hbase 常用过滤器filter--------------------------有这篇文章就够了，舍我其谁！！！！

本文主要是介绍hbase 常用过滤器filter--------------------------有这篇文章就够了，舍我其谁！！！！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

 

目录

1.1 过滤器的作用

1.2 rowkeyFilter

1.3 prefixfilter

1.4 firstKeyOnlyFilter

1.5 valueFilter

1.7 keyonlyFilter

1.8 randomRowFilter

1.9 inclusiveStopFilter

1.10 columnPrefixFilter

1.11 columnCountGetFilter

1.12 singleColumnValueFilter

1.13 singleColumnValueExcludeFilter

1.14 skipFilter

1.15 whileMatchFilter

1.16 filterList

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1.1 过滤器的作用

过滤器可以根据列族、列、版本等更多的条件来对数据进行过滤，高效地完成查询过滤的任务，带有过滤器条件的RPC查询请求会把过滤器分发到各个 regionServer，达到降低网络传输压力的目的。通过提供一组过滤器，hBase可以对hBase中数据的多个维度进行筛选，最终筛选出来的数据能够细化到具体的一个存储单元格上。 通常来说，通过行键和值来筛选数据的应用场景较多，其中应用得比较多的过滤器包括RowFilter、PrefixFilter、FirstKeyOnlyFilter和ValueFilter。

1.2 rowkeyFilter

1. RowFilter：筛选出匹配的所有的行，对于这个过滤器的应用场景，是非常直观的，使用BinaryComparator可以筛选出具有某个行键的行，或者通过改变比较运算符来筛选出符合某一条件的多条数据，以下就是筛选出行键为row0的一行数据。

Filter mFilter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("row0")));

1.3 prefixfilter

PrefixFilter：筛选出具有特定前缀的行键的数据，这个过滤器所实现的功能其实也可以由RowFilter结合RegexComparator来实现，不过这里提供了一种更为简便的方法，以下过滤器将筛选出行键以prefix为前缀的所有的行。

Filter mFilter = new PrefixFilter(Bytes.toBytes("prefix"));

1.4 firstKeyOnlyFilter

FirstKeyOnlyFilter：如果你只想返回的结果集中只包含第一列的数据，那么这个过滤器能够满足你的要求。它在找到每行的第一列之后会停止扫描，从而使扫描的性能也得到了一定的提升。

Filter mFilter = new FirstKeyOnlyFilter();

1.5 valueFilter

 ValueFilter：按照具体的值来筛选单元格的过滤器，这会把一行中值不能满足的单元格过滤掉，对于每一行的一个列，如果其对应的值不包含row_value，那么这个列将不会返回到客户端。

Filter mFilter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator("row_value"));

1.7 keyonlyFilter

只返回每行的行健

Filter kof=new KeyOnlyFilter();//OK 返回所有的行，但值全是空

1.8 randomRowFilter

RandomRowFilter:按照一定的几率来返回随机的结果集
Filter rrf=new RandomRowFilter((float) 0.8);//OK随机选出一部分的行

1.9 inclusiveStopFilter

InclusiveStopFilter:扫描的时候，我们可以设置一个开始行键和一个终止行键，默认情况下，这个行键的返回是前闭后开区间，即包含起始行，但不包含终止行，如果我们想要同时包含起始行和终止行，使用inclusivestopfilter
Filter isf=new InclusiveStopFilter(Bytes.toBytes("row1"));//OK包含了扫描的上限在结果之内

1.10 columnPrefixFilter

ColumnsPrefixFilter:按照列名的前缀来筛选单元格，如果我们想要对返回的列的前缀加以限制的话，可以使用这个过滤器
Filter cpf=new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("qual1"));//OK筛选出前缀匹配的列

1.11 columnCountGetFilter

ColumnsCountGetFilter:这个过滤器来返回每行最多返回多少列，并在遇到一行的列数超过我们所设置的限制值的时候，结束扫描操作
Filter ccf=new ColumnCountGetFilter(2);//OK如果突然发现一行中的列数超过设定的最大值时，整个扫描操作会停止

1.12 singleColumnValueFilter

SingleColumnValueFilter:用一列的值决定这一行的数据是否被过滤
SingleColumnValueFilter scvf=new SingleColumnValueFilter(
Bytes.toBytes("colfam1"),
Bytes.toBytes("qual2"),CompareFilter.CompareOp.NOT_EQUAL,new SubstringComparator("BOGUS"));
scvf.setFilterIfMissing(false);
scvf.setLatestVersionOnly(true);//OK

1.13 singleColumnValueExcludeFilter

SingColumnValueExcludeFilter:这个与10种的过滤器唯一的区别就是，作为筛选条件的列的不会包含在返回的结果中。

1.14 skipFilter

SkipFilter:这是一种附加过滤器，其与ValueFilter结合使用，如果发现一行中的某一列不符合条件，那么整行就会被过滤掉
Filter skf=new SkipFilter(vf);//OK发现某一行中的一列需要过滤时，整个行就会被过滤掉

1.15 whileMatchFilter

WhileMatchFilter:如果你想要在遇到某种条件数据之前的数据时，就可以使用这个过滤器；当遇到不符合设定条件的数据的时候，整个扫描也就结束了
Filter wmf=new WhileMatchFilter(rf);//OK类似于Pythonitertools中的takewhile

 

1.16 filterList

List<Filter>filters=new ArrayList<Filter>();

filters.add(rf);
filters.add(vf);

或者：

FilterList fl=?new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL,filters);//OK综合使用多个过滤器，AND和OR两种关系

除此以外，hBase还提供了FilterList用于综合使用多个过滤器，通过指定FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE和FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL，来分别设置必须通过所有过滤器或者仅需通过其中一个过滤器，FilterList可以嵌套使用FilterList，面对复杂的查询需求也能够得心应手。

http://www.sohu.com/a/208860675_505901

https://www.cnblogs.com/kaiwen03/p/9848037.html

 

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