HBase常用操作

2019年6月9日 140次阅读来源: 磊宝万岁

引言 — 参数基础

1. 结构(Structural)过滤器–FilterList

2.列值过滤器–SingleColumnValueFilter

2.1.第一种构造函数情况 — 比较的关键字是字符数组

2.2.第二种构造函数情况 — 比较的关键字是比较器ByteArrayComparable

3.键值元数据

3.1. 基于列族过滤数据的FamilyFilter

3.2. 基于限定符Qualifier（列）过滤数据的QualifierFilter

3.3. 基于列名(即Qualifier)前缀过滤数据的ColumnPrefixFilter

3.4. 基于多个列名(即Qualifier)前缀过滤数据的MultipleColumnPrefixFilter

3.5. 基于列范围（不是行范围）过滤数据ColumnRangeFilter

4. RowKey

5. PageFilter

6. SkipFilter

7. Utility–FirstKeyOnlyFilter

8. 取得查询结果

引言 — 参数基础

有两个参数类在各类Filter中经常出现，统一介绍下：

（1）比较运算符 CompareFilter.CompareOp

比较运算符用于定义比较关系，可以有以下几类值供选择：

EQUAL 相等

GREATER 大于

GREATER_OR_EQUAL 大于等于

LESS 小于

LESS_OR_EQUAL 小于等于

NOT_EQUAL 不等于

（2）比较器 ByteArrayComparable

通过比较器可以实现多样化目标匹配效果，比较器有以下子类可以使用：

BinaryComparator 匹配完整字节数组

BinaryPrefixComparator 匹配字节数组前缀

BitComparator

NullComparator

RegexStringComparator 正则表达式匹配

SubstringComparator 子串匹配

1. 结构(Structural)过滤器–FilterList

FilterList 代表一个过滤器链，它可以包含一组即将应用于目标数据集的过滤器，过滤器间具有“与” FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL 和“或” FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE 关系。

官网实例代码，两个“或”关系的过滤器的写法：

FilterList list = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE); //数据只要满足一组过滤器中的一个就可以

SingleColumnValueFilter filter1 = new SingleColumnValueFilter(

cf,

column,

CompareOp.EQUAL,

Bytes.toBytes(“my value”)

);

list.add(filter1);

SingleColumnValueFilter filter2 = new SingleColumnValueFilter(

cf,

column,

CompareOp.EQUAL,

Bytes.toBytes(“my other value”)

);

list.add(filter2);

Scan scan = new Scan();

scan.setFilter(list);

2. 列值过滤器–SingleColumnValueFilter

SingleColumnValueFilter 用于测试列值相等 (CompareOp.EQUAL ), 不等 (CompareOp.NOT_EQUAL),或单侧范围 (e.g., CompareOp.GREATER)。

构造函数：

（1）比较的关键字是一个字符数组

SingleColumnValueFilter(byte[] family, byte[] qualifier, CompareFilter.CompareOp compareOp, byte[] value)

（2）比较的关键字是一个比较器（比较器下一小节做介绍）

SingleColumnValueFilter(byte[] family, byte[] qualifier, CompareFilter.CompareOp compareOp, ByteArrayComparable comparator)

2.1.第一种构造函数情况 — 比较的关键字是字符数组

官网示例代码，检查列值和字符串’my value’ 相等：

SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(

cf,

column,

CompareOp.EQUAL,

Bytes.toBytes(“my value”)

);

scan.setFilter(filter);

个人实测代码：

HTable table = HBaseDAO.getHTable(“147patents”);

FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);

SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(

Bytes.toBytes(“patentinfo”),

Bytes.toBytes(“CREATE_TIME”),

CompareOp.EQUAL,

Bytes.toBytes(“2013-06-08”)

);

filterList.addFilter(filter);

Scan scan = new Scan();

scan.setFilter(filterList);

ResultScanner rs = table.getScanner(scan);

for (Result r : rs) {

System.out.println(“Scan: ” + r);

}

table.close();

