有这样一个场景,在HBase中需要分页查询,同时根据某一列的值进行过滤。 不同于RDBMS天然支持分页查询,HBase要进行分页必须由自己实现。...据我了解的,目前有两种方案, 一是《HBase权威指南》中提到的用PageFilter加循环动态设置startRow实现,详细见这里。但这种方法效率比较低,且有冗余查询。...刚好最近在看HBase的代码,就在本地debug了下HBase服务端Filter相关的查询流程。 Filter流程 首先看下HBase Filter的流程,见图: ?...(其实正常情况PageFilter返回的结果数量可能大于设定的值,因为服务器集群的PageFilter是隔离的。)...在服务端,HBase会对客户端传递过来的filter封装成FilterWrapper。
5.PageFilter(Shell不支持?) 指定页面行数,返回对应行数的结果集。...构造函数:PageFilter(long pageSize) ?...//从RowKey为 "xiaoming" 开始,取3行(包含xiaoming) PageFilter pageFilter = new PageFilter(3L);...(conf, "users"); //从RowKey为 "xiaoming" 开始,取3行(包含xiaoming) //PageFilter pageFilter = new...PageFilter(3L); Scan scan = new Scan(); scan.setStartRow("xiaoming".getBytes()); //
本篇博客,小菌为大家带来HBase的进阶使用,关于基础入门操作大家可以去阅览小菌之前的博客《HBase的JavaAPI使用–基础篇》。...通过pageFilter实现分页过滤器 /** * 分页过滤器PageFilter * [通过pageFilter实现分页过滤器] * @throws IOException...*/ @Test public void pageFilter2() throws IOException { // 获取连接 Configuration...filter = new PageFilter((pageNum - 1) * pageSize + 1 ); scan.setStartRow(startRowKey.getBytes...filter2 = new PageFilter(pageSize); scan2.setFilter(filter2); ResultScanner
分页查询优化(PageFilter+StartRow) 在HBase的实际应用中,分页查询是高频场景但同时也是性能黑洞的重灾区。...传统分页方案往往导致RegionServer内存溢出或客户端超时,而PageFilter与StartRow的组合使用能从根本上重构分页查询范式。...PageFilter的核心机制 PageFilter通过服务端过滤实现物理分页,其工作原理包含三个关键维度: 计数拦截:在RegionServer层面维护计数器,达到设定行数立即终止扫描 短路机制:跳过不符合条件的行时不触发计数器递增...(new PageFilter(100)); // 每页100条 但单独使用PageFilter存在致命缺陷:当查询第N页数据时,仍需从首行开始扫描前(N-1)*PageSize条无效数据。...2.5+版本),不同方案的TPS对比: 分页方案 第1页延迟 第50页延迟 内存消耗 传统内存分页 120ms 6800ms 2.1GB 纯PageFilter 85ms 4200ms 320MB PageFilter
hbase-client 1.2.0-cdh5.14.0 org.apache.hbase hbase-server 1.2.0-cdh5.14.0...通过pageFilter实现分页过滤器 @Test public void pageFilter2() throws IOException { //获取连接 Configuration...filter = new PageFilter(pageSize); scan.setStartRow(Bytes.toBytes("")); scan.setFilter...filter = new PageFilter((pageNum - 1) * pageSize + 1 ); scan.setStartRow(startRowKey.getBytes...filter2 = new PageFilter(pageSize); scan2.setFilter(filter2); ResultScanner scanner1
前一篇博客说了一下 HBase 的一些过滤器,今天看看 HBase 的分页过滤器。...在 HBase 中分页过滤是通过 PageFilter 来实现的,在创建这个参数的时候需要设置一个pageSize参数,通过这个参数来控制每页返回的行数,并且在每次查询时需要指定本次查询的起始行。...下面看一下分页过滤的代码片段 Filter filter = new PageFilter(10); Table table = connection.getTable(TableName.valueOf...; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import...org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.exceptions.DeserializationException
HBase过滤器简介 (1) 过滤器简介 过滤器 解释 ColumnPrefixFilter 列前缀过滤器 TimestampsFilter 时间戳过滤器 PageFilter 分页过滤器 MultipleColumnPrefixFilter...ValueFilter 等 专用过滤器 SingleColumnValueFilter、SingleColumnValueExcludeFilter、PrefixFilter、ColumnPrefixFilter、PageFilter...; import org.apache.hadoop.hbase.filter.MultipleColumnPrefixFilter; import org.apache.hadoop.hbase.filter.PageFilter...table.getScanner(scan); HBasePrintUtil.printResultScanner(scanner); } /* * 测试PageFilter...throws Exception { Scan scan = new Scan(); // 设置每页显示4页 Filter filter = new PageFilter
