本文主要是hbase的表操作、数据操作、数据查询过滤等，如果对JDBC或ADO有了解，容易理解HBASE API。

hbase版本是2.0。

1、为了方便先贴helper的部分代码（文末git上有完整的测试代码），主要是为了复用Connection。

  1. public class HBaseHelper implements Closeable {
  2.  
  3.     private Configuration configuration = null;
  4.     private Connection connection = null;
  5.     private Admin admin = null;
  6.  
  7.     private HBaseHelper(Configuration configuration) throws IOException {
  8.         this.configuration = configuration;
  9.         this.connection = ConnectionFactory.createConnection(this.configuration);
  10.         admin = this.connection.getAdmin();
  11.     }
  12.  
  13.     public static HBaseHelper getHBaseHelper(Configuration configuration) throws IOException {
  14.         return new HBaseHelper(configuration);
  15.     }
  16.  
  17.     @Override
  18.     public void close() throws IOException {
  19.         admin.close();
  20.         connection.close();
  21.     }
  22.  
  23.     public Connection getConnection() {
  24.         return connection;
  25.     }
  26.  
  27.     public Configuration getConfiguration() {
  28.         return configuration;
  29.     }
     ... ...
    ｝

初始化，用来初始化hbase配置，连接hbase，获取本文中的hbase辅助操作类HbaseHelper。

  1. //初始化
  2.     private void setUp() throws IOException{
  3.         conf = HBaseConfiguration.create();
  4.         conf.set("hbase.master","192.168.31.10");
  5.         //The port the HBase Master should bind to.
  6. //        conf.set("hbase.master.port","16000");
  7.  
  8.         //The port for the HBase Master web UI. Set to -1 if you do not want a UI instance run.
  9. //        conf.set("hbase.master.info.port","16010");
  10.  
  11.         //The port the HBase RegionServer binds to.
  12. //        conf.set("hbase.regionserver.port","16020");
  13.  
  14.         //The port for the HBase RegionServer web UI Set to -1 if you do not want the RegionServer UI to run.
  15. //        conf.set("hbase.regionserver.info.port","16030");
  16.  
  17.         conf.set("hbase.zookeeper.quorum","192.168.31.10");
  18.  
  19.         //Property from ZooKeeper’s config zoo.cfg. The port at which the clients will connect.
  20.         // HBase数据库使用的端口
  21.         //conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
  22.  
  23.         //单机
  24.         conf.set("hbase.rootdir","file:///opt/hbase_data");
  25.         conf.set("hbase.zookeeper.property.dataDir","/opt/hbase_data/zookeeper");
  26.  
  27.         helper = HBaseHelper.getHBaseHelper(conf);
  28.     }

2、命名空间、表创建、删除、exist等

  1. public void createNamespace(String namespace) {
  2.         try {
  3.             NamespaceDescriptor nd = NamespaceDescriptor.create(namespace).build();
  4.             admin.createNamespace(nd);
  5.         } catch (Exception e) {
  6.             System.err.println("Error: " + e.getMessage());
  7.         }
  8.     }
  9.  
  10.     public void dropNamespace(String namespace, boolean force) {
  11.         try {
  12.             if (force) {
  13.                 TableName[] tableNames = admin.listTableNamesByNamespace(namespace);
  14.                 for (TableName name : tableNames) {
  15.                     admin.disableTable(name);
  16.                     admin.deleteTable(name);
  17.                 }
  18.             }
  19.         } catch (Exception e) {
  20.             // ignore
  21.         }
  22.         try {
  23.             admin.deleteNamespace(namespace);
  24.         } catch (IOException e) {
  25.             System.err.println("Error: " + e.getMessage());
  26.         }
  27.     }
  28.  
  29.     public boolean existsTable(String table)
  30.             throws IOException {
  31.         return existsTable(TableName.valueOf(table));
  32.     }
  33.  
  34.     public boolean existsTable(TableName table)
  35.             throws IOException {
  36.         return admin.tableExists(table);
  37.     }
  38.  
  39.     public void createTable(String table, String... colfams)
  40.             throws IOException {
  41.         createTable(TableName.valueOf(table), 1, null, colfams);
  42.     }
  43.  
  44.     public void createTable(TableName table, String... colfams)
  45.             throws IOException {
  46.         createTable(table, 1, null, colfams);
  47.     }
  48.  
  49.     public void createTable(String table, int maxVersions, String... colfams)
  50.             throws IOException {
  51.         createTable(TableName.valueOf(table), maxVersions, null, colfams);
  52.     }
  53.  
  54.     public void createTable(TableName table, int maxVersions, String... colfams)
  55.             throws IOException {
  56.         createTable(table, maxVersions, null, colfams);
  57.     }
  58.  
  59.     public void createTable(String table, byte[][] splitKeys, String... colfams)
  60.             throws IOException {
  61.         createTable(TableName.valueOf(table), 1, splitKeys, colfams);
  62.     }
  63.  
  64.     public void createTable(TableName table, int maxVersions, byte[][] splitKeys,
  65.                             String... colfams)
  66.             throws IOException {
  67.         //表描述器构造器
  68.         TableDescriptorBuilder tableDescriptorBuilder = TableDescriptorBuilder.newBuilder(table);
  69.  
  70.         //列族描述构造器
  71.         ColumnFamilyDescriptorBuilder cfDescBuilder;
  72.  
  73.         //列族描述器
  74.         ColumnFamilyDescriptor cfDesc;
  75.  
  76.         for (String cf : colfams) {
  77.             cfDescBuilder = ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(Bytes.toBytes(cf));
  78.             cfDescBuilder.setMaxVersions(maxVersions);
  79.             cfDesc = cfDescBuilder.build();
  80.             tableDescriptorBuilder.setColumnFamily(cfDesc);
  81.         }
  82.         //获得表描述器
  83.         TableDescriptor tableDescriptor = tableDescriptorBuilder.build();
  84.  
  85.         if (splitKeys != null) {
  86.             admin.createTable(tableDescriptor, splitKeys);
  87.         } else {
  88.             admin.createTable(tableDescriptor);
  89.         }
  90.     }

