cari

RowFilter用于过滤row key Operator Description LESS 小于 LESS_OR_EQUAL 小于等于 EQUAL 等于 NOT_EQUAL 不等于 GREATER_OR_EQUAL 大于等于 GREATER 大于 NO_OP 排除所有 Comparator Description BinaryComparator 使用Bytes.compareTo()比较 BinaryPrefix

RowFilter用于过滤row key

Operator Description
LESS 小于
LESS_OR_EQUAL 小于等于
EQUAL 等于
NOT_EQUAL 不等于
GREATER_OR_EQUAL 大于等于
GREATER 大于
NO_OP 排除所有
Comparator Description
BinaryComparator 使用Bytes.compareTo()比较
BinaryPrefixComparator 和BinaryComparator差不多,从前面开始比较
NullComparator Does?not compare against an actual value but whether a given one is?null, or not?null.
BitComparator Performs?a bitwise comparison, providing a?BitwiseOp?class with?AND,?OR, and?XOR?operators.
RegexStringComparator 正则表达式
SubstringComparator 把数据当成字符串,用contains()来判断
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.BinaryComparator;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.BinaryPrefixComparator;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.Filter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RegexStringComparator;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator;
public class TestHbaseRowFilter {
	String tableName = "test_row_filter";
	Configuration config = HBaseConfiguration.create();
	/**
	 * 部分代码来自hbase权威指南
	 * @throws IOException
	 */
	public void testRowFilter() throws IOException {
		HTable table = new HTable(config, tableName);
		Scan scan = new Scan();
		System.out.println("小于等于row010的行");
		Filter filter1 = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL,
				new BinaryComparator("row010".getBytes()));
		scan.setFilter(filter1);
		ResultScanner scanner1 = table.getScanner(scan);
		for (Result res : scanner1) {
			System.out.println(res);
		}
		scanner1.close();
		System.out.println("正则获取结尾为5的行");
		Filter filter2 = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
				new RegexStringComparator(".*5$"));
		scan.setFilter(filter2);
		ResultScanner scanner2 = table.getScanner(scan);
		for (Result res : scanner2) {
			System.out.println(res);
		}
		scanner2.close();
		System.out.println("包行有5的行");
		Filter filter3 = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
				new SubstringComparator("5"));
		scan.setFilter(filter3);
		ResultScanner scanner3 = table.getScanner(scan);
		for (Result res : scanner3) {
			System.out.println(res);
		}
		scanner3.close();
		System.out.println("开头是row01的");
		Filter filter4 = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
				new BinaryPrefixComparator("row01".getBytes()));
		scan.setFilter(filter4);
		ResultScanner scanner4 = table.getScanner(scan);
		for (Result res : scanner4) {
			System.out.println(res);
		}
		scanner3.close();
	}
	/**
	 * 初始化数据
	 */
	public void init() {
		// 创建表和初始化数据
		try {
			HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);
			if (!admin.tableExists(tableName)) {
				HTableDescriptor htd = new HTableDescriptor(tableName);
				HColumnDescriptor hcd1 = new HColumnDescriptor("data");
				htd.addFamily(hcd1);
				HColumnDescriptor hcd2 = new HColumnDescriptor("url");
				htd.addFamily(hcd2);
				admin.createTable(htd);
			}
			HTable table = new HTable(config, tableName);
			table.setAutoFlush(false);
			int count = 50;
			for (int i = 1; i 
<h2 id="输出结果">输出结果</h2>
<pre class="brush:php;toolbar:false">小于等于row010的行
keyvalues={row001/data:col1/1364133382268/Put/vlen=7, row001/url:col1/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row002/data:col2/1364133382268/Put/vlen=7, row002/url:col2/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row003/data:col3/1364133382268/Put/vlen=7, row003/url:col3/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row004/data:col4/1364133382268/Put/vlen=7, row004/url:col4/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row005/data:col5/1364133382268/Put/vlen=7, row005/url:col5/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row006/data:col6/1364133382268/Put/vlen=7, row006/url:col6/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row007/data:col7/1364133382268/Put/vlen=7, row007/url:col7/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row008/data:col8/1364133382268/Put/vlen=7, row008/url:col8/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row009/data:col9/1364133382268/Put/vlen=7, row009/url:col9/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row010/data:col0/1364133382268/Put/vlen=7, row010/url:col0/1364133382268/Put/vlen=6}
正则获取结尾为5的行
keyvalues={row005/data:col5/1364133382268/Put/vlen=7, row005/url:col5/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row015/data:col5/1364133382268/Put/vlen=7, row015/url:col5/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row025/data:col5/1364133382268/Put/vlen=7, row025/url:col5/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row035/data:col5/1364133382268/Put/vlen=7, row035/url:col5/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row045/data:col5/1364133382268/Put/vlen=7, row045/url:col5/1364133382268/Put/vlen=6}
包行有5的行
keyvalues={row005/data:col5/1364133382268/Put/vlen=7, row005/url:col5/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row015/data:col5/1364133382268/Put/vlen=7, row015/url:col5/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row025/data:col5/1364133382268/Put/vlen=7, row025/url:col5/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row035/data:col5/1364133382268/Put/vlen=7, row035/url:col5/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row045/data:col5/1364133382268/Put/vlen=7, row045/url:col5/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row050/data:col0/1364133382268/Put/vlen=7, row050/url:col0/1364133382268/Put/vlen=6}
开头是row01的
keyvalues={row010/data:col0/1364133382268/Put/vlen=7, row010/url:col0/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row011/data:col1/1364133382268/Put/vlen=7, row011/url:col1/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row012/data:col2/1364133382268/Put/vlen=7, row012/url:col2/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row013/data:col3/1364133382268/Put/vlen=7, row013/url:col3/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row014/data:col4/1364133382268/Put/vlen=7, row014/url:col4/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row015/data:col5/1364133382268/Put/vlen=7, row015/url:col5/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row016/data:col6/1364133382268/Put/vlen=7, row016/url:col6/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row017/data:col7/1364133382268/Put/vlen=7, row017/url:col7/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row018/data:col8/1364133382268/Put/vlen=7, row018/url:col8/1364133382268/Put/vlen=6}
keyvalues={row019/data:col9/1364133382268/Put/vlen=7, row019/url:col9/1364133382268/Put/vlen=6}