注意：还是大写问题，HBase的列名必须大写！

2.2.第二种构造函数情况 — 比较的关键字是比较器ByteArrayComparable

该章节主要是针对SingleColumnValueFilter的第二种构造函数使用情况做了一些举例：

（1）支持值比较的正则表达式 — RegexStringComparator

官网示例代码：

RegexStringComparator comp = new RegexStringComparator(“my.”); //任意以my打头的值

SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(

cf,

column,

CompareOp.EQUAL,

comp

);

scan.setFilter(filter);

个人实测代码：

HTable table = HBaseDAO.getHTable(“147patents”);

FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);

RegexStringComparator comp = new RegexStringComparator(“2013-06-1.”);

SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(

Bytes.toBytes(“patentinfo”),

Bytes.toBytes(“CREATE_TIME”),

CompareOp.EQUAL,

comp

);

filterList.addFilter(filter);

Scan scan = new Scan();

scan.setFilter(filterList);

ResultScanner rs = table.getScanner(scan);

for (Result r : rs) {

System.out.println(“Scan: ” + r);

}

table.close();

（2）检测一个子串是否存在于值中（大小写不敏感） — SubstringComparator

官网示例代码：

SubstringComparator comp = new SubstringComparator(“y val”); // looking for ‘my value’

SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(

cf,

column,

CompareOp.EQUAL,

comp

);

scan.setFilter(filter);

个人实测代码：

HTable table = HBaseDAO.getHTable(“147patents”);

FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);

// RegexStringComparator comp = new RegexStringComparator(“2013-06-1.”);

SubstringComparator comp = new SubstringComparator(“2013-06-1”);

SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(

Bytes.toBytes(“patentinfo”),

Bytes.toBytes(“CREATE_TIME”),

CompareOp.EQUAL,

comp

);

filterList.addFilter(filter);

Scan scan = new Scan();

scan.setFilter(filterList);

ResultScanner rs = table.getScanner(scan);

for (Result r : rs) {

System.out.println(“Scan: ” + r);

}

table.close();

（3）BinaryComparator

二进制比较器，用得较少，有需要请自行查阅官网：http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/filter/BinaryComparator.html

（4）BinaryPrefixComparator

二进制前缀比较器，用得较少，有需要请自行查阅官网：http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/filter/BinaryPrefixComparator.html

3. 键值元数据

由于HBase 采用键值对保存内部数据，键值元数据过滤器评估一行的键(ColumnFamily：Qualifiers)是否存在 , 对应前节所述值的情况。

3.1. 基于列族过滤数据的FamilyFilter

构造函数：

FamilyFilter(CompareFilter.CompareOp familyCompareOp, ByteArrayComparable familyComparator)

个人实测代码：

HTable table = HBaseDAO.getHTable(“147patents”);

/**

* FamilyFilter构造函数中第二个参数是ByteArrayComparable类型

* ByteArrayComparable类参见“引言-参数基础”章节

* 下面仅以最可能用到的BinaryComparator、BinaryPrefixComparator举例：

FamilyFilter ff = new FamilyFilter(

CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,

new BinaryComparator(Bytes.toBytes(“pat”)) //表中不存在pat列族，过滤结果为空

);

FamilyFilter ff1 = new FamilyFilter(

CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,

new BinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes(“pat”)) //表中存在以pat打头的列族patentinfo，过滤结果为该列族所有行

);

Scan scan = new Scan();

scan.setFilter(ff1);

ResultScanner rs = table.getScanner(scan);

注意：

如果希望查找的是一个已知的列族，则使用 scan.addFamily(family) 比使用过滤器效率更高；

由于目前HBase对多列族支持不完善，所以该过滤器目前用途不大。

3.2. 基于限定符Qualifier（列）过滤数据的QualifierFilter

构造函数：

QualifierFilter(CompareFilter.CompareOp op, ByteArrayComparable qualifierComparator)

个人实测代码：

HTable table = HBaseDAO.getHTable(“147patents”);

