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HBase 过滤器

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HBase 过滤器

IDEA 导入Maven依赖

<dependency><groupId>org.apache.hbase</groupId><artifactId>hbase-server</artifactId><version>1.4.6</version></dependency>

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。

过滤器的两类参数

  过滤器可以根据列簇、列、版本等更多的条件来对数据进行过滤，基于HBase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：

  • 一类是抽象的操作符，另一类是比较器。

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 ：小于- LESS_OR_EQUAL ：小于等于- EQUAL ：等于- NOT_EQUAL ：不等于- GREATER_OR_EQUAL ：大于等于- GREATER ：大于- NO_OP ：不比较

比较器

  比较器作为过滤器的核心组件之一，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。

RegexStringComparator ：支持正则表达式的值比较

Scan scan =newScan();
RegexStringComparator comp =newRegexStringComparator(“文科*”);// 以 文科 开头的字符串
SingleColumnValueFilter filter =newSingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("clazz"), CompareOp.EQUAL, comp);
scan.setFilter(filter);

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 =newScan();
SubstringComparator comp =newSubstringComparator("1129");// 查找包含 1129 的字符串
SingleColumnValueFilter filter =newSingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("clazz"), CompareOp.EQUAL, comp);
scan.setFilter(filter);

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 =newScan();
BinaryPrefixComparator comp =newBinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes("yting"));//
SingleColumnValueFilter filter =newSingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("family"), Bytes.toBytes("qualifier"),  CompareOp.EQUAL, comp);
scan.setFilter(filter);

BinaryComparator：二进制比较器，用于按字典顺序比较 Byte 数据值。

Scan scan =newScan();
BinaryComparator comp =newBinaryComparator(Bytes.toBytes("xmei"));//
ValueFilter filter =newValueFilter(CompareOp.EQUAL, comp);
scan.setFilter(filter);
  • 列值过滤器：效率较低，需要做全表扫描SingleColumnValueFilter：用于测试值的情况（相等，不等，范围 、、、）
  • 列簇过滤器：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）。
  • 列名过滤器：QualifierFilter：用于列名（Qualifier）过滤。
  • 行键过滤器：效率较高，行键前缀过滤效率较高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。

Bloom Filter 布隆过滤器

  Bloom Filter（布隆过滤器）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

  在计算机科学中，我们常常会碰到时间换空间或者空间换时间的情况，即为了达到某一个方面的最优而牺牲另一个方面。Bloom Filter在时间空间这两个因素之外又引入了另一个因素：错误率。在使用Bloom Filter判断一个元素是否属于某个集合时，会有一定的错误率。也就是说，有可能把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（False Positive），但不会把属于这个集合的元素误认为不属于这个集合（False Negative）。在增加了错误率这个因素之后，Bloom Filter通过允许少量的错误来节省大量的存储空间。

  它的用法其实是很容易理解的，我们拿个HBase中应用的例子来说下，我们已经知道rowKey存放在HFile中，那么为了从一系列的HFile中查询某个rowkey，我们就可以通过 Bloom Filter 快速判断 rowkey 是否在这个HFile中，从而过滤掉大部分的HFile，减少需要扫描的Block。

Bloom Filter 工作原理

  BloomFilter对于HBase的随机读性能至关重要，对于get操作以及部分scan操作可以剔除掉不会用到的HFile文件，减少实际IO次数，提高随机读性能。在此简单地介绍一下Bloom Filter的工作原理，Bloom Filter使用位数组来实现过滤，初始状态下位数组每一位都为0，如下图所示：

  假如此时有一个集合S = {x1, x2, … xn}，Bloom Filter使用k个独立的hash函数，分别将集合中的每一个元素映射到｛1,…,m｝的范围。对于任何一个元素，被映射到的数字作为对应的位数组的索引，该位会被置为1。比如元素x1被hash函数映射到数字8，那么位数组的第8位就会被置为1。下图中集合S只有两个元素x和y，分别被3个hash函数进行映射，映射到的位置分别为（0，3，6）和（4，7，10），对应的位会被置为1:

  现在假如要判断另一个元素是否是在此集合中，只需要被这3个hash函数进行映射，查看对应的位置是否有0存在，如果有的话，表示此元素肯定不存在于这个集合，否则有可能存在。下图所示就表示z肯定不在集合｛x，y｝中：

  • 从上面的内容我们可以得知，Bloom Filter有两个很重要的参数: - 哈希函数个数- 位数组的大小

Bloom Filter 在HBase中的应用

  HFile 中和 Bloom Filter 相关的Block；

Scanned Block Section（扫描HFile时被读取）：Bloom Block；

Load-on-open-section（regionServer启动时加载到内存）：BloomFilter Meta Block、 Bloom Index Block；

