数据总数:746条数据 因为后面需要进行算法合成,而且spark目前对这种算法支持并不好,因此采用代码编写,所以在查询hbase的过程中采用的是java直接查询, 但是为了加快查询速度,我尽可能的使用了过滤器 1:初期Hbase的rowkey组合:时间+"_"+订单id 查询思路: 1:能快速检索,减少GC,采用过滤器 2:支持时间段查询 根据上面两点,我采用时间过滤,比如:startTime=201904010000  endTime=201904180000|:[注意这个符号:“|

1.过滤器 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,至少需要两个参数.

Hadoop生态圈-Hbase过滤器(Filter) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

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过滤器简介 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.通过这些过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行,列,数据版本)上进行对数据的筛选操作,也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键,列明,时间戳定位). HBas

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间

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

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

Hbase 的过滤器是个好东西.. 给这种非关系型数据库本来不能复杂查询的情况得到了很好的扩展..提供了很多的帮助.. 但是Filter的种类何其之多..让人眼花缭乱.. 譬如..分页类型的PageFilter 是必要的一种过滤器.. 另外根据其他条件..比如时间..比如关键字的过滤..都是常用的.. 那么多种过滤器同时使用时..问题出现了.. PageFilter分页过滤  和  SingleColumnValueFilter关键词值过滤时 或者更复杂的另外附加的条件还有Rowkey的过滤  

HBase为筛选数据提供了一组过滤器,通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行,列,数据版本)上进行对数据的筛选操作,也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键,列明,时间戳定位).通常来说,通过行键,值来筛选数据的应用场景较多. 1.创建测试表studnet1 Vi Student1.java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; i

一.常用过滤器: 1.数据准备: Rowkey:001 Family:Quilfifier address value: 昆明市西山区 Rowkey:001 Family:Quilfifier age value: 23 Rowkey:001 Family:Quilfifier name value: 小明 Rowkey:001 Family:Quilfifier personType value: 布控人员,涉恐人员,线索人员 Rowkey:001 Family:Quilfifier zjhm

HBase为筛选数据提供了一组过滤器,通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行,列,数据版本)上进行对数据的筛选操作,也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键,列明,时间戳定位).通常来说,通过行键,值来筛选数据的应用场景较多. 1. RowFilter:筛选出匹配的所有的行,对于这个过滤器的应用场景,是非常直观的:使用BinaryComparator可以筛选出具有某个行键的行,或者通过改变比较运算符(下面的例子中是CompareFilter.Comp

最近在公司做hbase就打算复习下它的过滤器以便不时之需,RowFilter根据行键(rowkey)筛选数据 public void filter() throws IOException { Filter rf = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("35643b94-b396-4cdc-abd9-029ca495769d"))); Scan s = new S

内容来自于<HBASE权威指南>,留存备查,由于版本的原因,可能已经有变化,在应用前兼容性需要测试.

FirstKeyOnlyFilter是对第一列进行过滤,hbase中的列按照字典序排列,所以如果SingleColumnValueFilter中的过滤列不是第一列的话,FirstKeyOnlyFilter和SingleColumnValueFilter一起作为ADN条件使用时,SingleColumnValueFilter起不到作用

Filter filter= new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,new RegexStringComparator("."+day));//任意以day结尾的row Filter filter= new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator(day)); //包含给定字符串的row 根据前缀进行那一天的查询 */ public Map<

过滤器查询 引言: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 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: hbase过滤器的比较运算符: LESS  < LESS_OR_EQUAL <= EQUAL = NOT_EQUAL <> GREATER_OR_EQUAL >= GREATER > NO_OP 排除所有 Hbase过滤器的比较器(指定比较机制): BinaryComparator  按字节索引顺序比较指定字

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,至少需

引言: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: 一.hbase过滤器的分类 1.比较过滤器 行键过滤器 RowFilter Filter filter1 = new RowFilter(CompareOp.LESS_OR_EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("row-22"))); scan.setFilter(filter1); 列族过

一. HBase过滤器 1.列值过滤器 2.列名前缀过滤器 3.多个列名前缀过滤器 4.行键过滤器5.组合过滤器 package demo; import javax.swing.RowFilter; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.a

abc 过滤器介绍 HBase过滤器是一套为完成一些较高级的需求所提供的API接口. 过滤器也被称为下推判断器(push-down predicates),支持把数据过滤标准从客户端下推到服务器,带有 Filter 条件的 RPC 查询请求会把 Filter 分发到各个 RegionServer,所有的过滤器都在服务端生效,使被过滤掉的数据不会被传送到客户端,这些过滤逻辑在读操作时使用,可以有效降低网络传输的压力. 过滤器组成 过滤器主要有过滤器本身.比较器和比较运算符组成. 1. 操作符 抽象