  91.    //禁用表
  92.     public void disableTable(String table) throws IOException {
  93.         disableTable(TableName.valueOf(table));
  94.     }
  95.  
  96.     public void disableTable(TableName table) throws IOException {
  97.         admin.disableTable(table);
  98.     }
  99.  
  100.     public void dropTable(String table) throws IOException {
  101.         dropTable(TableName.valueOf(table));
  102.     }

  103.     //删除前，先禁用表
  104.     public void dropTable(TableName table) throws IOException {
  105.         if (existsTable(table)) {
  106.             if (admin.isTableEnabled(table)) disableTable(table);
  107.             admin.deleteTable(table);
  108.         }
  109.     }

样例：

  1. //插入testtable表数据
  2.     private void initTestTable() throws IOException{
  3.         String tableNameString = "testtable";
  4.         if(helper.existsTable(tableNameString)){
  5.             helper.disableTable(tableNameString);
  6.             helper.dropTable(tableNameString);
  7.         }
  8.  
  9.         helper.createTable(tableNameString,"info","ex","memo");
  10.         helper.put(tableNameString,"row1","info","username","admin");
  11.         helper.put(tableNameString,"row1","ex","addr","北京大道");
  12.         helper.put(tableNameString,"row1","memo","detail","超级用户，地址：北京大道");
  13.  
  14.         helper.put(tableNameString,"row2","info","username","guest");
  15.         helper.put(tableNameString,"row2","ex","addr","全国各地");
  16.         helper.put(tableNameString,"row2","memo","detail","游客，地址：全国到处都是");
  17.  
  18.         helper.close();
  19.     }

2、插入（或是更新）数据

  1.     public void put(String table, String row, String fam, String qual,
  2.                     String val) throws IOException {
  3.         put(TableName.valueOf(table), row, fam, qual, val);
  4.     }
  5.  
  6.     //插入或更新单行
  7.     public void put(TableName table, String row, String fam, String qual,
  8.                     String val) throws IOException {
  9.         Table tbl = connection.getTable(table);
  10.         Put put = new Put(Bytes.toBytes(row));
  11.         put.addColumn(Bytes.toBytes(fam), Bytes.toBytes(qual), Bytes.toBytes(val));
  12.         tbl.put(put);
  13.         tbl.close();
  14.     }
  15.  
  16.     public void put(String table, String row, String fam, String qual, long ts,
  17.                     String val) throws IOException {
  18.         put(TableName.valueOf(table), row, fam, qual, ts, val);
  19.     }
  20.  
  21.     //带时间戳插入或更新单行
  22.     public void put(TableName table, String row, String fam, String qual, long ts,
  23.                     String val) throws IOException {
  24.         Table tbl = connection.getTable(table);
  25.         Put put = new Put(Bytes.toBytes(row));
  26.         put.addColumn(Bytes.toBytes(fam), Bytes.toBytes(qual), ts,
  27.                 Bytes.toBytes(val));
  28.         tbl.put(put);
  29.         tbl.close();
  30.     }
  31.  
  32.     //插入或者更新一个rowKey数据，一个Put里有一个rowKey，可能有多个列族和列名
  33.     public void put(String tableNameString, Put put) throws IOException {
  34.         TableName tableName = TableName.valueOf(tableNameString);
  35.         Table table = connection.getTable(tableName);
  36.         if (put != null && put.size() > 0) {
  37.             table.put(put);
  38.         }
  39.         table.close();
  40.     }