参考

hbase权威指南

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimanakah MySQL berbeza dari SQLite?Bagaimanakah MySQL berbeza dari SQLite?Apr 24, 2025 am 12:12 AM

Perbezaan utama antara MySQL dan SQLite adalah konsep reka bentuk dan senario penggunaan: 1. MySQL sesuai untuk aplikasi besar dan penyelesaian peringkat perusahaan, menyokong prestasi tinggi dan kesesuaian yang tinggi; 2. SQLITE sesuai untuk aplikasi mudah alih dan perisian desktop, ringan dan mudah dibenamkan.

Apakah indeks di MySQL, dan bagaimana mereka meningkatkan prestasi?Apakah indeks di MySQL, dan bagaimana mereka meningkatkan prestasi?Apr 24, 2025 am 12:09 AM

Indeks dalam MySQL adalah struktur yang diperintahkan satu atau lebih lajur dalam jadual pangkalan data, yang digunakan untuk mempercepat pengambilan data. 1) Indeks meningkatkan kelajuan pertanyaan dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas. 2) Indeks B-Tree menggunakan struktur pokok yang seimbang, yang sesuai untuk pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3) Gunakan pernyataan createIndex untuk membuat indeks, seperti createIndexidx_customer_idonorders (customer_id). 4) Indeks komposit boleh mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, seperti createIndexidx_customer_orderonorders (customer_id, order_date). 5) Gunakan Jelaskan untuk menganalisis rancangan pertanyaan dan elakkan

Terangkan cara menggunakan transaksi di MySQL untuk memastikan konsistensi data.Terangkan cara menggunakan transaksi di MySQL untuk memastikan konsistensi data.Apr 24, 2025 am 12:09 AM

Menggunakan transaksi dalam MySQL memastikan konsistensi data. 1) Mulakan transaksi melalui starttransaction, dan kemudian laksanakan operasi SQL dan serahkannya dengan komit atau rollback. 2) Gunakan SavePoint untuk menetapkan titik simpan untuk membolehkan rollback separa. 3) Cadangan Pengoptimuman Prestasi termasuk memendekkan masa urus niaga, mengelakkan pertanyaan berskala besar dan menggunakan tahap pengasingan yang munasabah.

