HBase–經常使用過濾器篇

1. 比較過濾器
(1) 比較過濾器的操做符

LESS  <
LESS_OR_EQUAL <=
EQUAL =
NOT_EQUAL <>
GREATER_OR_EQUAL >=
GREATER >
NO_OP 排除全部

  
(2) 經常使用比較過濾器的比較器

BinaryComparator  按字節索引順序比較指定字節數組，採用Bytes.compareTo(byte[])
BinaryPrefixComparator 跟前面相同，只是比較左端的數據是否相同
NullComparator 判斷給定的是否爲空
BitComparator 按位比較
RegexStringComparator 提供一個正則的比較器，僅支持 EQUAL 和非EQUAL
SubstringComparator 判斷提供的子串是否出如今value中

  
(3) 比較過濾器的實際應用
3-1) 行鍵過濾器 RowFilter

Filter filter = new RowFilter(CompareOp.LESS_OR_EQUAL，new BinaryComparator(Bytes.toBytes("row-22")));
scan.setFilter(filter);
  
Filter filter1 = new RowFilter(CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator("-5"));
scan.setFilter(filter1);

  
3-2) 列族過濾器FamilyFilter

Filter filter1 = new FamilyFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("colfam3")));
scan.setFilter(filter1); 

 
3-3) 列過濾器QualifierFilter

filter = new QualifierFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("col-2")));
scan.setFilter(filter1);

   
3-4) 值過濾器ValueFilter

Filter filter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator(".4") ); 
scan.setFilter(filter1);

   
2. 專用過濾器
(1) 前綴過濾器 PrefixFilter --針對行鍵

Filter fileter = new PrefixFilter(Bytes.toBytes("hello"));
scan.setFilter(fileter);

  
(2) 列前綴過濾器

Filter fileter = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("hello"));
scan.setFilter(filter);

  
3. 正則表達式過濾（RegexStringComparator）

Scan scan = new Scan();
RegexStringComparator comp = new RegexStringComparator("you."); // 以 you 開頭的字符串
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("family"), Bytes.toBytes("qualifier"), CompareOp.EQUAL, comp);
scan.setFilter(filter);

  
4. SubStringComparator
用於監測一個子串是否存在於值中，而且不區分大小寫。

Scan scan = new Scan();
SubstringComparator comp = new SubstringComparator("1129"); // 查找包含 1129 的字符串
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("family"), Bytes.toBytes("qualifier"), CompareOp.EQUAL, comp);
scan.setFilter(filter);

  
5. 布隆過濾器 BloomFilter
簡介：hbase的storefile有不少，隨機查的時候可能須要遍歷不少storefile，若是在建表的時候指定了bloomfilter，則在get查詢（scan無論用）的時候就能夠過濾掉不少不符合規則的storefile，提升查詢效率。

參考：http://blog.csdn.net/opensure/article/details/46453681

  

6.  更多過濾器實例
參考：http://blog.csdn.net/u012185296/article/details/47338549

 

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