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Hbase的后缀过滤查询

HBase原生自带了对RowKey的很多种查询策略。...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)。...true,不返回该行,false 返回该行 PrefixFilter 前缀过滤器将会过滤掉不匹配的记录,过滤的对象是主键的值。...PageFilter 分页过滤器,通过pageSize设置每次返回的行数,这需要客户端在遍历的时候记住页开始的地方,配合scan的startkey一起使用 FilterList 过滤器集合,Hbase...TimestampsFilter 这里参数是一个集合,只有包含在集合中的版本才会包含在结果集中 由于其原生带有PrefixFilter这种对ROWKEY的前缀过滤查询,因此想着实现的后缀查询的过程中

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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=>"PrefixFilter('00000')" 1 如上命令所示,查询的是表名为testByCrq,过滤方式是通过前缀过滤过滤的是行键,匹配出前缀为

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HBase 命令行

这篇文章主要为了整理hbase命令行的使用, 留待以后用到时翻阅. 读取数据 因为一个数据库使用, 通常最复杂的命令就是查询, 故而将大篇幅都给了查询....哦对, 如果你现在还没有数据, 先跳到文章底部, 那里有建表和数据插入的操作. hbase没有索引, 访问hbase中的数据只有三种方式: 通过指定row key访问 通过row key范围访问 全表扫描...不过经过我多方尝试, 发现这些方法都是hbase官方jar包中实现的过滤功能, 也就是说, 如果你是用JAVA开发, 那就可以自己写过滤器....进而找到所有在org.apache.hadoop.hbase.filter包下的实现类: ? 各个过滤器的参数, 可看其各自的构造方法....简单列一下其中可用的方法: row key 过滤 PrefixFilter: row key 前缀匹配 PrefixFilter('test'): 匹配所有'test'开头的row key FuzzyRowFilter

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HBaseHBase之what

来加速Hbase的访问,比如cache的.META.元数据的信息。...流程 老的Region寻址方式 在Hbase 0.96版本以前,Hbase有两个特殊的表,分别是-ROOT-表和.META.表,其中-ROOT-的位置存储在ZooKeeper中,-ROOT-本身存储了...(3)Hlog数量上限 前面说到Hlog为了保证Hbase数据的一致性,那么如果Hlog太多的话,会导致故障恢复的时间太长,因此Hbase会对Hlog的最大个数做限制。...该参数为:hbase.hregion.majorcompaction.jitter 具体算法为: hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘于一个随机分数,这个随机分数不能超过...通过hbase.hregion.majorcompaction参数的值加上或减去hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘于一个随机分数的值就确定下一次大合并的时间区间。

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HBaseHBase之how

HBase Shell 常用命令: 注意:HBase在linux命令行下操作时,区分大小写 HBase API HBase 提供Java方式的原生接口,其中需要注意的有: (1)创建Connection...HBase Rest Gateway HBase附带的REST服务器,该服务器将HBase表,行,单元和元数据作为URL指定的资源公开。...HBase到Hive 将HBase的数据作为数据源,建立Hive外部表关联到HBase,利用Hive的HQL查询HBase数据,更进一步,将Hive的元数据同步到Impala,利用Impala的SQL...这是HBase二级索引出现的背景。即二级索引是为了让HBase能够提供更多维度的查询能力。...注意:HBase原生并不支持二级索引方案,但基于HBase的KeyValue数据模型与API,可以轻易地构建出二级索引数据。

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