Hbase过滤器

最新推荐文章于 2024-06-26 11:55:44 发布
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分类专栏： 数据库
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HBase过滤器查询
weixin_43230682的博客
08-22 1614
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 >=
HBase 过滤器
hujieliang123的博客
03-02 4031
HBase过滤器、比较器
HBase过滤器
Pure_boy的博客
09-16 308
简要介绍 HBase中的过滤器类似于SQL中的where条件。过滤器可以在HBase中的多个维度上进行数据的筛选操作。筛选器筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上（行键、列族、列限定符） 过滤器的参数 过滤器中至少需要使用两类参数：抽象的运算符和比较器 抽象的运算符： 运算符 含义 LESS 小于 LESS_OR_EQUAL 小于等于 EQUAL 等于 NOT_EQUAL 不等于 GREATER 大于 GREATER_OR_EQUAL 大于等于 NO_OP 无操作
Hbase 过滤器详解
mxk4869的博客
07-05 4342
Hbase 过滤器详解
HBase 过滤器使用
wenqi
06-01 801
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
Hbase过滤器小结
无
06-05 927
1过滤器 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。 1.1 过滤器的两类参数 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，基于 HBase 本身提供的三维有序（行键，列，版本有序），这些过滤器可以高效地完成查询过滤的任务，带有过滤器条件的 RP
HBase 过滤器 Java API
hujieliang123的博客
03-02 2691
HBase 过滤器 Java API
HBase过滤器基本概念
huangliuyu00的博客
08-11 483
HBase过滤器 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，基于HBase本身提供的三维有序（主键、列、版本有序），这些过滤器可以高效地完成查询过滤的。 使用过滤器至少需要两类参数： 操作符 HBase提供了枚举类型的变量来表示这些抽象的操作符 LESS (<) LESS_OR_EQUAL (<=) EQUAL (=) NOT_EQUAL (!=) GREATER...
HBase 过滤器示例（ HBase Filter Language dome）
qq_25976859的博客
06-26 961
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。
大数据学习之HBase——06Hbase过滤器
bingque6535的博客
05-24 432
一. 过滤器 过滤器就是在Get或者Scan的时候过滤结果用的，你可以把他看成SQL中的Where语句。HBase中的过滤器被用户创建出来后会被序列化为可以网络传输的格式，然后被分发到各个RegionServer。在RegionServer中Filter被还原出来。这样在Scan的遍历过程中，不满足过滤器条件的结果就不会被返回客户端 要完成一个过滤的操作，至少需要两个参数。一个是抽象的操作符，Hbase提供了枚举类型的变量来表示这些抽象的操作符：LESS/LESS_OR_EQUAL/EQUAL/N
Phoenix存储与查询性能研究
cxy_19891109的博客
11-29 1201
1、前期准备 数据表：轨迹信息表：TRACE_INFO 2、插入数据研究 目前不支持批量插入数据的接口，模拟只能循环插入数据，测试一个批量插入100000条数据，平均时间大概在190s。 目前表里已经有1000000条数据： 3、根据条数限制查询 查询100条（0.314s）： 4、根据某个ID进行查询(0.175s) ID 是唯一的主键 5、根据订单号进行查询（非主键，也无索引）（7...
Hbase存储设计
cxy_19891109的博客
09-27 214
Hbase行键设计策略
cxy_19891109的博客
09-29 178
Hbase数据表解析
cxy_19891109的博客
09-27 149
Hbase优化策略
cxy_19891109的博客
10-03 144
Hbase数据存储解析
cxy_19891109的博客
09-27 132
Hbase查找Root
cxy_19891109的博客
09-28 129
HBase过滤器头歌
最新发布
04-02
### HBase 过滤器概述 HBase 提供了一种强大的机制——过滤器（Filter），用于在服务端对数据进行筛选，从而减少不必要的网络传输和客户端处理压力[^4]。通过使用 HBase 的过滤器语言，用户能够灵活地定义复杂的过滤逻辑并将其应用到查询中[^1]。 #### 常见的 HBase 过滤器分类 HBase 中的过滤器主要分为两类：比较过滤器和专用过滤器[^5]。以下是具体介绍： ##### 1. 比较过滤器 比较过滤器基于指定字段的内容与预设条件之间的关系来进行匹配。这些过滤器支持多种比较运算符以及不同的 Comparator 类型。常见的比较过滤器包括但不限于 BinaryComparator、BinaryPrefixComparator 和 RegexStringComparator 等[^3]。 - **BinaryComparator**: 对字节序列进行精确匹配。 - **BinaryPrefixComparator**: 匹配字节序列的前缀部分。 - **RegexStringComparator**: 利用正则表达式实现字符串模式匹配。 ##### 2. 专用过滤器 专用过滤器针对某些特殊场景设计，功能更加聚焦于具体的业务需求。例如 SingleColumnValueFilter 是一种典型的专用过滤器，它可以根据某一列的具体值决定是否保留该行记录[^2]。 #### 示例代码展示 下面提供几个典型过滤器的应用实例以帮助理解其实际用途。 ```java // 导入必要的包 import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.filter.*; public class HBaseFilterExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建表连接对象 Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config); Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("my_table")); Scan scan = new Scan(); // 添加 RowKey 前缀过滤器 PrefixFilter prefixFilter = new PrefixFilter(Bytes.toBytes("prefix_")); scan.setFilter(prefixFilter); // 或者添加单列值过滤器 SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter = new SingleColumnValueFilter( Bytes.toBytes("cf"), // 列族名 Bytes.toBytes("qualifier"), // 列限定符 CompareOperator.EQUAL, // 比较操作符 new BinaryComparator(Bytes.toBytes("value"))); // 预期值 singleColumnValueFilter.setFilterIfMissing(true); // 如果缺少此列，则丢弃整行 scan.setFilter(singleColumnValueFilter); ResultScanner results = table.getScanner(scan); for (Result result : results) { System.out.println(result); } results.close(); table.close(); connection.close(); } } ``` 上述代码片段展示了如何利用 `PrefixFilter` 实现按 RowKey 前缀查找的功能；同时也演示了设置 `SingleColumnValueFilter` 来依据某列的实际取值进一步缩小检索范围的方法。 ### 总结说明 通过对 HBase 过滤器的学习可以看出，在大数据环境下合理运用此类工具不仅可以显著提升性能表现还能简化开发流程。无论是简单的 row key 范围界定还是复杂多样的属性组合约束都可以借助相应的内置组件轻松达成目标。
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