HBase–经常使用过滤器篇

1. 比较过滤器
(1) 比较过滤器的操做符

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

  
(2) 经常使用比较过滤器的比较器

BinaryComparator  按字节索引顺序比较指定字节数组，采用Bytes.compareTo(byte[])
BinaryPrefixComparator 跟前面相同，只是比较左端的数据是否相同
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如今value中

  
(3) 比较过滤器的实际应用
3-1) 行键过滤器 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) 列族过滤器FamilyFilter

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

 
3-3) 列过滤器QualifierFilter

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

   
3-4) 值过滤器ValueFilter

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

   
2. 专用过滤器
(1) 前缀过滤器 PrefixFilter --针对行键

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

  
(2) 列前缀过滤器

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

  
3. 正则表达式过滤（RegexStringComparator）

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

  
4. SubStringComparator
用于监测一个子串是否存在于值中，而且不区分大小写。

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. 布隆过滤器 BloomFilter
简介：hbase的storefile有不少，随机查的时候可能须要遍历不少storefile，若是在建表的时候指定了bloomfilter，则在get查询（scan无论用）的时候就能够过滤掉不少不符合规则的storefile，提升查询效率。

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

  

6.  更多过滤器实例
参考：http://blog.csdn.net/u012185296/article/details/47338549

 

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