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hbase-filter使用

使用filter需要guava jar包 The Guava project contains several of Google's core libraries that we rely on in 客户端去regionserver取数据的时候,hbase中存得数据量很大并且很多region的时候的,客户端请求的region不在内存中,或是没有被cache住,需要从磁盘中加载,如果这时候加载需要的时间超过 hbase数据的排序方式: HBase Table as Data Structures • A table maps rows to its families – SortedMap(Row  List SortedMap(VersionedValues)) • A column maps timestamps to values – SortedMap(Timestamp  Value) An HBase column, and timestamp) row,columnFamily 和 column都是正序排,version按时间倒序排 目前没有发现方法可以获取column的倒序(大->小),且使用不使用filter

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HBase Filter及对应Shell 转

hbase(main):032:0> scan 'users',{FILTER=>"SingleColumnValueFilter('info','age',=,'regexstring:.4')"} hbase(main):033:0> scan 'users',{FILTER=>"SingleColumnValueFilter('info','age',=,'substring:4')"} ROW hbase(main):018:0> scan 'users',{FILTER=>"ColumnPrefixFilter('ag')"} ROW hbase(main):013:0> scan 'users',{FILTER=>"RowFilter(=,'substring:01')"} ROW hbase(main):009:0> scan 'users',{FILTER=>'FirstKeyOnlyFilter()'} ROW COLUMN

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    一图理解 Hbase Bloom Filter 的使用

    结论 Bloot Filter能在大数据量的情况下判断元素在集合中是否存在 如果过滤器判断不存在则一定不在集合中 如果判断在,则有一定的误差,实际可能不在集合中 场景 hbase 在查询的时候通过Filter

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    Hbase 学习(二)各种filter

    各种filter 今天的主题是Filterhbase客户端查询的时候,自定义查询filter。 直接上例子吧,不多说别的了,第一个例子是RowFilter的。 ); Result result = table.get(get); 第三个例子是ValueFilter Filter filter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL Filter filter = new PageFilter(15); int totalRows = 0; byte[] lastRow = null; while (true) { Scan Filter filter = new InclusiveStopFilter(Bytes.toBytes("row-5")); Scan scan = new Scan(); scan.setStartRow List<Filter> filters = new ArrayList<Filter>(); Filter filter1 = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.GREATER_OR_EQUAL

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    hbase 学习

    harisekhon/hbase 这里设置的hbase的主机名为myhbase d 后续启动,输入 docker start hbase 进入hbase shell命令为 docker exec -it hbase /bin/bash hbase shell shell 查看状态 status hbase> status 查看所有表 list hbase> list 创建表 create hbase filter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("rowKey1")) filter = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("nam")); FilterList filterList = new FilterList /hbase-1.3.1/lib/ 进入hbase的bin目录下,重启hbase服务即可 ./stop-hbase.sh .

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    Hbase常用命令

    及其他关键部分 scan 'airline',{ FILTER => "KeyOnlyFilter()"} 3.只返回每一行的第一个值 scan 'airline',{ FILTER => "FirstKeyOnlyFilter qualifier前缀 scan 'airline', {FILTER => "(PrefixFilter ('row2')) AND ColumnPrefixFilter('destination') ','date')"} 7.返回该表中相应的qualifier数 scan 'airline',{FILTER =>"ColumnCountGetFilter(2)"} 8.返回多少行 scan ' airline',{FILTER => "PageFilter(1)"} 9.扫描到哪一行停止 scan 'airline',{FILTER =>"InclusiveStopFilter('row1' <来替换‘=’ 11.返回满足条件(某一列的值)的数据 scan 'airline', { COLUMNS =>'flightbetween:source', LIMIT => 4, FILTER =

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    Hbase的快速使用

    ( 123, 456))”} hbase> scan ‘t1′, {FILTER =>org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnPaginationFilter.new( 1, 0)} 搜索值为188的数据列 scan 'test1', FILTER=>"ValueFilter(=,'binary:188')" 搜索包含88的数据列 scan 'test1', FILTER (=,'substring:88')" 搜索列族为s同时包含123和222的用户 scan 'test1', FILTER=>"ColumnPrefixFilter('s') AND (ValueFilter (=,'substring:123') OR ValueFilter(=,'substring:222') ) 搜索rowkey开头为user1的用户 scan 'test1', FILTER => " PrefixFilter ('user1')" 从user1|ts2开始,找到所有的rowkey以user1开头的 scan 'test1', {STARTROW=>'user1|ts2', FILTER