2.1、批量插入，根据实际的业务来组装数据，最终就是利用API放入put列表

  1.  //批量插入数据,list里每个map就是一条数据，并且按照rowKey columnFamily columnName columnValue放入map的key和value
  2.     public void bulkInsert(String tableNameString, List<Map<String, Object>> list) throws IOException {
  3.         Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableNameString));
  4.         List<Put> puts = new ArrayList<Put>();
  5.         if (list != null && list.size() > 0) {
  6.             for (Map<String, Object> map : list) {
  7.                 Put put = new Put(Bytes.toBytes(map.get("rowKey").toString()));
  8.                 put.addColumn(Bytes.toBytes(map.get("columnFamily").toString()),
  9.                         Bytes.toBytes(map.get("columnName").toString()),
  10.                         Bytes.toBytes(map.get("columnValue").toString()));
  11.                 puts.add(put);
  12.             }
  13.         }
  14.         table.put(puts);
  15.         table.close();
  16.     }
  17.  
  18.     //批量插入，外部组装put放入list
  19.     public void bulkInsert2(String tableNameString, List<Put> puts) throws IOException {
  20.         Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableNameString));
  21.         if (puts != null && puts.size() > 0) {
  22.             table.put(puts);
  23.         }
  24.         table.close();
  25.     }

样例：

  1. //批量插入
  2.     private void bulkInsertTestTable() throws IOException{
  3.         String tableNameString = "testtable";
  4.         if(!helper.existsTable(tableNameString)){
  5.             helper.createTable(tableNameString,"info","ex","memo");
  6.         }
  7.  
  8.         System.out.println(".........批量插入数据start.........");
  9.         List<Map<String,Object>> mapList = new ArrayList<>();
  10.         for(int i=1;i<201;i++){
  11.             Map<String,Object> map = new HashMap<>();
  12.             map.put("rowKey","testKey"+i);
  13.             map.put("columnFamily","info");
  14.             map.put("columnName","username");
  15.             map.put("columnValue","guest"+i);
  16.  
  17.             map.put("rowKey","testKey"+i);
  18.             map.put("columnFamily","ex");
  19.             map.put("columnName","addr");
  20.             map.put("columnValue","北京路"+i+"号");
  21.  
  22.             map.put("rowKey","testKey"+i);
  23.             map.put("columnFamily","memo");
  24.             map.put("columnName","detail");
  25.             map.put("columnValue","联合国地球村北京路第"+i+"号");
  26.  
  27.             mapList.add(map);
  28.         }
  29.  
  30.         helper.bulkInsert(tableNameString,mapList);
  31.  
  32.         System.out.println(".........批量插入数据end.........");
  33.     }
  34.  
  35.     //批量插入2
  36.     private void insertByRowKey(String table,String rowKey) throws IOException{
  37.         Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
  38.  
  39.         String columnFamily ;
  40.         String columnName ;
  41.         String columnValue ;
  42.         for(int i=0;i<10;i++){
  43.             columnFamily = "info";
  44.             columnName = "username"+i;
  45.             columnValue = "user111";
  46.             put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily),Bytes.toBytes(columnName),Bytes.toBytes(columnValue));
  47.  
  48.             columnFamily = "ex";
  49.             columnName = "addr"+i;
  50.             columnValue = "street 111";
  51.             put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily),Bytes.toBytes(columnName),Bytes.toBytes(columnValue));
  52.  
  53.             columnFamily = "memo";
  54.             columnName = "detail"+i;
  55.             columnValue = "sssss zzz 111222 ";
  56.             put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily),Bytes.toBytes(columnName),Bytes.toBytes(columnValue));
  57.         }
  58.         System.out.println("----> put size:"+put.size());
  59.  
  60.         helper.put(table,put);
  61.  
  62.     }
  63.  
  64.     private void bulkInsertTestTable2(String tableNameString) throws IOException{
  65. //        String tableNameString = "testtable";
  66.         if(!helper.existsTable(tableNameString)){
  67.             helper.createTable(tableNameString,"info","ex","memo");
  68.         }
  69.  
  70.         List<Put> puts = new ArrayList<>();
  71.         for(int i=0;i<10;i++){
  72.             String rowKey = "rowKey"+i;
  73.             Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
  74.  
  75.             String columnFamily = "info";
  76.             String columnName = "username2";
  77.             String columnValue = "user"+i;
  78.             put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily),Bytes.toBytes(columnName),Bytes.toBytes(columnValue));
  79.  
  80.             columnFamily = "ex";
  81.             columnName = "addr2";
  82.             columnValue = "street "+i;
  83.             put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily),Bytes.toBytes(columnName),Bytes.toBytes(columnValue));
  84.  
  85.             columnFamily = "memo";
  86.             columnName = "detail2";
  87.             columnValue = "aazzdd "+i;
  88.             put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily),Bytes.toBytes(columnName),Bytes.toBytes(columnValue));
  89.  
  90.             System.out.println("put size:"+put.size());
  91.             puts.add(put);
  92.         }
  93.         helper.bulkInsert2(tableNameString,puts);
  94.     }

