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Hbase中內建Filter詳解

阿新 • • 發佈：2019-01-02

一、建表

1、表名：“ORDER_TABLE”

2、列簇：“user”，“order”，“item”

3、表結構如下：

 

二、封裝服務

服務程式碼如下：

@Override
	public String get(String tableName, Filter filter) {
		Scan scan = new Scan();
		scan.setFilter(filter);
		return htemplate.find(tableName, scan, new ResultsExtractor<String>() {

			@Override
			public String extractData(ResultScanner results) throws Exception {
				for(Result res : results){  
		            for(Cell cell : res.rawCells()){  
		                System.out.println("KV: " + cell + ", Value: " + Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));  
		            }  
		            System.out.println("------------------------------------------------------------");  
		        }
				return "chhliu";
			}
		});
	}

三、內建Filter的使用

Hbase中支援的內建Filter列表如下：


1、RowFilter使用

說明：篩選出匹配的所有的行，支援基於行鍵過濾資料，可以執行精確匹配，子字串匹配或正則表示式匹配，過濾掉不匹配的資料。

用法：使用BinaryComparator可以篩選出具有某個行鍵的行，或者通過改變比較運算子來篩選出符合某一條件的多條資料

示例：

Filter filter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("firstRow")));

測試結果：

KV: firstRow/item:name/1479788712670/Put/vlen=5/mvcc=0, Value: maoyi
KV: firstRow/item:price/1479788739567/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 100
KV: firstRow/item:type/1479788725903/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: yifu
KV: firstRow/order:num/1479788660941/Put/vlen=1/mvcc=0, Value: 1
KV: firstRow/order:payType/1479788691846/Put/vlen=5/mvcc=0, Value: check
KV: firstRow/order:totalPrice/1479788676517/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 100
KV: firstRow/user:address/1479788610153/Put/vlen=9/mvcc=0, Value: chongqing
KV: firstRow/user:name/1479788577571/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: chhliu
KV: firstRow/user:password/1479788593494/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: 123456

從測試結果可以看出，掃描出了所有“firstRow”行的資料。

總結：

RowFilter的使用關鍵在於CompareFilter.CompareOp這個內部列舉類，該類的定義如下：

@InterfaceAudience.Public
  @InterfaceStability.Stable
  public enum CompareOp {
    /** less than */
    LESS,  // 檢查是否小於比較器裡的值
    /** less than or equal to */
    LESS_OR_EQUAL,  // 檢查是否小於或等於比較器裡的值
    /** equals */
    EQUAL,  // 檢查是否等於比較器裡的值
    /** not equal */
    NOT_EQUAL, // 檢查是否不等於比較器裡的值
    /** greater than or equal to */
    GREATER_OR_EQUAL,  // 檢查是否大於或等於比較器裡的值
    /** greater than */
    GREATER,  // 檢查是否大於比較器裡的值
    /** no operation */
    NO_OP,  // 預設返回false，因此過濾掉所有的資料
  }

該列舉類定義了7中比較運算子，供我們掃描操作

2、QualifierFilter使用

說明：該Filter是一種類似RowFilter的比較過濾器，不同之處是它用來匹配列限定符而不是行健

示例：

Filter filter = new QualifierFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new RegexStringComparator("name"));

測試結果：

KV: firstRow/item:name/1479788712670/Put/vlen=5/mvcc=0, Value: maoyi
KV: firstRow/user:name/1479788577571/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: chhliu
------------------------------------------------------------
KV: secondRow/item:name/1479788846563/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: kuzi
KV: secondRow/user:name/1479788961691/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: xyh123
從上面的測試結果可以看出，掃描出了所有的列名為“name”的列資料。

3、PrefixFilter使用

說明：這是RowFilter的一種特例，它基於行健的字首值進行過濾，它相當於給掃描建構函式Scan(byte[] startRow, byte[] stopRow)，提供了一個停止鍵，只是你不需要自己計算停止鍵。