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    HBase客户端API-过滤器

    在使用HBase的API查询数据的时候,我们经常需要设置一些过滤条件来查询数据,这个时候我们就需要使用 HBase API 的各种 Filter 来实现这一功能。 在 HBase API 中使用过滤器需要创建一个 Filter 实例,然后使用Scan.setFilter()或者Get.setFilter()来使用 Filter,如下: Table table = )) { Result result = it.next(); printRow(result); } resultScanner.close(); table.close(); 在 HBaseHBase API 提供了一些常用比较运算符,这些写比较器可以用来比较过滤器中的值,如: CompareOperator.LESS CompareOperator.LESS_OR_EQUAL CompareOperator.EQUAL CompareOperator.NOT_EQUAL CompareOperator.GREATOR CompareOperator.GREATOR_OR_EQUAL CompareOperator.NO_OP 在 HBase

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    hbase shell中过滤器的简单使用 转

    hbase shell中查询数据,可以在hbase shell中直接使用过滤器: # hbase shell > scan 'testByCrq', FILTER=>"ValueFilter(=,' 因在hbase shell中一些操作比较麻烦(比如删除字符需先按住ctrl在点击退格键),且退出后,查询的历史纪录不可考,故如下方式是比较方便的一种: # echo "scan 'testByCrq', FILTER=>\"ValueFilter(=,'substring:111')\"" | hbase shell 1 如上命令,可在bash中直接使用,表名是testByCrq,过滤方式是通过value 以下介绍在hbase shell中常用的过滤器: > scan 'testByCrq', FILTER=>"RowFilter(=,'substring:111')" 1 如上命令所示,查询的是表名为testByCrq > scan 'testByCrq', FILTER=>"ValueFilter(=,'substring:111')" 1 如上命令所示,查询的是表名为testByCrq,过滤方式是通过value过滤

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    HBase使用

    4} hbase> get 't1', 'r1', {FILTER => "ValueFilter(=, 'binary:abc')"} hbase> get 't1', 'r1', 'c1' 查看所有可以使用的过滤器 hbase> scan 't1', {ROWPREFIXFILTER => 'row2', FILTER => " (QualifierFilter (>=, 'binary :xyz')) AND (TimestampsFilter ( 123, 456))"} hbase> scan 't1', {FILTER => org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnPaginationFilter.new , "15", hrpc.Families(family)) getRsp, err := client.Get(getRequest) Get a specific cell with a filter 是get或scan的filter过滤器 region是 region的一些接口 cache是缓存,hbase中为了提高性能,很多地方都采用cache方式。

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    HBase的Java API操作

    hbase安装包中lib下所有jar包导入java项目。 3.HTable     可以用来和HBase表直接通信。此方法对于更新操作来说是非线程安全的。 hbase所有修改数据的操作都保证了行级别的原子性, 试验     一次插入100万条数据。 Scan scan = new Scan(); Filter filter = ... scan.setFilter(filter) 1>Hbase内置器 HBase为筛选数据提供了一组过滤器,通过这个过滤器可以在 Filter filter = new RowFilter(CompareOp.EQUAL,new RegexStringComparator("^[^x]*x[^x]*$")); Filter filter

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    Spark常用函数(源码阅读六)

    连接Hbase,读取hbase的过程,首先代码如下: def tableInitByTime(sc : SparkContext,tableName : String,columns : String, 1、val configuration = HBaseConfiguration.create()   这个用过hbase的伙伴们都知道,加载配置文件,其实调用的是HBase的API,返回的RDD是个Configuration 2、随之设置表名信息,并声明scan对象,并且set读取的列有哪些,随后调用newAPIHadoopRDD,加载指定hbase的数据,当然你可以加上各种filter。 5、下来我们看下filter函数干了什么呢? val calculateRDD = transRDD.filter(_._1 != null).filter(_._2 ! = null).filter(_._3 != null).filter(_._4 !

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    SparkSQL保存DataFrame为CSV文件

    routeTable.select("Longitude").filter(_.toString().contains(".")).isEmpty && ! routeTable.select("Latitude").filter(_.toString().trim.contains(".")).isEmpty) { // else println("write to hbase table fialled!") else println("write to hbase table fialled!") else println("write to hbase table fialled!")

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    Hadoop数据分析平台实战——090HBase shell客户端和Java Api介绍离线数据分析平台实战——090HBase shell客户端和Java Api介绍

    Hbase默认有两个命名空间,分别是hbase和default。其中hbase命名空间存储hbase自身的表信息,default存储用户创建的表。 默认情况下是获取table的全部数据,可以通过指定column和filter等相关信息进行数据的过滤。 命令格式: scan '[namespace_name:]table_name' 示例:scan 'users' scan-filter相关命令 scan提供多种filter命令,常用filter命令如下 需要注意的是: 在指定的value之前需要加'binary:',比如: scan 'users',{FILTER=>"SingleColumnValueFilter('f','id',=,'binary :1)"} scan其他参数 scan命令除了使用filter外,我们还可以定义我们需要的column,开始扫描的rowkey,结束扫描的rowkey,获取行数等信息。