3、删除数据，由于hbase数据是三个维度的，所以删除数据有多种操作

  1.   //根据rowKey删除所有行数据
  2.     public void deleteByKey(String tableNameString,String rowKey) throws IOException{
  3.         Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableNameString));
  4.         Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
  5.  
  6.         table.delete(delete);
  7.         table.close();
  8.     }
  9.  
  10.     //根据rowKey和列族删除所有行数据
  11.     public void deleteByKeyAndFamily(String tableNameString,String rowKey,String columnFamily) throws IOException{
  12.         Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableNameString));
  13.         Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
  14.         delete.addFamily(Bytes.toBytes(columnFamily));
  15.  
  16.         table.delete(delete);
  17.         table.close();
  18.     }
  19.  
  20.     //根据rowKey、列族删除多个列的数据
  21.     public void deleteByKeyAndFC(String tableNameString,String rowKey,
  22.                                  String columnFamily,List<String> columnNames) throws IOException{
  23.         Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableNameString));
  24.         Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
  25.         for(String columnName:columnNames){
  26.             delete.addColumns(Bytes.toBytes(columnFamily),Bytes.toBytes(columnName));
  27.         }
  28.         table.delete(delete);
  29.         table.close();
  30.     }

4、基本的查询，唯一要注意的是cell里的value必须按位移和长度来取

  1.     //根据rowkey，获取所有列族和列数据
  2.     public List<Cell> getRowByKey(String tableNameString,String rowKey) throws IOException{
  3.         Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableNameString));
  4.  
  5.         Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
  6.         Result result = table.get(get);
  7. //        Cell[] cells = result.rawCells();
  8.         List<Cell> list = result.listCells();
  9.         table.close();
  10.         return list;
  11.     }
  12.  
  1.     //从Cell取Array要加上位移和长度，不然数据不正确
  2.     public void dumpResult(Result result) {
  3.         for (Cell cell : result.rawCells()) {
  4.             System.out.println("Cell: " + cell +
  5.                     ", Value: " + Bytes.toString(cell.getValueArray(),
  6.                     cell.getValueOffset(), cell.getValueLength()));
  7.         }
  8.     }

5、过滤，这个是HBASE查询的重要部分

5.1、根据rowKey来过滤

  1.     //根据rowKey过滤数据，rowKey可以使用正则表达式
  2.     //返回rowKey和Cells的键值对
  3.     public Map<String,List<Cell>> filterByRowKeyRegex(String tableNameString,String rowKey,CompareOperator operator) throws IOException{
  4.         Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableNameString));
  5.         Scan scan = new Scan();
  6.         //使用正则
  7.         RowFilter filter = new RowFilter(operator,new RegexStringComparator(rowKey));
  8.  
  9.         //包含子串匹配,不区分大小写。
  10. //        RowFilter filter = new RowFilter(operator,new SubstringComparator(rowKey));
  11.  
  12.         scan.setFilter(filter);
  13.  
  14.         ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
  15.         Map<String,List<Cell>> map = new HashMap<>();
  16.         for(Result result:scanner){
  17.             map.put(Bytes.toString(result.getRow()),result.listCells());
  18.         }
  19.         table.close();
  20.         return map;
  21.     }