示例：

Filter filter = new PrefixFilter(Bytes.toBytes("second"));

測試結果：

KV: secondRow/item:name/1479788846563/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: kuzi
KV: secondRow/item:price/1479788812565/Put/vlen=2/mvcc=0, Value: 50
KV: secondRow/item:type/1479788825867/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: yifu
KV: secondRow/order:num/1479788793253/Put/vlen=1/mvcc=0, Value: 3
KV: secondRow/order:payType/1479788873259/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: cash
KV: secondRow/order:totalPrice/1479788888925/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 150
KV: secondRow/user:address/1479788916089/Put/vlen=7/mvcc=0, Value: chengdu
KV: secondRow/user:name/1479788961691/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: xyh123
KV: secondRow/user:password/1479788935711/Put/vlen=10/mvcc=0, Value: 1234567890

從上面的測試結果可以看出，所有“second”字首的行的資料都被掃描出來了。

4、KeyOnlyFilter使用

說明：這個Filter只會返回每行的行鍵+列簇+列，而不返回值，對不需要值的應用場景來說，非常實用，減少了值的傳遞。

示例：

Filter filter = new KeyOnlyFilter();

測試結果：

KV: firstRow/item:name/1479788712670/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: firstRow/item:price/1479788739567/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: firstRow/item:type/1479788725903/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: firstRow/order:num/1479788660941/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: firstRow/order:payType/1479788691846/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: firstRow/order:totalPrice/1479788676517/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: firstRow/user:address/1479788610153/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: firstRow/user:name/1479788577571/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: firstRow/user:password/1479788593494/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
------------------------------------------------------------
KV: secondRow/item:name/1479788846563/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: secondRow/item:price/1479788812565/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: secondRow/item:type/1479788825867/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: secondRow/order:num/1479788793253/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: secondRow/order:payType/1479788873259/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: secondRow/order:totalPrice/1479788888925/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: secondRow/user:address/1479788916089/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: secondRow/user:name/1479788961691/Put/vlen=0/mvcc=0, Value: 
KV: secondRow/user:password/1479788935711/Put/vlen=0/mvcc=0, Value:

從上面的測試結果，可以看出，Value對應的值都為空。

5、TimestampsFilter使用

說明：該過濾器允許針對返回給客戶端的時間版本進行更細粒度的控制，使用的時候，可以提供一個返回的時間戳的列表，只有與時間戳匹配的單元才可以返回。當做多行掃描或者是單行檢索時，如果需要一個時間區間，可以在Get或Scan物件上使用setTimeRange()方法來實現這一點。

示例：

List<Long> timestamps = new ArrayList<Long>();
timestamps.add(1479788961691L);
timestamps.add(1479788676517L);
timestamps.add(1479788812565L);
Filter filter = new TimestampsFilter(timestamps);

測試結果：

KV: firstRow/order:totalPrice/1479788676517/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 100
-----------------------------------------------------------
KV: secondRow/item:price/1479788812565/Put/vlen=2/mvcc=0, Value: 50
KV: secondRow/user:name/1479788961691/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: xyh123

從上面的測試結果中，可以看出，返回了時間戳列表中對應的列資料。

6、FirstKeyOnlyFilter使用

說明：該Filter的作用，是找每一行的第一列資料，找到之後，就會停止掃描。

示例：

Filter filter = new FirstKeyOnlyFilter();

測試結果：

KV: firstRow/item:name/1479788712670/Put/vlen=5/mvcc=0, Value: maoyi
------------------------------------------------------------
KV: secondRow/item:name/1479788846563/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: kuzi
------------------------------------------------------------

從上面的測試結果中，只掃描出了“firstRow”和“secondRow”的第一行資料。

7、ColumnPrefixFilter使用

說明：該Filter是按照列名的字首來掃描單元格的，只會返回符合條件的列資料

示例：

Filter filter = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("pay"));

