hbase filter练习

最新推荐文章于 2021-11-20 12:31:47 发布
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本文介绍了HBase中使用不同过滤器进行数据查询的具体方法，包括PrefixFilter和SingleColumnValueFilter等，并展示了实际扫描操作及返回结果。通过这些示例，读者可以了解如何精确地定位和获取所需的数据。

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

1，命令例子

scan 'scorse', {FILTER => "(PrefixFilter ('joeyon:'))"}
scan 'scorse', {FILTER => "(FirstKeyOnlyFilter ())"}
scan 'scorse',{FILTER=>"(PrefixFilter('joeyon')) AND (SingleColumnValueFilter('course','math',=,'regexstring:97',true,true))

2,测试数据 

hbase(main):068:0> scan 'scorse'
ROW                                  COLUMN+CELL                                                                                             
 joeyon                              column=course:math, timestamp=1416821469350, value=97                                                   
 joeyon                              column=grad:, timestamp=1416821398138, value=5                                                          
 joeyon3                             column=course:pc, timestamp=1416877739159, value=100                                                    
 joeyon5                             column=course:math, timestamp=1416823873826, value=97                                                   
 joeyon5                             column=course:yuwen, timestamp=1416877396829, value=87                                                  
 joeyon:1                            column=course:math, timestamp=1416822508961, value=97                                                   
 joeyon:2                            column=course:math, timestamp=1416822514683, value=97                                                   
 joeyon:3                            column=course:math, timestamp=1416822518762, value=97                                                   
 joeyon:4                            column=course:math, timestamp=1416822523256, value=97                                                   
 joeyon:5                            column=course:math, timestamp=1416822528175, value=97                                                   
 xmm                                 column=course:english, timestamp=1416821567570, value=100                                               
 xmm                                 column=grad:, timestamp=1416821715259, value=1                                                          
 xyy                                 column=course:english, timestamp=1416821623967, value=100                                               
 xyy                                 column=grad:, timestamp=1416821725323, value=2                                                          
10 row(s) in 0.0420 seconds


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### 关于 HBase 的实际操作或练习案例 以下是几个常见的 HBase 实际操作和练习案例，这些案例可以帮助理解如何使用 HBase 进行数据管理以及执行特定任务。 #### 1. 查看 HFile 内容 为了查看 HBase 存储文件 (HFiles) 中的内容，可以利用 `hbase hfile` 工具。运行以下命令即可获取工具的用法说明： ```bash ${HBASE_HOME}/bin/hbase hfile ``` 此命令提供了有关如何解析和显示 HFile 数据的具体选项[^1]。 #### 2. 使用 Maven 构建项目并连接到 HBase 如果计划开发基于 Java 的应用程序并与 HBase 集成，则需要在项目的 `pom.xml` 文件中添加必要的依赖项。例如，可以通过引入以下两个依赖项实现基本功能： ```xml <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>2.0.4</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-mapreduce</artifactId> <version>2.0.4</version> </dependency> ``` 上述配置允许开发者编写程序访问 HBase 表格中的数据，并支持更复杂的批量处理需求[^3]。 #### 3. 创建表、插入记录及查询数据 创建一张简单的表格用于存储用户信息（如用户名和年龄），并通过编程方式向其中写入几条测试数据。之后尝试读取它们或者按照某些条件筛选结果集。具体步骤如下所示： - **创建表** ```java Configuration config = HBaseConfiguration.create(); Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config); Admin admin = connection.getAdmin(); TableName tableName = TableName.valueOf("users"); if (!admin.tableExists(tableName)) { TableDescriptorBuilder tableDesc = TableDescriptorBuilder.newBuilder(TableName.valueOf("users")); ColumnFamilyDescriptor columnFamilyDesc = ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(Bytes.toBytes("info")).build(); tableDesc.setColumnFamily(columnFamilyDesc); admin.createTable(tableDesc.build()); } ``` - **插入数据** ```java try (Table table = connection.getTable(tableName)) { Put put = new Put(Bytes.toBytes("row1")); put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("Alice")); put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.getBytes("25")); table.put(put); } catch (IOException e) {} ``` - **扫描数据** ```java Scan scan = new Scan(); ResultScanner results; try (Table table = connection.getTable(tableName);){ results = table.getScanner(scan); for (Result result : results) { System.out.println(result.toString()); } }catch(IOException ex){} ``` 以上代码片段展示了如何通过 Java API 来完成基础 CRUD 操作[^4]。 #### 4. 应用过滤器优化查询性能 当面对海量数据时，合理运用过滤机制能够显著提升检索效率。比如，在查找具有特定属性值的所有行时，推荐采用 SingleColumnValueFilter 类型的过滤器。查阅官方文档了解详细的参数设置方法[^5]。 ---
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