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那伊抹微笑
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博文标题：HBase - Filter - 过滤器的介绍以及使用 | 那伊抹微笑
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世界上最遥远的距离不是天涯，也不是海角，而是我站在妳的面前，妳却感觉不到我的存在
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Flume+Kafka+Storm+Redis/Hbase+Hadoop+Hive+Mahout+Spark ... 云计算技术
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（期待与你一起学习，共同进步）
1 过滤器
HBase 的基本 API，包括增、删、改、查等。
增、删都是相对简单的操作，与传统的 RDBMS 相比，这里的查询操作略显苍白，只能根据特性的行键进行查询（Get）或者根据行键的范围来查询（Scan）。
HBase 不仅提供了这些简单的查询，而且提供了更加高级的过滤器（Filter）来查询。
1.1 过滤器的两类参数
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。
使用过滤器至少需要两类参数：
1.1.1 一类是抽象的操作符
HBase 提供了枚举类型的变量来表示这些抽象的操作符：
LESS
LESS_OR_EQUAL
EQUAL
NOT_EQUAL
GREATER_OR_EQUAL
GREATER
NO_OP
1.1.2 另一类是比较器
代表具体的逻辑，例如字节级的比较，字符串级的比较等。
1.2 比较器
比较器作为过滤器的核心组成之一，用于处理具体的比较逻辑，例如字节级的比较，字符串级的比较等。
1.2.1 RegexStringComparator
支持正则表达式的值比较
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);
1.2.2 SubStringComparator
用于监测一个子串是否存在于值中，并且不区分大小写。
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);
1.2.3 BinaryPrefixComparator
前缀二进制比较器。与二进制比较器不同的是，只比较前缀是否相同。
Scan scan = new Scan();
BinaryPrefixComparator comp = new BinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes("yting")); //
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("family"), Bytes.toBytes("qualifier"), CompareOp.EQUAL, comp);
scan.setFilter(filter);
1.2.4 BinaryComparator
二进制比较器，用于按字典顺序比较 Byte 数据值。
Scan scan = new Scan();
BinaryComparator comp = new BinaryComparator(Bytes.toBytes("xmei")); //
ValueFilter filter = new ValueFilter(CompareOp.EQUAL, comp);
scan.setFilter(filter);
1.3 列值过滤器
1.3.1 SingleColumnValueFilter
SingleColumnValueFilter 用于测试值的情况（相等，不等，范围 、、、）
下面一个检测列族 family 下的列 qualifier 的列值和字符串 "my-value" 相等的部分示例代码 :
Scan scan = new Scan();
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("family"), Bytes.toBytes("qualifier"), CompareOp.EQUAL, Bytes.toBytes("my-value"));
scan.setFilter(filter);
1.3.2 SingleColumnValueExcludeFilter
跟 SingleColumnValueFilter 功能一样，只是不查询出该列的值。
下面的代码就不会查询出 family 列族下 qualifier 列的值（列都不会查出来）
Scan scan = new Scan();
SingleColumnValueExcludeFilter filter = new
SingleColumnValueExcludeFilter(Bytes.toBytes("family"), Bytes.toBytes("qualifier"), CompareOp.EQUAL, Bytes.toBytes("my-value"));
scan.setFilter(filter);
1.4 键值元数据过滤器
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" 是否保存在（如 ColumnFamily:Column qualifiers）。
1.4.1 FamilyFilter
用于过滤列族（通常在 Scan 过程中通过设定某些列族来实现该功能，而不是直接使用该过滤器）。
Scan scan = new Scan();
FamilyFilter filter = new FamilyFilter(CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("my-family"))); // 列族为 my-family
scan.setFilter(filter);
1.4.2 QualifierFilter
用于列名（Qualifier）过滤。
Scan scan = new Scan();
QualifierFilter filter = new QualifierFilter(CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("my-column"))); // 列名为 my-column
scan.setFilter(filter);
1.4.3 ColumnPrefixFilter
用于列名（Qualifier）前缀过滤，即包含某个前缀的所有列名。
Scan scan = new Scan();
ColumnPrefixFilter filter = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("my-prefix")); // 前缀为 my-prefix
scan.setFilter(filter);