測試結果：

KV: firstRow/order:payType/1479788691846/Put/vlen=5/mvcc=0, Value: check
------------------------------------------------------------
KV: secondRow/order:payType/1479788873259/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: cash
------------------------------------------------------------

從上面的測試結果可以看出，將列名中帶“pay”字首的列都掃描出來了。

8、ValueFilter使用

說明：該Filter主要是對值進行過濾，用法和RowFilter類似，只不過側重點不同而已，針對的是單元值，使用這個過濾器可以過濾掉不符合設定標準的所有單元

示例：

Filter filter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("100")));

測試結果：

KV: firstRow/item:price/1479788739567/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 100
KV: firstRow/order:totalPrice/1479788676517/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 100

從上面的測試結果中，我們可以看出，將Value為100的列都掃描出來了。

在這裡，著重說下Comparator，Hbase提供的內建的Comparator有如下幾個：


BinaryComparator：會比較給定的值和掃描的值進行比對，如果一致則返回，使用Bytes.compareTo()方法比較。

BinaryPrefixComparator：如果掃描的值中帶有給定的字首，就會返回，使用Bytes.compareTo()方法，從左開始執行基於字首的位元組級比較示例如下：

@Test
public void testValueFilterBinaryPrefixComparator(){
Filter filter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes("cheng")));
hService.get("ORDER_TABLE", filter);
}

測試結果如下：

KV: secondRow/user:address/1479788916089/Put/vlen=7/mvcc=0, Value: chengdu

從測試結果可以看出，返回了字首為“cheng”的列資料

NullComparator:檢查給定值是否為空。

BitComparator:執行按位比較。

RegexStringComparator:把傳遞的值與比較器例項化時提供的正則表示式比較。

SubstringComparator：通過執行contains()方法，檢查傳遞的值是否包含比較器提供的子字串示例如下：

@Test

public void testValueFilterSubstringComparator(){
Filter filter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator("123456"));
hService.get("ORDER_TABLE", filter);
}

測試結果如下：

KV: firstRow/user:password/1479788593494/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: 123456
------------------------------------------------------------
KV: secondRow/user:password/1479788935711/Put/vlen=10/mvcc=0, Value: 1234567890

從上面的測試結果中，可以看出，只要是值中包含了“123456”字串的結果，都返回了。

9、ColumnCountGetFilter使用

說明：該Filter用來返回每行最多返回多少列，但返回的總數不超過設定的列數

示例：

Filter filter = new ColumnCountGetFilter(2);

測試結果：

KV: firstRow/item:name/1479788712670/Put/vlen=5/mvcc=0, Value: maoyi
KV: firstRow/item:price/1479788739567/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 100

從上面的測試結果可以看出，總共返回了第一行的2列

10、SingleColumnValueFilter使用

說明：根據列的值來決定這一行資料是否返回，落腳點在行，而不是列。我們可以設定filter.setFilterIfMissing(true);如果為true，當這一列不存在時，不會返回，如果為false，當這一列不存在時，會返回所有的列資訊。

先來測試這一列存在的情況，當列存在時，無論設定成true或者是false，測試結果沒有影響

示例：

SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("user"), Bytes.toBytes("name"), CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator("chh"));
filter.setFilterIfMissing(false);// 預設情況下為false

測試結果：

KV: firstRow/item:name/1479788712670/Put/vlen=5/mvcc=0, Value: maoyi
KV: firstRow/item:price/1479788739567/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 100
KV: firstRow/item:type/1479788725903/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: yifu
KV: firstRow/order:num/1479788660941/Put/vlen=1/mvcc=0, Value: 1
KV: firstRow/order:payType/1479788691846/Put/vlen=5/mvcc=0, Value: check
KV: firstRow/order:totalPrice/1479788676517/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 100
KV: firstRow/user:address/1479788610153/Put/vlen=9/mvcc=0, Value: chongqing
KV: firstRow/user:name/1479788577571/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: chhliu
KV: firstRow/user:password/1479788593494/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: 123456