/**

* QualifierFilter构造函数中第二个参数是ByteArrayComparable类型

* ByteArrayComparable类有以下子类可以使用：

* *******************************************

* BinaryComparator 匹配完整字节数组,

* BinaryPrefixComparator 匹配开始的部分字节数组,

* BitComparator,

* NullComparator,

* RegexStringComparator, 正则表达式匹配

* SubstringComparator

* *******************************************

* 下面仅以最可能用到的BinaryComparator、BinaryPrefixComparator举例：

QualifierFilter ff = new QualifierFilter(

CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,

new BinaryComparator(Bytes.toBytes(“belong”)) //表中不存在belong列，过滤结果为空

);

QualifierFilter ff1 = new QualifierFilter(

CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,

new BinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes(“BELONG”)) //表中存在以BELONG打头的列BELONG_SITE，过滤结果为所有行的该列数据

);

Scan scan = new Scan();

scan.setFilter(ff1);

ResultScanner rs = table.getScanner(scan);

说明：

一旦涉及到列（Qualifier），HBase就只认大写字母了！

该过滤器应该比FamilyFilter更常用！

3.3. 基于列名(即Qualifier)前缀过滤数据的ColumnPrefixFilter （该功能用QualifierFilter也能实现）

构造函数：

ColumnPrefixFilter(byte[] prefix)

注意：

一个列名是可以出现在多个列族中的，该过滤器将返回所有列族中匹配的列。

官网示例代码，查找所有”abc”打头的列：

HTableInterface t = …;

byte[] row = …;

byte[] family = …;

byte[] prefix = Bytes.toBytes(“abc”);

Scan scan = new Scan(row, row); // (optional) limit to one row

scan.addFamily(family); // (optional) limit to one family

Filter f = new ColumnPrefixFilter(prefix);

scan.setFilter(f);

scan.setBatch(10); // set this if there could be many columns returned

ResultScanner rs = t.getScanner(scan);

for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {

for (KeyValue kv : r.raw()) {

// each kv represents a column

}

rs.close();

个人实测代码：

HTable table = HBaseDAO.getHTable(“147patents”);

//返回所有行中以BELONG打头的列的数据

ColumnPrefixFilter ff1 = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes(“BELONG”));

Scan scan = new Scan();

scan.setFilter(ff1);

ResultScanner rs = table.getScanner(scan);

3.4. 基于多个列名(即Qualifier)前缀过滤数据的MultipleColumnPrefixFilter

说明：

MultipleColumnPrefixFilter 和 ColumnPrefixFilter 行为差不多，但可以指定多个前缀。

官方示例代码，查找所有”abc”或”xyz”打头的列：

HTableInterface t = …;

byte[] row = …;

byte[] family = …;

byte[][] prefixes = new byte[][] {Bytes.toBytes(“abc”), Bytes.toBytes(“xyz”)};

Scan scan = new Scan(row, row); // (optional) limit to one row

scan.addFamily(family); // (optional) limit to one family

Filter f = new MultipleColumnPrefixFilter(prefixes);

scan.setFilter(f);

scan.setBatch(10); // set this if there could be many columns returned

ResultScanner rs = t.getScanner(scan);

for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {

for (KeyValue kv : r.raw()) {

// each kv represents a column

}

rs.close();

个人实测代码：

HTable table = HBaseDAO.getHTable(“147patents”);

byte[][] prefixes = new byte[][] {Bytes.toBytes(“BELONG”), Bytes.toBytes(“CREATE”)};

//返回所有行中以BELONG或者CREATE打头的列的数据

MultipleColumnPrefixFilter ff = new MultipleColumnPrefixFilter(prefixes);

Scan scan = new Scan();

scan.setFilter(ff);

ResultScanner rs = table.getScanner(scan);

3.5. 基于列范围（不是行范围）过滤数据ColumnRangeFilter

说明：

可用于获得一个范围的列，例如，如果你的一行中有百万个列，但是你只希望查看列名为bbbb到dddd的范围

该方法从 HBase 0.92 版本开始引入

一个列名是可以出现在多个列族中的，该过滤器将返回所有列族中匹配的列

构造函数：

ColumnRangeFilter(byte[] minColumn, boolean minColumnInclusive, byte[] maxColumn, boolean maxColumnInclusive)

