目录

1.什么是过滤器

2.比较运算符

3 .常见的六大比较器（3，4不太常用）

4. 通用过滤器

列值过滤器：ValueFilter

RowFilte 行键过滤器

列过滤器：QualifierFilter

列簇过滤器：FamilyFilter

5.专用过滤器

单列值过滤器：SingleColumnValueFilter

列值排除过滤器：SingleColumnValueExcludeFilter

rowkey前缀过滤器：PrefixFilter

分页过滤器 PageFilter

多过滤器综合查询 FilterList

1.什么是过滤器

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， 基于 HBase 本身提供的三维有序（行键，列，版本有序），这些过滤器可以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（这是一个服务端过滤器），这样也可以降低网络传输的压力。

过滤器的类型很多，但是可以分为两大类：

  • 比较过滤器：可应用于rowkey、列簇、列、列值过滤器

  • 专用过滤器：只能适用于特定的过滤器

2.比较运算符

  • LESS <

  • LESS_OR_EQUAL <=

  • EQUAL =

  • NOT_EQUAL <>

  • GREATER_OR_EQUAL >=

  • GREATER >

  • NO_OP 排除所有

3 .常见的六大比较器（3，4不太常用）

BinaryComparator：按字节索引顺序比较指定字节数组，采用Bytes.compareTo(byte[])

BinaryPrefixComparato：只是比较左端前缀的数据是否相同

NullComparator：判断给定的是否为空

BitComparator：按位比较

RegexStringComparator：提供一个正则的比较器，仅支持 EQUAL 和非EQUAL

SubstringComparator：判断提供的子串是否出现在中

4. 通用过滤器

首先这是连接hbase,以及传入过滤器，打印返回值的方法

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

import java.io.IOException;

public class FilterTest1 {
    Connection conn;
    Admin admin;
    TableName studentTTN;
    Table student;
    @Before
    public void getConn() throws IOException {
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum","master:2181,node1:2181,node2:2181");
        conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
        admin = conn.getAdmin();
        studentTTN = TableName.valueOf("student");
        student = conn.getTable(TableName.valueOf("student"));

    }
/**
*创建一个Scan对象，设置过滤器
*通过getScanner()方法获取所有过滤出来的数据，返回result数组
*遍历这个数组，将值一一取出来
*/
    public void printFilter(Filter filter) throws IOException {
        Scan scan = new Scan();
        scan.setFilter(filter);
        ResultScanner scanner = student.getScanner(scan);
        for (Result result : scanner) {
            String id = Bytes.toString(result.getRow());
            String name = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes(), "name".getBytes()));
            String age = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes(), "age".getBytes()));
            String gender = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes(), "gender".getBytes()));
            String clazz = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes(), "clazz".getBytes()));
            System.out.println(id + "," + name + "," + age + "," + gender + "," + clazz);
        }
    }
}

列值过滤器：ValueFilter

 /**
     *列值过滤器ValueFilter
     * 比较方法：对每个单元(cell)内容进行比较，一般不太符合要求
     * 我们进行比较的时候需要比较符和比较器
     */
    @Test
    public void ValueFilter() throws IOException {
        //二进制比较器，传入23的字节数组形式
        BinaryComparator binaryComparator = new BinaryComparator("23".getBytes());
        //采用列值过滤器，里面传入比较符（大于），比较器
        ValueFilter valueFilter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.GREATER, binaryComparator);
        printFilter(valueFilter);

    }

返回结果： 将所有行的数据都返回了，这是因为列值过滤器会将每一个cell的数据作比较，比如第一行，她的年龄没有到达23，但是15001000001他的ascii码比23大，这一行显示的所有其他数据都是比23要大的，只要一个cell符合条件，就返回这条数据

RowFilte 行键过滤器

 @Test
   /**
    * RowFilte 行键过滤器
    * 过滤出rowkey（id）以150010089开头的学生信息
    */
    public void RowFilter() throws IOException {
       //BinaryPrefixComparator:二进制前缀过滤器，筛选条件是左端数据是'150010089'
       BinaryPrefixComparator binaryPrefixComparator = new BinaryPrefixComparator("150010089".getBytes());
       RowFilter rowFilter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, binaryPrefixComparator);
       printFilter(rowFilter);
   }

结合了行键过滤器,可以看到返回的都是rowkey左端数据是'150010089'的

列过滤器：QualifierFilter

     */
    public void SubStringQualifierFilter() throws IOException {
        //这里用到了子字符串比较器，需要目标内容中含有'na'这个字符串
        SubstringComparator comparator = new SubstringComparator("na");
        
       
        QualifierFilter qualifierFilter = new QualifierFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, comparator);            

        Scan scan = new Scan();
        scan.setFilter(qualifierFilter);

        ResultScanner scanner = student.getScanner(scan);
        for (Result rs : scanner) {
            for (Cell cell : rs.listCells()) {
                String cf = Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell));
                String q = Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell));
                String value = Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell));
                System.out.println(cf + ":" + q + " " + value); 
            }
        }         
    }
}

列簇过滤器：FamilyFilter

//过FamilyFilter查询列簇名包含in的所有列簇下面的数据 
@Test
    public void SubstringComparatorFilter() throws IOException {
        //比较值过滤器，以"in"为前缀
        SubstringComparator info = new SubstringComparator("in");
        FamilyFilter familyFilter = new FamilyFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, info);
        printFilter(familyFilter);
    }