5.2、根据列值、列值正则等方式过滤

  1.     //根据列族，列名，列值（支持正则）查找数据
  2.     //返回值：如果查询到值，会返回所有匹配的rowKey下的各列族、列名的所有数据（即使查询的时候这些列族和列名并不匹配）
  3.     public Map<String,List<Cell>> filterByValueRegex(String tableNameString,String family,String colName,
  4.                                                 String value,CompareOperator operator) throws IOException{
  5.         Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableNameString));
  6.         Scan scan = new Scan();
  7.  
  8.         //正则匹配
  9.         SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(family),
  10.                 Bytes.toBytes(colName),operator,new RegexStringComparator(value));
  11.  
  12.         //完全匹配
  13. //        SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(family),
  14. //                Bytes.toBytes(colName),operator,Bytes.toBytes(value));
  15.  
  16.         //SingleColumnValueExcludeFilter排除列值
  17.  
  18.         //要过滤的列必须存在，如果不存在，那么这些列不存在的数据也会返回。如果不想让这些数据返回,设置setFilterIfMissing为true
  19.         filter.setFilterIfMissing(true);
  20.         scan.setFilter(filter);
  21.  
  22.         ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
  23.         Map<String,List<Cell>> map = new HashMap<>();
  24.         for(Result result:scanner){
  25.             map.put(Bytes.toString(result.getRow()),result.listCells());
  26.         }
  27.         return map;
  28.     }

5.3、根据列名前缀、列名正则、多个列名等过滤

  1.  //根据列名前缀过滤数据
  2.     public Map<String,List<Cell>> filterByColumnPrefix(String tableNameString,String prefix) throws IOException{
  3.         Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableNameString));
  4.  
  5.         //列名前缀匹配
  6.         ColumnPrefixFilter filter = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes(prefix));
  7.  
  8.         //QualifierFilter 用于列名多样性匹配过滤
  9. //        QualifierFilter filter = new QualifierFilter(CompareOperator.EQUAL,new SubstringComparator(prefix));
  10.  
  11.         //多个列名前缀匹配
  12. //        MultipleColumnPrefixFilter multiFilter = new MultipleColumnPrefixFilter(new byte[][]{});
  13.  
  14.         Scan scan = new Scan();
  15.         scan.setFilter(filter);
  16.  
  17.         ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
  18.         Map<String,List<Cell>> map = new HashMap<>();
  19.         for(Result result:scanner){
  20.             map.put(Bytes.toString(result.getRow()),result.listCells());
  21.         }
  22.         return map;
  23.     }

5.4、过滤器集合，多个过滤器同时按通过策略来过滤

  1.     //根据列名范围以及列名前缀过滤数据
  2.     public Map<String,List<Cell>> filterByPrefixAndRange(String tableNameString,String colPrefix,
  3.                                                              String minCol,String maxCol) throws IOException{
  4.         Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableNameString));
  5.  
  6.         //列名前缀匹配
  7.         ColumnPrefixFilter filter = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes(colPrefix));
  8.  
  9.         //列名范围扫描，上下限范围包括
  10.         ColumnRangeFilter rangeFilter = new ColumnRangeFilter(Bytes.toBytes(minCol),true,
  11.                 Bytes.toBytes(maxCol),true);
  12.  
  13.         FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
  14.         filterList.addFilter(filter);
  15.         filterList.addFilter(rangeFilter);
  16.  
  17.         Scan scan = new Scan();
  18.         scan.setFilter(filterList);
  19.  
  20.         ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
  21.         Map<String,List<Cell>> map = new HashMap<>();
  22.         for(Result result:scanner){
  23.             map.put(Bytes.toString(result.getRow()),result.listCells());
  24.         }
  25.         return map;
  26.     }

6、过滤器介绍

6.1、比较操作，如等于、大于、小于

  1. public enum CompareOperator {
  2.   // Keeps same names as the enums over in filter's CompareOp intentionally.
  3.   // The convertion of operator to protobuf representation is via a name comparison.
  4.   /** less than */
  5.   LESS,
  6.   /** less than or equal to */
  7.   LESS_OR_EQUAL,
  8.   /** equals */
  9.   EQUAL,
  10.   /** not equal */
  11.   NOT_EQUAL,
  12.   /** greater than or equal to */
  13.   GREATER_OR_EQUAL,
  14.   /** greater than */
  15.   GREATER,
  16.   /** no operation */
  17.   NO_OP,
  18. }