  • Bloom Block：Bloom数据块，存储Bloom的位数组
  • Bloom Index Block：Bloom数据块的索引
  • BloomFilter Meta Block：从HFile角度看bloom数据块的一些元数据信息，大小个数等等

  HBase中每个HFile都有对应的位数组，KeyValue在写入HFile时会先经过几个hash函数的映射，映射后将对应的数组位改为1，get请求进来之后再进行hash映射，如果在对应数组位上存在0，说明该get请求查询的数据不在该HFile中。

  HFile中的Bloom Block中存储的就是上面说得位数组，当HFile很大时，Data Block 就会很多，同时KeyValue也会很多，需要映射入位数组的rowKey也会很多，所以为了保证准确率，位数组就会相应越大，那Bloom Block也会越大，为了解决这个问题就出现了Bloom Index Block，一个HFile中有多个Bloom Block（位数组），根据rowKey拆分，一部分连续的Key使用一个位数组。这样查询rowKey就要先经过Bloom Index Block（在内存中）定位到Bloom Block，再把Bloom Block加载到内存，进行过滤。

HBase 过滤器作用

作用：

  • 过滤器的作用是在服务端判断数据是否满足条件，然后只将满足条件的数据返回给客户端
  • 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

比较过滤器

比较运算符

  • LESS <
  • LESS_OR_EQUAL <=
  • EQUAL =
  • NOT_EQUAL <>
  • GREATER_OR_EQUAL >=
  • GREATER >
  • NO_OP 排除所有

常见的六大比较过滤器

BinaryComparator

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

BinaryPrefixComparator

通BinaryComparator，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

示例代码

rowKey过滤器：RowFilter

通过RowFilter与BinaryComparator过滤比rowKey 1500100010小的所有值出来

@Test// 通过RowFilter过滤比rowKey 1500100010 小的所有值出来publicvoidBinaryComparatorFilter()throws IOException {
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
        BinaryComparator binaryComparator =newBinaryComparator(Bytes.toBytes(1500100010));
        RowFilter rowFilter =newRowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS, binaryComparator);
        Scan scan =newScan();
        scan.setFilter(rowFilter);
        ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);
        Result rs = scanner.next();while(rs != null){
            String id = Bytes.toString(rs.getRow());
            String name = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(),"name".getBytes()));int age = Bytes.toInt(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 +"\t"+ name +"\t"+ age +"\t"+ gender +"\t"+ clazz +"\t");

            rs = scanner.next();}}

列簇过滤器：FamilyFilter

通过FamilyFilter与SubstringComparator查询列簇名包含in的所有列簇下面的数据

@Test// 通过FamilyFilter查询列簇名包含in的所有列簇下面的数据publicvoidSubstringComparatorFilter()throws IOException {
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
        SubstringComparator substringComparator =newSubstringComparator("in");
        FamilyFilter familyFilter =newFamilyFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, substringComparator);
        Scan scan =newScan();
        scan.setFilter(familyFilter);
        ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);
        Result rs = scanner.next();while(rs != null){
            String id = Bytes.toString(rs.getRow());
            String name = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(),"name".getBytes()));int age = Bytes.toInt(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 +"\t"+ name +"\t"+ age +"\t"+ gender +"\t"+ clazz +"\t");

            rs = scanner.next();}}

通过FamilyFilter与 BinaryPrefixComparator 过滤出列簇以info开头的列簇下的所有数据

// 通过FamilyFilter与 BinaryPrefixComparator 过滤出列簇以info开头的所有列簇下的所有数据@TestpublicvoidBinaryPrefixComparatorFilter()throws IOException {
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));// 二进制前缀比较器
        BinaryPrefixComparator binaryPrefixComparator =newBinaryPrefixComparator("info".getBytes());// FamilyFilter 作用于列簇的过滤器
        FamilyFilter familyFilter =newFamilyFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, binaryPrefixComparator);

        Scan scan =newScan();

        scan.withStartRow("1500100001".getBytes());
        scan.withStopRow("1500100011".getBytes());// 通过setFilter方法设置过滤器
        scan.setFilter(familyFilter);

        ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);printRS(scanner);}

列过滤器：QualifierFilter

通过QualifierFilter与SubstringComparator查询列名包含in的列的值

publicvoidprintRS(ResultScanner scanner)throws IOException {for(Result rs : scanner){
            String rowkey = Bytes.toString(rs.getRow());
            System.out.println("当前行的rowkey为："+ rowkey);for(Cell cell : rs.listCells()){
                String family = Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell));
                String qualifier = Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell));byte[] bytes = CellUtil.cloneValue(cell);if("age".equals(qualifier)){int value = Bytes.toInt(bytes);
                    System.out.println(family +":"+ qualifier +"的值为"+ value);}else{
                    String value = Bytes.toString(bytes);
                    System.out.println(family +":"+ qualifier +"的值为"+ value);}}}}@Test// 通过FamilyFilter查询列簇名包含in的所有列簇下面的数据publicvoidSubstringComparatorFilter()throws IOException {
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
        SubstringComparator substringComparator =newSubstringComparator("in");
        FamilyFilter familyFilter =newFamilyFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, substringComparator);
        Scan scan =newScan();
        scan.setFilter(familyFilter);
        ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);
        Result rs = scanner.next();while(rs != null){
            String id = Bytes.toString(rs.getRow());
            String name = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(),"name".getBytes()));int age = Bytes.toInt(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 +"\t"+ name +"\t"+ age +"\t"+ gender +"\t"+ clazz +"\t");

            rs = scanner.next();}}

过滤出 列的名字 中 包含 “am” 所有的列 及列的值

// 过滤出 列的名字 中 包含 "am" 所有的列 及列的值@TestpublicvoidSubstringComparatorQualifierFilter()throws IOException {
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));

        SubstringComparator substringComparator =newSubstringComparator("am");// 作用在列名上的过滤器
        QualifierFilter qualifierFilter =newQualifierFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, substringComparator);
        Scan scan =newScan();

        scan.withStartRow("1500100001".getBytes());
        scan.withStopRow("1500100011".getBytes());// 通过setFilter方法设置过滤器
        scan.setFilter(qualifierFilter);

        ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);printRS(scanner);}

列值过滤器：ValueFilter

通过ValueFilter与BinaryPrefixComparator过滤出所有的cell中值以 “张” 开头的学生

@Test// 通过ValueFilter与BinaryPrefixComparator过滤出所有的cell中值以 "张" 开头的学生publicvoidBinaryPrefixComparatorFilter()throws IOException {
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
        BinaryPrefixComparator binaryPrefixComparator =newBinaryPrefixComparator("张".getBytes());
        ValueFilter valueFilter =newValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, binaryPrefixComparator);
        Scan scan =newScan();
        scan.setFilter(valueFilter);
        ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);printRS(scanner);}

过滤出文科的学生，只会返回clazz列，其他列的数据不符合条件，不会返回

// 过滤出文科的学生// 只会返回clazz列，其他列的数据不符合条件，不会返回@TestpublicvoidRegexStringComparatorFilter()throws IOException {
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));// 使用正则表达式比较器
        RegexStringComparator regexStringComparator =newRegexStringComparator("^文科.*");// ValueFilter 会返回符合条件的cell，并不会返回整条数据
        ValueFilter valueFilter =newValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, regexStringComparator);

        Scan scan =newScan();

        scan.withStartRow("1500100001".getBytes());
        scan.withStopRow("1500100011".getBytes());// 通过setFilter方法设置过滤器
        scan.setFilter(valueFilter);

        ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);printRS(scanner);}


专用过滤器

单列值过滤器：SingleColumnValueFilter

SingleColumnValueFilter会返回满足条件的cell所在行的所有cell的值（即会返回一行数据）

通过SingleColumnValueFilter与查询文科班所有学生信息

@Test// 通过SingleColumnValueFilter与查询文科班所有学生信息publicvoidRegexStringComparatorFilter()throws IOException {
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
        SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter =newSingleColumnValueFilter("info".getBytes(),"clazz".getBytes(),
                CompareFilter.CompareOp.EQUAL,newRegexStringComparator("^文科.*"));

        Scan scan =newScan();
        scan.setFilter(singleColumnValueFilter);
        ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);

        Result rs = scanner.next();while(rs != null){
            String id = Bytes.toString(rs.getRow());
            String name = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(),"name".getBytes()));int age = Bytes.toInt(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 +"\t"+ name +"\t"+ age +"\t"+ gender +"\t"+ clazz +"\t");

            rs = scanner.next();}}

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查询文科一班所有学生信息，最终不返回clazz列

@Test// 通过SingleColumnValueExcludeFilter与BinaryComparator查询文科一班所有学生信息，最终不返回clazz列publicvoidRegexStringComparatorExcludeFilter()throws IOException {
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
        SingleColumnValueExcludeFilter singleColumnValueExcludeFilter =newSingleColumnValueExcludeFilter("info".getBytes(),"clazz".getBytes(),
                CompareFilter.CompareOp.EQUAL,newBinaryComparator("文科一班".getBytes()));

