滤。之前的方法如count命令、RowCounter工具、协处理器等，可能都需要调整才能满足条件查询的需求。 首先，考虑使用HBase Shell的count命令。不过默认的count是全表扫描，不带过滤条件。但记得HBase的count命令其实可以结合过滤器，比如使用SingleColumnValueFilter来指定条件。例如，可以创建一个过滤器，然后通过count命令应用它。不过需要注意，这种方法可能效率不高，尤其是数据量大时，因为需要扫描整个表。 其次，MapReduce任务。HBase提供了org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter类，但默认也是统计所有行。用户需要自定义MapReduce作业，在Mapper阶段添加过滤逻辑，只处理符合条件的行。这需要对HBase的MapReduce API比较熟悉，比如设置Scan对象时添加Filter，然后在自定义的Reducer中统计数量。 另外，协处理器（Coprocessor）也是一个选择。特别是使用AggregationClient，结合RegionObserver和Endpoint协处理器，可以在服务端进行条件过滤和统计，减少数据传输，提高效率。但配置协处理器可能比较复杂，需要修改表属性并确保集群支持。 还有，结合Hive或Phoenix等外部工具。如果用户已经集成了这些工具，可以通过创建外部表，使用SQL语句进行条件统计。例如，Phoenix支持SQL查询，可以写SELECT COUNT(*) WHERE ...这样的语句，底层会转换为HBase的扫描操作，可能更直观。 需要提醒用户注意性能问题。无论哪种方法，条件统计都可能需要全表扫描，尤其是没有合适的rowkey设计时。如果条件涉及的列没有索引，性能会较差。建议用户考虑rowkey的设计，或者使用二级索引（如Phoenix的二级索引）来优化查询速度。 最后，可能还需要考虑数据的一致性和扫描的缓存设置。例如，在MapReduce任务中调整CACHE大小，或者在count命令中使用INTERVAL和CACHE参数来平衡内存使用和性能。 总结下来，用户有几种方法可选，各有优缺点。需要根据具体情况选择最合适的方式，比如数据量大小、是否允许影响线上性能、对延迟的容忍度等。如果用户需要实时性不高但高效统计，协处理器可能合适；如果临时查询且数据量小，Shell命令加过滤器可行；如果习惯SQL，Phoenix是好的选择。</think>在HBase中根据条件统计数据行数，可以通过以下方法实现： ### 一、使用HBase Shell过滤器统计 1. 通过`count`命令结合过滤器： ```shell hbase> count 'table_name', {FILTER => "SingleColumnValueFilter('cf', 'col', >=, 'binary:value')"} ``` - 支持所有HBase内置过滤器类型（如`ValueFilter`、`PrefixFilter`等） - 需要全表扫描，适合小规模数据[^2][^3] - 可通过调整CACHE参数优化性能： ```shell hbase> count 'table', {CACHE => 1000, FILTER => "..."} ``` ### 二、MapReduce自定义统计 1. 编写自定义MapReduce作业： ```java public class ConditionalCounter extends TableMapper<ImmutableBytesWritable, Result> { protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context) { if (checkCondition(value)) { // 自定义条件判断 context.getCounter("STATS", "QUALIFIED_ROWS").increment(1); } } } ``` - 在`configure`方法中设置带过滤器的Scan对象： ```java Scan scan = new Scan(); scan.setFilter(new SingleColumnValueFilter(...)); ``` ### 三、使用协处理器（推荐） 1. 启用AggregationClient： ```shell hbase> alter 'table_name', METHOD => 'table_att', 'coprocessor' => '|org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.AggregationImplementation|' ``` 2. 执行统计命令： ```shell hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.AggregationClient --table table_name --aggregation "row_count" --scan-filter "SingleColumnValueFilter('cf','col',=,'binary:value')" ``` - 服务端计算，效率最高[^5] ### 四、集成SQL引擎 1. 使用Apache Phoenix： ```sql SELECT COUNT(*) FROM "table_name" WHERE "col" > value; ``` - 自动转换为HBase扫描操作 - 支持二级索引优化[^4] ### 性能优化建议： 1. 设置合理缓存： $$ CACHE_{size} = \frac{RegionServer_{heap} \times 0.4}{AvgRowSize} $$ 2. 使用布隆过滤器： ```shell create 'table', {NAME => 'cf', BLOOMFILTER => 'ROWCOL'} ``` 3. 按时间范围过滤时，建议rowkey包含时间戳前缀
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