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    使用 HBase - HBase Shell 命令

    数人之道原创文章,转载请关注本公众号联系我们 HBase Shell 命令文章大纲 HBase 数据库默认的客户端程序是 HBase Shell,它是一个封装了 Java 客户端 API 的 JRuby 用户可以在 HBase 的 HMaster 主机上通过命令行输入 hbase shell,即可进入 HBase 命令行环境,以命令行的方式与 HBase 进行交互。 {FILTER => "过滤器(比较运算符, '比较器')"} 在上述语法中,过滤整体可用大括号引用,也可以不用大括号,FILTER =>指定过滤器,过滤的方法用双引号引用,而比较方法用小括号引用。 例子:查询所有行的键,并返回逻辑行数 scan 'datamanroad:Performance', FILTER => "KeyOnlyFilter()" 3.1.4. 例子:分页显示表中的数据,每页最多显示一个逻辑行 scan 'datamanroad:Performance', FILTER => "PageFilter(1)" THE END

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    Hbase学习笔记

    Scan scan = new Scan();         //列值过滤    参数:列簇名 列名  比较符  值         SingleColumnValueFilter filter = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("name"));         scan.setFilter(filter);         ResultScanner bytes = new byte[][]{Bytes.toBytes("name"),Bytes.toBytes("age")};         MultipleColumnPrefixFilter filter = new org.apache.hadoop.hbase.filter.MultipleColumnPrefixFilter(bytes);         scan.setFilter(filter = new RowFilter(CompareOp.NOT_EQUAL, new RegexStringComparator("^1234"));         scan.setFilter(filter

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    php 从hbase 获取数据 原

    '/gen-php/Hbase/Types.php'; require_once $GLOBALS['THRIFT_ROOT'] . ; use Thrift\Transport\TSocket; use Hbase\HbaseClient; use Hbase\ColumnDescriptor; use Hbase\Mutation          echo "key:$key\tvalue:$value->value\ttimestamp:$value->timestamp\n"; //     } // }  # 过滤器 $filter = array(); $filter[] = "ValueFilter(=,'substring:cat_id:7|sub_cat:65')"; $filterString = implode( " AND ", $filter); $scanFilter = new \Hbase\TScan(); $scanFilter->columns=array('attr_id:1325','attr_id

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    Hbase基础命令

    此时,需要借助HBase中的高级语法——Filter来进行查询。Filter可以根据列簇、列、版本等条件来对数据进行过滤查询。 因为在HBase中,主键、列、版本都是有序存储的,所以借助Filter,可以高效地完成查询。当执行Filter时,HBase会将Filter分发给各个HBase服务器节点来进行查询。 的JAVA API,找到RowFilter构造器 通过上图,可以分析得到,RowFilter过滤器接受两个参数,  op——比较运算符  rowComparator——比较器 所以构建该Filter 的时候,只需要传入两个参数即可 4.11.4.2 命令 scan 'ORDER_INFO', {FILTER => "RowFilter(=,'binary:02602f66-adc7-40d4-8485 列名写错了查不出来数据,但HBase不会报错,因为HBase是无模式的 4.11.5.2 命令 scan 'ORDER_INFO', {FILTER => "SingleColumnValueFilter

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    避免HBase PageFilter踩坑,这几点你必须要清楚 ​

    有这样一个场景,在HBase中需要分页查询,同时根据某一列的值进行过滤。 不同于RDBMS天然支持分页查询,HBase要进行分页必须由自己实现。 刚好最近在看HBase的代码,就在本地debug了下HBase服务端Filter相关的查询流程。 Filter流程 首先看下HBase Filter的流程,见图: ? 在服务端,HBase会对客户端传递过来的filter封装成FilterWrapper。 ( Filter filter ) { if (null == filter) { // ensure the filter instance is not null throw 感想 从实现上来看HBaseFilter的实现还是比较粗糙的。效率也比较感人,不考虑网络传输和客户端内存的消耗,基本上和你在客户端过滤差不多。

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    HBase客户端API-分页过滤器

    前一篇博客说了一下 HBase 的一些过滤器,今天看看 HBase 的分页过滤器。 在 HBase 中分页过滤是通过 PageFilter 来实现的,在创建这个参数的时候需要设置一个pageSize参数,通过这个参数来控制每页返回的行数,并且在每次查询时需要指定本次查询的起始行。 这里有一点需要注意,HBase中行键的排序是按字典顺序排列的,因此返回的结果也是按此顺序排列。 下面看一下分页过滤的代码片段 Filter filter = new PageFilter(10); Table table = connection.getTable(TableName.valueOf (Filter filter) throws IOException { Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(TABLE_NAME

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