FamilyFilter 用于过滤Family package com.fatkun.filter;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;import org.apac
FamilyFilter 用于过滤Family
package com.fatkun.filter; 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.Get; 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.CompareFilter; import org.apache.hadoop.hbase.filter.FamilyFilter; import org.apache.hadoop.hbase.filter.Filter; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; public class TestHbaseFamilyFilter { String tableName = "test_family_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("只列出小于data2的列"); Filter filter1 = new FamilyFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("data2"))); scan.setFilter(filter1); ResultScanner scanner1 = table.getScanner(scan); for (Result res : scanner1) { System.out.println(res); } scanner1.close(); System.out.println("get也可以设置filter"); Get get1 = new Get(Bytes.toBytes("row005")); get1.setFilter(filter1); Result result1 = table.get(get1); System.out.println("Result of get(): " + result1); } /** * 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("data1"); htd.addFamily(hcd1); HColumnDescriptor hcd2 = new HColumnDescriptor("data2"); htd.addFamily(hcd2); HColumnDescriptor hcd3 = new HColumnDescriptor("data3"); htd.addFamily(hcd3); admin.createTable(htd); } HTable table = new HTable(config, tableName); table.setAutoFlush(false); int count = 50; for (int i = 1; i <p class="copyright"> 原文地址:Hbase FamilyFilter, 感谢原作者分享。 </p>

TograntpermissionstonewMySQLusers,followthesesteps:1)AccessMySQLasauserwithsufficientprivileges,2)CreateanewuserwiththeCREATEUSERcommand,3)UsetheGRANTcommandtospecifypermissionslikeSELECT,INSERT,UPDATE,orALLPRIVILEGESonspecificdatabasesortables,and4)

Toaddusersinmysqleffectivelyandsecurely, ikutiTheSesteps: 1) usethecreateUserStatementToadDanewuser, spesifyingthehostandastrongpassword.2) GrantnessaryPrivileGeSingSupingTheGrantement, ADHERINGTOTHEPRINCIPREFLEFLEASE.3)

TOADDANEWUSERWITHCEPLEXPELPISIONSIONSIONMYSQL, FOLLONGHESESTEPS: 1) COTETETHEUSERWITHCEATEUSER'NEWUSER '@' LOCSOUSTHOST'IDENTIFIFYBY'PA ssword ';. 2) grantrearaccesstoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost' ;. 3) GrantWriteAccessto '

Jenis data rentetan di MySQL termasuk char, varchar, binari, varbinary, gumpalan, dan teks. Kolaborasi menentukan perbandingan dan menyusun rentetan. 1.BARI sesuai untuk rentetan panjang tetap, Varchar sesuai untuk rentetan panjang berubah-ubah. 2.Binary dan Varbinary digunakan untuk data binari, dan gumpalan dan teks digunakan untuk data objek besar. 3. Peraturan menyusun seperti UTF8MB4_UNICODE_CI mengabaikan kes atas dan bawah dan sesuai untuk nama pengguna; UTF8MB4_BIN adalah sensitif kes dan sesuai untuk bidang yang memerlukan perbandingan yang tepat.

Pemilihan panjang lajur MySqlvarchar terbaik harus berdasarkan analisis data, pertimbangkan pertumbuhan masa depan, menilai kesan prestasi, dan keperluan set aksara. 1) menganalisis data untuk menentukan panjang biasa; 2) Rizab ruang pengembangan masa depan; 3) memberi perhatian kepada kesan panjang besar pada prestasi; 4) Pertimbangkan kesan set aksara pada penyimpanan. Melalui langkah -langkah ini, kecekapan dan skalabiliti pangkalan data dapat dioptimumkan.

MySqlblobShavelimits: TinyBlob (255bytes), Blob (65,535bytes), MediumBlob (16,777,215bytes), andlongblob (4,294,967,295bytes) Obsefectively: 1) PertimbangkanPerformanceImpactsandstorelargeblobsexternally; 2) ManageBackupSandReplicationCarefly; 3) UsePathsinst

Alat dan teknologi terbaik untuk mengautomasikan penciptaan pengguna di MySQL termasuk: 1. MySqlworkbench, sesuai untuk persekitaran kecil dan sederhana, mudah digunakan tetapi penggunaan sumber yang tinggi; 2. Ansible, sesuai untuk persekitaran pelbagai pelayan, lengkung pembelajaran yang mudah tetapi curam; 3. Skrip python adat, fleksibel tetapi perlu memastikan keselamatan skrip; 4 Boneka dan chef, sesuai untuk persekitaran berskala besar, kompleks tetapi berskala. Skala, keluk pembelajaran dan keperluan integrasi harus dipertimbangkan ketika memilih.

Ya, yoursearchinsideablobinmysqlusingspecifictechniques.1) converttheblobtoautf-8stringwithconvertfunctionandsearchusing.2) forcompressedblobs, usedcompressbeforeconversion.3) overperformanceimpacsanddata


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