        Scan scan =newScan();
        scan.setFilter(singleColumnValueExcludeFilter);
        ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);

        Result rs = scanner.next();while(rs != null){
            String id = Bytes.toString(rs.getRow());
            String name = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(),"name".getBytes()));int age = Bytes.toInt(rs.getValue("info".getBytes(),"age".getBytes()));
            String gender = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(),"gender".getBytes()));// clazz列为空
            String clazz = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(),"clazz".getBytes()));

            System.out.println(id +"\t"+ name +"\t"+ age +"\t"+ gender +"\t"+ clazz +"\t");

            rs = scanner.next();}}

rowkey前缀过滤器：PrefixFilter

通过PrefixFilter查询以150010008开头的所有前缀的rowkey

@Test// 通过PrefixFilter查询以150010008开头的所有前缀的rowkeypublicvoidPrefixFilterFilter()throws IOException {
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
        PrefixFilter prefixFilter =newPrefixFilter("150010008".getBytes());
        Scan scan =newScan();
        scan.setFilter(prefixFilter);
        ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);
        Result rs = scanner.next();while(rs != null){
            String id = Bytes.toString(rs.getRow());
            String name = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(),"name".getBytes()));int age = Bytes.toInt(rs.getValue("info".getBytes(),"age".getBytes()));
            String gender = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(),"gender".getBytes()));// clazz列为空
            String clazz = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(),"clazz".getBytes()));

            System.out.println(id +"\t"+ name +"\t"+ age +"\t"+ gender +"\t"+ clazz +"\t");

            rs = scanner.next();}}

分页过滤器PageFilter

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

@Test// 通过PageFilter查询第三页的数据，每页10条publicvoidPageFilter()throws IOException {
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));int PageNum =3;int PageSize =10;
        Scan scan =newScan();if(PageNum ==1){
            scan.withStartRow("".getBytes());//使用分页过滤器，实现数据的分页
            PageFilter pageFilter =newPageFilter(PageSize);
            scan.setFilter(pageFilter);
            ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);printRS(scanner);}else{
            String current_page_start_rows ="";int scanDatas =(PageNum -1)* PageSize +1;
            PageFilter pageFilter =newPageFilter(scanDatas);
            scan.setFilter(pageFilter);
            ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);for(Result rs : scanner){
                current_page_start_rows = Bytes.toString(rs.getRow());}
            scan.withStartRow(current_page_start_rows.getBytes());
            PageFilter pageFilter1 =newPageFilter(PageSize);
            scan.setFilter(pageFilter1);
            ResultScanner scanner1 = students.getScanner(scan);printRS(scanner1);}}

通过合理的设置rowkey来实现分页功能

@Test// 通过合理的设置rowkey来实现分页功能，提高效率publicvoidPageFilterTest2()throws IOException {
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));int PageSize =10;int PageNum =3;int baseId =1500100000;int start_row = baseId +(PageNum -1)* PageSize +1;int end_row = start_row + PageSize;
        Scan scan =newScan();
        scan.withStartRow(String.valueOf(start_row).getBytes());
        scan.withStopRow(String.valueOf(end_row).getBytes());

        ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);printRS(scanner);}

多过滤器综合查询

查询文科班中的学生中学号以150010008开头并且年龄小于23的学生信息

@Test// 查询文科班中的学生中学号以150010008开头并且年龄小于23的学生信息publicvoidFilterListFilter()throws IOException {
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
        Scan scan =newScan();
        SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter =newSingleColumnValueFilter("info".getBytes(),"clazz".getBytes(), CompareFilter.CompareOp.EQUAL
                ,newRegexStringComparator("^文科.*"));
        PrefixFilter prefixFilter =newPrefixFilter("150010008".getBytes());
        SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter1 =newSingleColumnValueFilter("info".getBytes(),"age".getBytes(), CompareFilter.CompareOp.LESS
                ,newBinaryComparator(Bytes.toBytes(23)));

        FilterList filterList =newFilterList();
        filterList.addFilter(singleColumnValueFilter);
        filterList.addFilter(prefixFilter);
        filterList.addFilter(singleColumnValueFilter1);
        scan.setFilter(filterList);
        ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);printRS(scanner);}

到底啦！关注靓仔学习更多的大数据知识！😊

标签： hbase 数据库 database
本文转载自: https://blog.csdn.net/hujieliang123/article/details/123217352
版权归原作者 liangzai2048 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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