参数解释：

minColumn – 列范围的最小值，如果为空，则没有下限；

minColumnInclusive – 列范围是否包含minColumn ；

maxColumn – 列范围最大值，如果为空，则没有上限；

maxColumnInclusive – 列范围是否包含maxColumn 。

官网示例代码，查找列名在”bbbb”到”dddd”范围的数据：

HTableInterface t = …;

byte[] row = …;

byte[] family = …;

byte[] startColumn = Bytes.toBytes(“bbbb”);

byte[] endColumn = Bytes.toBytes(“bbdd”);

Scan scan = new Scan(row, row); // (optional) limit to one row

scan.addFamily(family); // (optional) limit to one family

Filter f = new ColumnRangeFilter(startColumn, true, endColumn, true);

scan.setFilter(f);

scan.setBatch(10); // set this if there could be many columns returned

ResultScanner rs = t.getScanner(scan);

for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {

for (KeyValue kv : r.raw()) {

// each kv represents a column

}

rs.close();

个人实测代码：

HTable table = HBaseDAO.getHTable(“147patents”);

byte[] startColumn = Bytes.toBytes(“C”);

byte[] endColumn = Bytes.toBytes(“D”);

//返回所有列中从C到D打头的范围的数据，实际返回类似CREATOR、CREATE_TIME、CHANNEL_CODE等列的数据

ColumnRangeFilter ff = new ColumnRangeFilter(startColumn, true, endColumn, true);

Scan scan = new Scan();

scan.setFilter(ff);

ResultScanner rs = table.getScanner(scan);

4. RowKey

当需要根据行键特征查找一个范围的行数据时，使用Scan的startRow和stopRow会更高效，但是，startRow和stopRow只能匹配行键的开始字符，而不能匹配中间包含的字符：

byte[] startColumn = Bytes.toBytes(“aaa”);

byte[] endColumn = Bytes.toBytes(“bbb”);

Scan scan = new Scan(startColumn,endColumn);

当需要针对行键进行更复杂的过滤时，可以使用RowFilter：

构造函数：

RowFilter(CompareFilter.CompareOp rowCompareOp, ByteArrayComparable rowComparator)

参数解释参见“引言-参数基础”章节。

个人实测代码：

HTable table = HBaseDAO.getHTable(“147patents”);

/**

* rowkey格式为：创建日期_发布日期_ID_TITLE

* 目标：查找发布日期为 2013-07-16 的数据

RowFilter rf = new RowFilter(

CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,

new SubstringComparator(“_2013-07-16_”)

);

Scan scan = new Scan();

scan.setFilter(rf);

ResultScanner rs = table.getScanner(scan);

注意：

测试过程中尝试通过组合使用两个RowFilter（CompareFilter.CompareOp参数分别为GREATER_OR_EQUAL和LESS_OR_EQUAL），和SubstringComparator，过滤找出指定发布时间范围内的数据，但结果比较意外，不是预想的数据，估计比较运算符GREATER_OR_EQUAL和LESS_OR_EQUAL和比较器SubstringComparator组合使用效果不太好，慎用。

5.PageFilter

指定页面行数，返回对应行数的结果集。

需要注意的是，该过滤器并不能保证返回的结果行数小于等于指定的页面行数，因为过滤器是分别作用到各个region server的，它只能保证当前region返回的结果行数不超过指定页面行数。

构造函数：

PageFilter(long pageSize)

实测代码（从“2013-07-26”行开始，取5行）：

Scan scan = new Scan();

scan.setStartRow(Bytes.toBytes(“2013-07-26”));

PageFilter pf = new PageFilter(5L);

scan.setFilter(pf);

ResultScanner rs = table.getScanner(scan);

for (Result r : rs) {

for (Cell cell : r.rawCells()) {

System.out.println(“Rowkey : ” + Bytes.toString(r.getRow())

+ ” Familiy:Quilifier : “

+ Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))

+ ” Value : “

+ Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))

+ ” Time : ” + cell.getTimestamp());

}

注意：

由于该过滤器并不能保证返回的结果行数小于等于指定的页面行数，所以更好的返回指定行数的办法是ResultScanner.next(int nbRows) ，即：

ResultScanner rs = table.getScanner(scan);

for (Result r : rs.next(5)) {

for (Cell cell : r.rawCells()) {

System.out.println(“Rowkey : ” + Bytes.toString(r.getRow())