1.4.4 MultipleColumnPrefixFilter
MultipleColumnPrefixFilter
与 ColumnPrefixFilter 的行为类似，但可以指定多个列名（Qualifier）前缀。
Scan scan = new Scan();
byte[][] prefixes = new byte[][]{Bytes.toBytes("my-prefix-1"), Bytes.toBytes("my-prefix-2")};
MultipleColumnPrefixFilter filter = new MultipleColumnPrefixFilter(prefixes); // 不解释，你懂的 、、、
scan.setFilter(filter);
1..4.5 ColumnRangeFilter
该过滤器可以进行高效的列名内部扫描。（为何是高效呢？？？因为列名是已经按字典排序好的）HBase-0.9.2 版本引入该功能。
Scan scan = new Scan();
boolean minColumnInclusive = true;
boolean maxColumnInclusive = true;
ColumnRangeFilter filter = new ColumnRangeFilter(Bytes.toBytes("minColumn"), minColumnInclusive, Bytes.toBytes("maxColumn"), maxColumnInclusive);
scan.setFilter(filter);
1.6 DependentColumnFilter
该过滤器尝试找到该列所在的每一行，并返回该行具有相同时间戳的全部键值对。
Scan scan = new Scan();
DependentColumnFilter filter = new DependentColumnFilter(Bytes.toBytes("family"), Bytes.toBytes("qualifier"));
scan.setFilter(filter);
1.5 行键过滤器
1.5.1 RowFilter
行键过滤器，一般来讲，执行 Scan 使用 startRow/stopRow 方式比较好，而 RowFilter 过滤器也可以完成对某一行的过滤。
Scan scan = new Scan();
RowFilter filter = new RowFilter(CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("my-row-1")));
scan.setFilter(filter);
1.5.2 RandomRowFilter
该过滤器是随机选择一行的过滤器。参数 chance 是一个浮点值，介于 0.1 和 1.0 之间。
Scan scan = new Scan();
float chance = 0.5f;
RandomRowFilter filter = new RandomRowFilter(chance); // change 在 0.1 ~ 1.0 之间的浮点值
scan.setFilter(filter);
1.6 功能过滤器
1.6.1 PageFilter
用于按行分页。
long pageSize = 10;
int totalRowsCount = 0;
PageFilter filter = new PageFilter(pageSize);
byte[] lastRow = null;
while(true) {
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filter);
if(lastRow != null) {
byte[] postfix = Bytes.toBytes("postfix");
byte[] startRow = Bytes.add(lastRow, postfix);
scan.setStartRow(startRow);
System.out.println("start row : " + Bytes.toString(startRow));
}
ResultScanner scanner = _hTable.getScanner(scan);
int localRowsCount = 0;
for(Result result : scanner) {
System.out.println(localRowsCount++ + " : " + result);
totalRowsCount++;
lastRow = result.getRow(); // ResultScanner 的结果集是排序好的，这样就可以取到最后一个 row 了
}
scanner.close();
if(localRowsCount == 0) break;
}
System.out.println("total rows is : " + totalRowsCount);
1.6.2 FirstKeyOnlyFilter
该过滤器只查询每个行键的第一个键值对，在统计计数的时候提高效率。（HBase-Coprocessor 做 RowCount 的时候可以提高效率）。
Scan scan = new Scan();
FirstKeyOnlyFilter filter = new FirstKeyOnlyFilter(); // 只查询每个行键的第一个键值对
scan.setFilter(filter);
1.6.3 KeyOnlyFilter
Scan scan = new Scan();
KeyOnlyFilter filter = new KeyOnlyFilter(); // 只查询每行键值对中有 "键" 元数据信息，不显示值，可以提升扫描的效率
scan.setFilter(filter);
1.6.4 InclusiveStopFilter
常规的 Scan 包含 start-row 但不包含 stop-row，如果使用该过滤器便可以包含 stop-row。
Scan scan = new Scan();
InclusiveStopFilter filter = new InclusiveStopFilter(Bytes.toBytes("stopRowKey"));
scan.setFilter(filter);
1.6.5 ColumnPaginationFilter
按列分页过滤器，针对列数量很多的情况使用。
Scan scan = new Scan();
int limit = 0;
int columnOffset = 0;
ColumnPaginationFilter filter = new ColumnPaginationFilter(limit, columnOffset);
scan.setFilter(filter);
2 自定义过滤器
做法 : 继承 FilterBase，然后打成 jar 放到 $HBASE_HOEM/lib 目录下去（注意：需要重启 HBase 集群）
写自定义过滤器的时候需要熟悉过滤器的执行流程，不解释 、、、
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