Dalam senario apa yang mungkin anda pilih PostgreSQL melalui MySQL?Dalam senario apa yang mungkin anda pilih PostgreSQL melalui MySQL?Apr 24, 2025 am 12:07 AM

Senario di mana PostgreSQL dipilih dan bukannya MySQL termasuk: 1) Pertanyaan Kompleks dan Fungsi SQL Lanjutan, 2) Integriti Data yang ketat dan Pematuhan Asid, 3) Fungsi Spatial Advanced diperlukan, dan 4) Prestasi tinggi diperlukan apabila memproses set data yang besar. PostgreSQL berfungsi dengan baik dalam aspek -aspek ini dan sesuai untuk projek -projek yang memerlukan pemprosesan data yang kompleks dan integriti data yang tinggi.

Bagaimana anda boleh mendapatkan pangkalan data MySQL?Bagaimana anda boleh mendapatkan pangkalan data MySQL?Apr 24, 2025 am 12:04 AM

Keselamatan pangkalan data MySQL dapat dicapai melalui langkah -langkah berikut: 1. 2. Transmisi yang disulitkan: Konfigurasi SSL/TLS untuk memastikan keselamatan penghantaran data. 3. Backup dan Pemulihan Pangkalan Data: Gunakan MySQLDUMP atau MySQLPUMP untuk data sandaran secara kerap. 4. Dasar Keselamatan Lanjutan: Gunakan firewall untuk menyekat akses dan membolehkan operasi pembalakan audit. 5. Pengoptimuman Prestasi dan Amalan Terbaik: Mengambil kira kedua -dua keselamatan dan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan dan penyelenggaraan tetap.

Apakah beberapa alat yang boleh anda gunakan untuk memantau prestasi MySQL?Apakah beberapa alat yang boleh anda gunakan untuk memantau prestasi MySQL?Apr 23, 2025 am 12:21 AM

Bagaimana untuk memantau prestasi MySQL dengan berkesan? Gunakan alat seperti mysqladmin, showglobalstatus, perconamonitoring dan pengurusan (PMM), dan mysql enterprisemonitor. 1. Gunakan mysqladmin untuk melihat bilangan sambungan. 2. Gunakan showglobalstatus untuk melihat nombor pertanyaan. 3.Pmm menyediakan data prestasi terperinci dan antara muka grafik. 4.MySqLenterPrisemonitor menyediakan fungsi pemantauan yang kaya dan mekanisme penggera.

Bagaimana MySQL berbeza dari SQL Server?Bagaimana MySQL berbeza dari SQL Server?Apr 23, 2025 am 12:20 AM

Perbezaan antara MySQL dan SQLServer adalah: 1) MySQL adalah sumber terbuka dan sesuai untuk sistem web dan tertanam, 2) SQLServer adalah produk komersil Microsoft dan sesuai untuk aplikasi peringkat perusahaan. Terdapat perbezaan yang signifikan antara kedua -dua enjin penyimpanan, pengoptimuman prestasi dan senario aplikasi. Apabila memilih, anda perlu mempertimbangkan saiz projek dan skalabiliti masa depan.

Dalam senario apa yang mungkin anda pilih SQL Server melalui MySQL?Dalam senario apa yang mungkin anda pilih SQL Server melalui MySQL?Apr 23, 2025 am 12:20 AM

Dalam senario aplikasi peringkat perusahaan yang memerlukan ketersediaan yang tinggi, keselamatan maju dan integrasi yang baik, SQLServer harus dipilih bukannya MySQL. 1) SQLServer menyediakan ciri peringkat perusahaan seperti ketersediaan tinggi dan keselamatan maju. 2) Ia bersepadu dengan ekosistem Microsoft seperti VisualStudio dan PowerBI. 3) SQLServer melakukan pengoptimuman prestasi yang sangat baik dan menyokong jadual yang dioptimumkan memori dan indeks penyimpanan lajur.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.