從上面的測試結果可以看出，當前列“name”存在，且字首“chh”存在掃描的值“chhliu”中，而該值存在第一行中，所以返回第一行的所有資料。

下面來看下列不存在的情況下，設定成true或者是false的區別

示例：

SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("user"), Bytes.toBytes("xyh"), CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator("chh"));
filter.setFilterIfMissing(false);// 預設情況下為false

測試結果如下：

KV: firstRow/item:name/1479788712670/Put/vlen=5/mvcc=0, Value: maoyi
KV: firstRow/item:price/1479788739567/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 100
KV: firstRow/item:type/1479788725903/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: yifu
KV: firstRow/order:num/1479788660941/Put/vlen=1/mvcc=0, Value: 1
KV: firstRow/order:payType/1479788691846/Put/vlen=5/mvcc=0, Value: check
KV: firstRow/order:totalPrice/1479788676517/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 100
KV: firstRow/user:address/1479788610153/Put/vlen=9/mvcc=0, Value: chongqing
KV: firstRow/user:name/1479788577571/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: chhliu
KV: firstRow/user:password/1479788593494/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: 123456
------------------------------------------------------------
KV: secondRow/item:name/1479788846563/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: kuzi
KV: secondRow/item:price/1479788812565/Put/vlen=2/mvcc=0, Value: 50
KV: secondRow/item:type/1479788825867/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: yifu
KV: secondRow/order:num/1479788793253/Put/vlen=1/mvcc=0, Value: 3
KV: secondRow/order:payType/1479788873259/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: cash
KV: secondRow/order:totalPrice/1479788888925/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 150
KV: secondRow/user:address/1479788916089/Put/vlen=7/mvcc=0, Value: chengdu
KV: secondRow/user:name/1479788961691/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: xyh123
KV: secondRow/user:password/1479788935711/Put/vlen=10/mvcc=0, Value: 1234567890

從上面的測試結果可以看出，當列“xyh”不存在是，設定成false時，會返回所有的行資料，當我們把false換成true測試時，會發現，沒有返回任何資料。

11、SingleColumnValueExcludeFilter使用

說明：該Filter和SingleColumnValueFilter作用類似，唯一的區別在於，返回的資料不包含掃描條件的列。

示例：

Filter filter = new SingleColumnValueExcludeFilter(Bytes.toBytes("user"), Bytes.toBytes("name"), CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator("chh"));

測試結果：

KV: firstRow/item:name/1479788712670/Put/vlen=5/mvcc=0, Value: maoyi
KV: firstRow/item:price/1479788739567/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 100
KV: firstRow/item:type/1479788725903/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: yifu
KV: firstRow/order:num/1479788660941/Put/vlen=1/mvcc=0, Value: 1
KV: firstRow/order:payType/1479788691846/Put/vlen=5/mvcc=0, Value: check
KV: firstRow/order:totalPrice/1479788676517/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 100
KV: firstRow/user:address/1479788610153/Put/vlen=9/mvcc=0, Value: chongqing
KV: firstRow/user:password/1479788593494/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: 123456

從上面的測試結果可以看出，返回的結果總共只有8列的資料，沒有掃描條件包含的那一列資料。

12、FilterList使用

說明：

示例：

Filter rowFilter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("firstRow"))); // OK 篩選出匹配的所有的行  
Filter valueFilter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes("yifu")));
List<Filter> listFilter = new ArrayList<Filter>();
listFilter.add(rowFilter);
listFilter.add(valueFilter);
Filter filter = new FilterList(listFilter);

測試結果：

KV: firstRow/item:type/1479788725903/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: yifu

從上面的測試結果可以看出，firstRow和secondRow中都存在值為“yifu”，但是通過兩個過濾器限定後，符合條件的只有firstRow中的“yifu”這一列。FilterList還支援多Filter的“AND”和“OR”操作，示例如下：