6.2、比较器，主要是继承ByteArrayComparable的类

  1. RegexStringComparator 支持正则表达式的值比较
  2.  
  3. Scan scan = new Scan();
  4. RegexStringComparator comp = new RegexStringComparator("you."); // 以 you 开头的字符串
  5. SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("family"), Bytes.toBytes("qualifier"), CompareOp.EQUAL, comp);
  6. scan.setFilter(filter);
  1. SubStringComparator 用于判断一个子串是否存在于值中，并且不区分大小写。
  2.  
  3. Scan scan = new Scan();
  4. SubstringComparator comp = new SubstringComparator("substr"); // 查找包含的字符串
  5. SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("family"), Bytes.toBytes("qualifier"), CompareOp.EQUAL, comp);
  6. scan.setFilter(filter);
  1. BinaryComparator 二进制比较器，不用反序列化直接进行字节比较，比较高效。
  2.  
  3. Scan scan = new Scan();
  4. BinaryComparator comp = new BinaryComparator(Bytes.toBytes("my hbase"));
  5. ValueFilter filter = new ValueFilter(CompareOp.EQUAL, comp);
  6. scan.setFilter(filter);
  1.  BinaryPrefixComparator 前缀二进制比较器。只比较前缀是否相同。
  2.  
  3. Scan scan = new Scan();
  4. BinaryPrefixComparator comp = new BinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes("test")); //
  5. SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("family"), Bytes.toBytes("qualifier"),  CompareOp.EQUAL, comp);
  6. scan.setFilter(filter);

注意：BitComparator、RegexStringComparator、SubStringComparator只能与EQUAL和NOT_EQUAL搭配使用，因为这些比较器的compareTo()方法匹配时返回0，不匹配的时候返回1，如果和LESS或GREATER搭配就会出错。

基于字符串的比较器比基于字节的比较器更慢，也更消耗资源。

6.3、过滤器，部分介绍

  1. 行键过滤器
  2. RowFilter 对某一行的过滤。
  3.  
  4. Scan scan = new Scan();
  5. RowFilter filter = new RowFilter(CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("row1")));
  6. scan.setFilter(filter);
  1. 列族过滤器
  2. FamilyFilter 用于过滤列族（也可以在Scan 过程中通过设定某些列族来实现该功能）
  3.  
  4. Scan scan = new Scan();
  5. FamilyFilter filter = new FamilyFilter(CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("info"))); // 列族为 info
  6. scan.setFilter(filter);
  1. 列名过滤器
    QualifierFilter 列名全匹配
  2.  
  3. Scan scan = new Scan();
  4. QualifierFilter filter = new QualifierFilter(CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("username"))); // 列名为 username
  5. scan.setFilter(filter);
  6.  
  7. ColumnPrefixFilter 用于列名（Qualifier）前缀过滤，即包含某个前缀的所有列名。
  8.  
  9. Scan scan = new Scan();
  10. ColumnPrefixFilter filter = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("addr")); // 前缀为 addr
  11. scan.setFilter(filter);
  12.  
  13. MultipleColumnPrefixFilter
  14. MultipleColumnPrefixFilter 与 ColumnPrefixFilter  的行为类似，但可以指定多个列名（Qualifier）前缀。
  15.  
  16. Scan scan = new Scan();
  17. byte[][] prefixes = new byte[][]{Bytes.toBytes("my-prefix-1"), Bytes.toBytes("my-prefix-2")};
  18. MultipleColumnPrefixFilter filter = new MultipleColumnPrefixFilter(prefixes); 、
  19. scan.setFilter(filter);
  20.  
  21. ColumnRangeFilter 列名范围过滤器可以进行高效的列名内部扫描。关键字：已排序
  22.  
  23. Scan scan = new Scan();
  24. ColumnRangeFilter filter = new ColumnRangeFilter(Bytes.toBytes("minColumn"), true, Bytes.toBytes("maxColumn"), false);
  25. scan.setFilter(filter);
  26.  
  27. DependentColumnFilter 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。
  28.  
  29. Scan scan = new Scan();
  30. DependentColumnFilter filter = new DependentColumnFilter(Bytes.toBytes("family"), Bytes.toBytes("qualifier"));
  31. scan.setFilter(filter);
  1. 列值过滤器
  2. SingleColumnValueFilter 列值比较
  3.  
  4. 列族 info 下的列 username的列值和字符串 "admin" 相等的数据 :
  5. Scan scan = new Scan();
  6. SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("username"), CompareOp.EQUAL, Bytes.toBytes("admin"));
  7. scan.setFilter(filter);

6.4、代码：

https://github.com/asker124143222/hbaseHello

https://github.com/asker124143222/hbaseDemo

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