+ ” Familiy:Quilifier : “

+ Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))

+ ” Value : “

+ Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))

+ ” Time : ” + cell.getTimestamp());

}

6.SkipFilter

根据整行中的每个列来做过滤，只要存在一列不满足条件，整行都被过滤掉。

例如，如果一行中的所有列代表的是不同物品的重量，则真实场景下这些数值都必须大于零，我们希望将那些包含任意列值为0的行都过滤掉。

在这个情况下，我们结合ValueFilter和SkipFilter共同实现该目的：

scan.setFilter(new SkipFilter(new ValueFilter(CompareOp.NOT_EQUAL,new BinaryComparator(Bytes.toBytes(0))));

构造函数：

SkipFilter(Filter filter)

个人实测代码：

目前的数据：

hbase(main):009:0> scan ‘rd_ns:itable’

ROW COLUMN+CELL

100001 column=info:address, timestamp=1405417403438, value=anywhere

100001 column=info:age, timestamp=1405417403438, value=24

100001 column=info:name, timestamp=1405417403438, value=zhangtao

100002 column=info:address, timestamp=1405417426693, value=shangdi

100002 column=info:age, timestamp=1405417426693, value=28

100002 column=info:name, timestamp=1405417426693, value=shichao

100003 column=info:address, timestamp=1405494141522, value=huilongguan

100003 column=info:age, timestamp=1405494999631, value=29

100003 column=info:name, timestamp=1405494141522, value=liyang

3 row(s) in 0.0190 seconds

执行以下代码：

Configuration conf = HBaseConfiguration.create();

HTable table = new HTable(conf, “rd_ns:itable”);

Scan scan = new Scan();

scan.setFilter(new SkipFilter(new ValueFilter(CompareOp.NOT_EQUAL,

new BinaryComparator(Bytes.toBytes(“28”)))));

ResultScanner rs = table.getScanner(scan);

for (Result r : rs) {

for (Cell cell : r.rawCells()) {

System.out.println(“Rowkey : ” + Bytes.toString(r.getRow())

+ ” Familiy:Quilifier : “

+ Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))

+ ” Value : “

+ Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))

+ ” Time : ” + cell.getTimestamp());

}

table.close();

输出结果（整个100002行被过滤掉了）：

Rowkey : 100001 Familiy:Quilifier : address Value : anywhere Time : 1405417403438

Rowkey : 100001 Familiy:Quilifier : age Value : 24 Time : 1405417403438

Rowkey : 100001 Familiy:Quilifier : name Value : zhangtao Time : 1405417403438

Rowkey : 100003 Familiy:Quilifier : address Value : huilongguan Time : 1405494141522

Rowkey : 100003 Familiy:Quilifier : age Value : 29 Time : 1405494999631

Rowkey : 100003 Familiy:Quilifier : name Value : liyang Time : 1405494141522

7. Utility–FirstKeyOnlyFilter

该过滤器仅仅返回每一行中的第一个cell的值，可以用于高效的执行行数统计操作。

估计实战意义不大。

构造函数：

public FirstKeyOnlyFilter()

个人实测代码：

HTable table = HBaseDAO.getHTable(“147patents”);

FirstKeyOnlyFilter fkof = new FirstKeyOnlyFilter();

Scan scan = new Scan();

scan.setFilter(fkof);

ResultScanner rs = table.getScanner(scan);

8. 取得查询结果

无论是官网的Ref Guide还是网上流传的大部分博客中，输出查询结果的代码都是：

for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {

for (KeyValue kv : r.raw()) {

// each kv represents a column

}

但查看最新的API可知Result实例的raw()方法已经不建议使用了：

raw() Deprecated. as of 0.96, use rawCells()

0.96以后版本正确的获取结果代码如下：

for (Result r : rs) {

for (Cell cell : r.rawCells()) {

System.out.println(

“Rowkey : “+Bytes.toString(r.getRow())+

“Familiy:Quilifier : “+Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))+

“Value : “+Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))

);

}

    原文作者：磊宝万岁
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/1dcb1a5f96cb
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