Filter rowFilter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("firstRow"))); // OK 篩選出匹配的所有的行  
Filter valueFilter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes("yifu")));
List<Filter> listFilter = new ArrayList<Filter>();
listFilter.add(rowFilter);
listFilter.add(valueFilter);
Filter filter = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE, listFilter);

測試結果如下：

KV: firstRow/item:name/1479788712670/Put/vlen=5/mvcc=0, Value: maoyi
KV: firstRow/item:price/1479788739567/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 100
KV: firstRow/item:type/1479788725903/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: yifu
KV: firstRow/order:num/1479788660941/Put/vlen=1/mvcc=0, Value: 1
KV: firstRow/order:payType/1479788691846/Put/vlen=5/mvcc=0, Value: check
KV: firstRow/order:totalPrice/1479788676517/Put/vlen=3/mvcc=0, Value: 100
KV: firstRow/user:address/1479788610153/Put/vlen=9/mvcc=0, Value: chongqing
KV: firstRow/user:name/1479788577571/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: chhliu
KV: firstRow/user:password/1479788593494/Put/vlen=6/mvcc=0, Value: 123456
------------------------------------------------------------
KV: secondRow/item:type/1479788825867/Put/vlen=4/mvcc=0, Value: yifu

“AND”還是“OR”通過FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE來指定，如果是MUST_PASS_ONR，則是“OR”的關係，如果是MUST_PASS_ALL，則是“AND”的關係，如果不傳入這個引數，則預設為“AND”的關係。上面的測試中，使用的是“OR”的關係，也就是說，只要滿足“firstRow”或者是“yifu”中的任意一個條件，都會被掃描出來。

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1、os模組：提供對作業系統進行呼叫的介面 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:ZhengzhengLiu import os print(os.getcwd()) #獲取當前的操作目錄，即當前

Python內建函式詳解【翻譯自python3.6官方文件共68個】

翻譯源 來自：https://docs.python.org/3/library/functions.html  abs(x) 返回一個數的絕對值。引數可以是一個整數或一個浮點數。若引數是複數，返回複數的模 all(iterable) 若 可迭代物件中所有元素為真

awk 內建函式詳解

本文承接上篇 linux awk 內建變數，本篇總結下awk內建函式。awk內建函式主機分為如下幾種：數學函式、字串函式、時間函式、其它函式。 一、數學函式 以下算術函式執行與 C 語言中名稱相同的子例程相同的操作： 函式名 說明 atan2( y, x )

Python3.5——內建模組詳解之random模組

1、random模組基礎的方法 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:ZhengzhengLiu import random

python字串內建函式詳解

概述 字串方法是從python1.6到2.0慢慢加進來的——它們也被加到了Jython中。 這些方法實現了string模組的大部分方法，如下表所示列出了目前字串內建支援的方法，所有的方法都包含了對Unicode的支援，有一些甚至是專門用於Unicode的。

Python3字串各種內建函式詳解

● Python3訪問字串     Python不支援單字元型別，單字元在Python中也是作為一個字串來使用；     字串切片擷取； 空值 空值是Python裡一個特殊的值，用None表示。None不能理解為0，因為0是有

C++基本內建型別詳解

C++內建型別： C++定義了一套包括算術型別和空型別在內的基本資料型別。 算數型別包括： 字元型，整型，bool型，和浮點型。 而至於空型別並沒有確定的具體的值，只是用於某些特殊的場合。比如當函式執行完的時不反悔任何數值，此時就需要一個空型別老作為返回值、 一：算數型

Python內建函式詳解——總結篇

#字串可以提供的引數 's' None >>> format('some string','s') 'some string' >>> format('some string') 'some string' #整形數值可以提供的引數有 'b' 'c' 'd' 'o'

Python內建函式詳解

         置頂   內建函式詳解 https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii        此文參考了別人整理好的東西（地址：http://www.cnblogs.co

JS：部分內建函式詳解

1，parseInt(String str) 主要將首位為數字的字串轉換成數字，如果不是以數字開頭，將返回NaN <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8">