利用Filter进行筛选:HBase的Scan可以通过setFilter方法添加过滤器(Filter),这也是分页.多条件查询的基础.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.Filter是可以加多个的,HBase提供十多种Filter类型.filterList.addFilter(scvf) 就是可以添加多个查询条件,然后调用setFilter函数给Scanner. 直接附上源码:(多条件查询之后对该2行键

Scan,get用法 1. get help帮助信息 从下列get用法信息可以看出 get 后面可以跟table表名,rowkey,以及column,value.但是如果想通过get直接获取一个表中的全部数据是做不到的,这种情况就要用到另外一个命令scan. hbase(main):214:0> help 'get' Get row or cell contents; pass table name, row, and optionally a dictionary of column(s),

最近迁移数据时需要执行大Scan,HBase集群经常碰到以下日志: Exception in thread "main" org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: Failed after retry of OutOfOrderScannerNextException: was there a rpc timeout? 出现上述日志后这次Scan就挂了,HBase Client不能自动恢复了.下面分析一下相关代码. 客户端Scan示例

Overview The Scan operation for HBase. Scan API All operations are identical to Get with the exception of instantiation. Rather than specifying a single row, an optional startRow and stopRow may be defined. If rows are not specified, the Scanner will

HBase Scan流程分析 HBase的读流程目前看来比较复杂,主要由于: HBase的表数据分为多个层次,HRegion->HStore->[HFile,HFile,...,MemStore] RegionServer的LSM-Like存储引擎,不断flush产生新的HFile,同时产生新的MemStore用于后续数据写入,并且为了防止由于HFile过多而导致Scan时需要扫描的文件过多而导致的性能下降,后台线程会适时的进行Compaction,Compaction的过程会产生新的HFil

/** * Created by han on 2016/1/28. */ import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.*; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter.CompareOp; import org.apache.hadoop.hbas

HBase的查询实现只提供两种方式: 1.按指定RowKey获取唯一一条记录,get方法(org.apache.hadoop.hbase.client.Get) 2.按指定的条件获取一批记录,scan方法(org.apache.Hadoop.Hbase.client.Scan) 实现条件查询功能使用的就是scan方式,scan在使用时有以下几点值得注意:1.scan可以通过setCaching与setBatch方法提高速度(以空间换时间):2.scan可以通过setStartRow与setEnd

转自:http://blog.csdn.net/caoli98033/article/details/44650497 HBase的查询实现只提供两种方式: 1.按指定RowKey获取唯一一条记录,get方法(org.apache.hadoop.hbase.client.Get) 2.按指定的条件获取一批记录,scan方法(org.apache.Hadoop.Hbase.client.Scan) 实现条件查询功能使用的就是scan方式,scan在使用时有以下几点值得注意:1.scan可以通过se

转自:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/31799255 mark 写在前面 本文2014年7月份发表于InfoQ,HBase的PMC成员Ted Yu先生参与了审稿并于给予了肯定.该方案设计之初仅寄希望于通过二级索引提升查询性能,由于在前期架构时充分考虑了通用性以及对复杂条件的支持,在后来的演变中逐渐被剥离出来形成了一个通用的查询引擎.Ted Yu对“查询决策器”表示了关心,他指出类似的组件同时也是Phoenix, Impala用于支持

Scan是操作Hbase中非常常用的一个操作,虽然前面的Hbase API操作简单的介绍了Scan的操作,但不够详细,由于Scan非常常用,关于其详细的整理也是很有必要的. Scan HBase中的数据表通过划分成一个个的Region来实现数据的分片,每一个Region关联一个RowKey的范围区间,而每一个Region中的数据,按RowKey的字典顺序进行组织. 正是基于这种设计,使得HBase能够轻松应对这类查询:“指定一个RowKey的范围区间,获取该区间的所有记录”, 这类查询在HBas

http://www.infoq.com/cn/articles/hbase-second-index-engine 原理 “二级多列索引”是针对目标记录的某个或某些列建立的“键-值”数据,以列的值为键,以记录的RowKey为值,当以这些列为条件进行查询时,引擎可以通过检索相应的“键-值”数据快速找到目标记录.由于HBase本身并没有索引机制,为了确保非侵入性,引擎将索引视为普通数据存放在数据表中,所以,如何解决索引与主数据的划分存储是引擎第一个需要处理的问题,为了能获得最佳的性能表现,我们并没

org.apache.Hadoop.hbase.client.ScannerTimeoutException: 60622ms passed since the last invocation, timeout is currently set to at org.apache.hadoop.hbase.client.HTable$ClientScanner.next(HTable.java:) at org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableRecordRe

创建表 create 'test1', 'lf', 'sf' lf: column family of LONG values (binary value) -- sf: column family of STRING values 导入数据 put 'test1', 'user1|ts1', 'sf:c1', 'sku1' put 'test1', 'user1|ts2', 'sf:c1', 'sku188' put 'test1', 'user1|ts3', 'sf:s1', 'sku123

public static ResultScanner scan(String tableName, String family, List<String> columns, List<String> patterns) throws IOException { Connection connection = connHolder.get(); Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName)); Scan

public static void main(String[] args) throws IOException { //Scan类常用方法说明 //指定需要的family或column ,如果没有调用任何addFamily或Column,会返回所有的columns: // scan.addFamily(); // scan.addColumn(); // scan.setMaxVersions(); //指定最大的版本个数.如果不带任何参数调用setMaxVersions,表示取所有的版本.

背景: 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询.HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级 的快 速检索,对于多字段的组合查询却无能为力.针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的 HBase多条件查询方案进行测试和验证. 原理: 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBase表中涉及条件过滤的字段和rowkey在Solr中建立索引,通过Solr的多条件查询快速获得符合过滤条

HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员,它的海量数据存储能力,超高的数据读写性能,以及优秀的可扩展性使之成为最受欢迎的NoSQL数据库之一.它超强的插入和读取性能与它的数据组织方式有着密切的关系,在逻辑上,HBase的表数据按RowKey进行字典排序, RowKey实际上是数据表的一级索引(Primary Index),由于HBase本身没有二级索引(Secondary Index)机制,基于索引检索数据只能单纯地依靠RowKey.也只有使用RowKey查询数据才能得到非常高

一.HBase介绍 1.基本概念 HBase是一种Hadoop数据库,经常被描述为一种稀疏的,分布式的,持久化的,多维有序映射,它基于行键.列键和时间戳建立索引,是一个可以随机访问的存储和检索数据的平台.HBase不限制存储的数据的种类,允许动态的.灵活的数据模型,不用SQL语言,也不强调数据之间的关系.HBase被设计成在一个服务器集群上运行,可以相应地横向扩展. 2.HBase使用场景和成功案例 互联网搜索问题:爬虫收集网页,存储到BigTable里,MapReduce计算作业扫描全表生成搜

  HBase是Hadoop大数据生态技术圈中的一项关键技术,是一种用于分布式存储大数据的列式数据库,关于HBase更加详细的介绍和技术细节,朋友们可以在网络上进行搜寻,笔者本人在接下来的日子里也会写一个HBase方面的技术专题,有兴趣的朋友们可以稍微的期待一下.不过本章节的重点是介绍下HBase表数据的分页处理,其他的就不多说了. 首先说一下表数据分页中不可回避的一个指标:总记录数.在关系数据库中很容易统计出记录总数,但在HBase中,这却是一个大难题,至少在目前,朋友们根本不要奢望能够通过类

HBase shell的基本用法 hbase提供了一个shell的终端给用户交互.使用命令hbase shell进入命令界面.通过执行 help可以看到命令的帮助信息. 以网上的一个学生成绩表的例子来演示hbase的用法. name grad course math art Tom 5 97 87 Jim 4 89 80 这里grad对于表来说是一个只有它自己的列族,course对于表来说是一个有两个列的列族,这个列族由两个列组成math和art,当然我们可以根据我们的需要在course中建立更

---恢复内容开始--- http://blog.csdn.net/frankiewang008/article/details/41965543 1-HBase的安装 HBase是什么? HBase是Apache Hadoop中的一个子项目,Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元,通过使用hadoop的DFS工具就可以看到这些这些数据 存储文件夹的结构,还可以通过Map/Reduce的框架(算法)对HBase进行操作,如右侧的图所示: HBase在产品中还包含了Jetty