 结果：列簇名中含有"in"的数据都返回了

5.专用过滤器

单列值过滤器：SingleColumnValueFilter

这里有需要注意的地方，如果比较的列值中有null,是会将这行数据打印出来的，无法过滤掉

@Test
   /**
    * SingleColumnValueFilter 单列值过滤器
    * 可以指定一个列进行过滤
    * 该过滤器会将符合过滤条件的列对应的cell所在的整行数据进行返回
    * 如果某条数据的列不符合条件，则会将整条数据进行过滤
    * 如果数据中不存在指定的列，则默认会直接返回
    *
    * age > 23 的学生
    */
    public void SingleColumnValueFiter() throws IOException {
       SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter = new SingleColumnValueFilter(
               "info".getBytes(),
               "age".getBytes(),
               CompareFilter.CompareOp.GREATER,
               "23".getBytes()
       );
       printFilter(singleColumnValueFilter);
   }

列值排除过滤器：SingleColumnValueExcludeFilter

 /**
     与SingleColumnValueFilter相反，会排除掉指定的列，其他的列全部返回
     通过SingleColumnValueExcludeFilter与BinaryComparator
     查询文科所有学生信息，最终不返回clazz列
     */
   @Test
    public void SingleColumnValueExculdeFilter() throws IOException {
       //比较过滤器，以"文科"为前缀
       BinaryPrefixComparator binaryPrefixComparator = new BinaryPrefixComparator("文科".getBytes());
       SingleColumnValueExcludeFilter singleColumnValueExcludeFilter = new SingleColumnValueExcludeFilter(
               "info".getBytes(),
               "clazz".getBytes(),
               CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
               binaryPrefixComparator
       );
       printFilter(singleColumnValueExcludeFilter);
   }

rowkey前缀过滤器：PrefixFilter

 @Test
   /**
    * 过滤出rowkey（id）以150010089开头的学生
    * 使用PrefixFilter:rowkey前缀过滤器
    * 相当于BinaryPrefixComparator+RowFilter
    */
    public void PrefixFilter() throws IOException {
       PrefixFilter prefixFilter = new PrefixFilter("150010089".getBytes());
       printFilter(prefixFilter);
   }

这样结果和上面一样：但是 少创建了一个比较过滤器

分页过滤器 PageFilter

我这里实现的功能和mysql中的limit m,n类似

将上个传入 PageFilter中rowkey 存储起来，作为下面 PageFilter查询的开始位置，再设置一下返回的数据条数，就可以得到分页查询的结果

 @Test
    /**
     * 通过PageFilter查询第三页的数据，每页10条
     *
     * 使用PageFilter分页效率比较低，每次都需要扫描前面的数据，直到扫描到所需要查的数据
     *
     * 可设计一个合理的rowkey来实现分页需求
     */
    public void PageFilter1() throws IOException {
        int pagenum=4;
        int pagesize=10;
        int start_num=(pagenum-1)*pagesize+1;
        // PageFilter里面传入int类型值
        PageFilter pageFilter = new PageFilter(start_num);
        Scan scan = new Scan();    
        scan.setFilter(pageFilter);
        ResultScanner scanner = student.getScanner(scan);
        //这里循环不断给rowkey赋新值，最后一次的rowkey是我们需要的      
        String rowkey=null;
        for (Result result : scanner) {       
            rowkey = Bytes.toString(result.getRow());
        }
        System.out.println(rowkey);
        Scan scan1 = new Scan();
        scan1.withStartRow(rowkey.getBytes());
        PageFilter pageFilter1 = new PageFilter(pagesize);
        scan1.setFilter(pageFilter1);
        ResultScanner scanner1 = student.getScanner(scan1);
        for (Result rs : scanner1) {
            String id = Bytes.toString(rs.getRow());
            String name = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "name".getBytes()));
            String age = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "age".getBytes()));
            String gender = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "gender".getBytes()));
            String clazz = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "clazz".getBytes()));
            System.out.println(id + "," + name + "," + age + "," + gender + "," + clazz);
        }
    }

 如果我们在设置行键的时候就注意到了要设置一定的规律，就不用前面获取开始位置的Rowkey这个操作， 比如说rowkey是从1500100000开始到1500101000的连续数字，我就直接可以知道第31也的rowkey是1500100031，直接设置PageFilter为10就好了

{       Scan scan = new Scan();
        scan.withStartRow("1500100031".getBytes());
        PageFilter pageFilter = new PageFilter(10);
        scan1.setFilter(pageFilter);
        ResultScanner scanner = student.getScanner(scan);
        for (Result rs : scanner) {
            String id = Bytes.toString(rs.getRow());
            String name = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "name".getBytes()));
            String age = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "age".getBytes()));
            String gender = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "gender".getBytes()));
            String clazz = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "clazz".getBytes()));
            System.out.println(id + "," + name + "," + age + "," + gender + "," + clazz);
        }

多过滤器综合查询 FilterList

可以向FilterList添加多个过滤器，返回的是满足所有过滤条件的数据

  @Test
    /**
     * 过滤 gender为男，age>23，理科班的学生
     * 过条件过滤需要使用FilterList
     */
    public void MultipleFilter() throws IOException {

        SingleColumnValueFilter filter1 = new SingleColumnValueFilter(
                "info".getBytes(),
                "gender".getBytes(),
                CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
                "男".getBytes()
        );

        SingleColumnValueFilter filter2 = new SingleColumnValueFilter(
                "info".getBytes(),
                "age".getBytes(),
                CompareFilter.CompareOp.GREATER,
                "23".getBytes()
        );

        SingleColumnValueFilter filter3 = new SingleColumnValueFilter(
                "info".getBytes(),
                "clazz".getBytes(),
                CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
                new BinaryPrefixComparator("理科".getBytes())
        );
        FilterList filterList = new FilterList();
        filterList.addFilter(filter1);
        filterList.addFilter(filter2);
        filterList.addFilter(filter3);

        printFilter(filterList);


    }
}

结果： 

# hbase # zookeeper # hadoop
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