hbase是我們大數(shù)據(jù)經(jīng)常使用的一個數(shù)據(jù)庫，我們經(jīng)常需要根據(jù)某些條件去hbase獲取需要的數(shù)據(jù)，本文主要聊一下我在項目中用到的過濾查詢(基于scan查詢)。

行鍵過濾器RowFilter

new RowFilter(CompareOperator.EQUAL, new BinaryPrefixComparator("".getBytes()))

列族過濾器FamilyFilter

new FamilyFilter(CompareOperator.EQUAL, new BinaryPrefixComparator("".getBytes()))

列過濾器QualifierFilter

new QualifierFilter(CompareOperator.EQUAL, new BinaryPrefixComparator("".getBytes()))

值過濾器ValueFilter

new ValueFilter(CompareOperator.EQUAL, new BinaryPrefixComparator("".getBytes()))

過濾器的第一個參數(shù)是邏輯條件，hbase默認的有

public enum CompareOperator {
  /** less than */
  LESS,
  /** less than or equal to */
  LESS_OR_EQUAL,
  /** equals */
  EQUAL,
  /** not equal */
  NOT_EQUAL,
  /** greater than or equal to */
  GREATER_OR_EQUAL,
  /** greater than */
  GREATER,
  /** no operation */
  NO_OP,
}

第二個參數(shù)是過濾條件，常用方式有

// 前綴比較
new BinaryPrefixComparator("".getBytes())
// 全值比較
new BinaryComparator("".getBytes())
// 是否包含
new SubstringComparator("")
// 正則匹配
new RegexStringComparator("")

hbase還支持多個過濾條件組合查詢，可以通過FilterList。hbase默認支持多個過濾器之間的關系是交還是并。

val filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL)

public enum Operator {
    /** !AND */
    MUST_PASS_ALL,
    /** !OR */
    MUST_PASS_ONE
  }

如果過濾器之間想實現(xiàn)括號的功能（f1 && f2）|| f3類似這樣的需求，可以使用多個FilterList即可

val filterList1 = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL)
val filterList2 = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE)
filterList1.addFilter(filterList2)

時間戳過濾器TimestampsFilter
這里需要注意是時間戳過濾器的參數(shù)需要的java類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所有List和Long我們需要顯式的指定是java類

val arrayList = new util.ArrayList[lang.Long]()
arrayList.add(123L)
new TimestampsFilter(arrayList)

單值過濾器SingleColumnValueFilter
可以直接過濾出需要的value值

new SingleColumnValueFilter(family.getBytes(), "is_matched".getBytes(), CompareOperator.NOT_EQUAL, "1".getBytes())

以上是筆者使用過的過濾器，當然hbase還有其他的過濾器，有需要的小伙伴可以自行官網(wǎng)查詢使用。

歡迎對技術感興趣的小伙伴一起交流學習^^