简介: 根据技术调研的过程可以明显的体会到hbase的存储方式和数据库的存储有着明显的区别,查询的方式也有着很大不同,HBase主要是通过这种filter来对数据进行筛选。...同时对于数据的体量较大(10亿级别以上的数据数据量),检索和修改的场景较多时是比较适合使用hbase。 ...HBase过滤器可以根据分为:列簇与列类型过滤器,行键过滤器,其他过滤器 HBase Filter 概览 查询hbase支持的filter 列表 base(main):001:0> show_filters...scan 'test', Filter => "TimestampsFilter(1636561062,1636993106)" 说明: 注意Filter需要再使用前进行导入 PageFilter...:对查询结果按行进行分页显示 scan 'test', { STARTROW => 'row1', ENDROW => 'row5', FILTER => "PageFilter(3)" }
HBase版本:hbase-1.2.6 第一题:关于rowkey的范围 现有hbase表"user"如下: ?...// 设置起始rowkey scan.setStartRow(Bytes.toBytes("0004")); // 设置每页显示3行 Filter filter = new PageFilter...org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner; import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan; import org.apache.hadoop.hbase.client.Table...; import org.apache.hadoop.hbase.filter.Filter; import org.apache.hadoop.hbase.filter.PageFilter; import...startRow, long pageSize) throws Exception { Scan scan = new Scan(); Filter filter = new PageFilter
"f2".getBytes(), "phone".getBytes()))); } myuser.close(); } 4、分页过滤器PageFilte 通过pageFilter...实现分页过滤器 @Test public void pageFilter2() throws IOException { //获取连接 Configuration...; int pageSize = 2; Scan scan = new Scan(); if (pageNum == 1) { PageFilter....getBytes(), "name".getBytes()))); } }else{ PageFilter...filter = new PageFilter((pageNum -1) * pageSize + 1); scan.setStartRow(Bytes.toBytes
一、HBase过滤器简介 Hbase 提供了种类丰富的过滤器(filter)来提高数据处理的效率,用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤,所有的过滤器都在服务端生效,即谓词下推(predicate...所以 2.0 之后版本的 HBase 需要使用 CompareOperator 这个枚举类。...) 可以使用这个过滤器实现对结果按行进行分页,创建 PageFilter 实例的时候需要传入每页的行数。...public PageFilter(final long pageSize) { Preconditions.checkArgument(pageSize >= 0, "must be positive...由于 Hbase 的 RowKey 是按照字典序进行排序的。
这篇文章主要为了整理hbase命令行的使用, 留待以后用到时翻阅. 读取数据 因为一个数据库使用, 通常最复杂的命令就是查询, 故而将大篇幅都给了查询....哦对, 如果你现在还没有数据, 先跳到文章底部, 那里有建表和数据插入的操作. hbase没有索引, 访问hbase中的数据只有三种方式: 通过指定row key访问 通过row key范围访问 全表扫描...进而找到所有在org.apache.hadoop.hbase.filter包下的实现类: ? 各个过滤器的参数, 可看其各自的构造方法....InclusiveStopFilter(stopRowKey) PageFilter: 限定返回一页的数据行数. 这玩意不就是 limit 么......PageFilter(size) RandomRowFilter: 返回随机数据, 无参. (shell 不支持) 另外, 还有一些过滤器不支持命令行使用, 一些复杂参数的构造方法.
一.前述 1.HBase,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。...二.Hbase数据模型 ? 2.1 ROW KEY(相当于关系型数据库中的ID) 决定一行数据 按照字典顺序排序的。...HBase把同一列族里面的数据存储在同一目录下,由几个文件保存。 2.3 Timestamp时间戳(相当于版本!!!)...三.Hbase架构 ?...3.1 Client 包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问 3.2 Zookeeper 保证任何时候,集群中只有一个master(HA) 存贮所有Region的寻址入口。
HBase原生自带了对RowKey的很多种查询策略。...通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行,列,数据版本)上进行对数据的筛选操作,也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键,列明,时间戳定位)。...PageFilter 分页过滤器,通过pageSize设置每次返回的行数,这需要客户端在遍历的时候记住页开始的地方,配合scan的startkey一起使用 FilterList 过滤器集合,Hbase
Hbase(四):Hbase原理 Hbase的工作方式 region的分裂和结构 hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序 hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region 最开始只有一个...写入数据到hdfs的过程其实是不断追加hfile的过程 Hbase写入数据 数据写入hbase时 先在hlog中记录日志 再修改memstore 直接返回成功 这样 不需要真正等待写入hdfs的过程 所以很快...由于hbase中的数据天然排序 再加上索引 整个查询也可以非常的快 Hbase中的region的寻址 在hbase中有一个hbase:meta表,其中存放了 表和region和regionSever 之间的对应关系信息... 支持增、删、读、改、顺序扫描操作 牺牲了一部分读的性能换取了高效写入能力 Hbase系统架构 hbase中的老大叫hmaster 小弟叫hregionServer 客户端叫Client...Zookeepr为hbase提供集群协调 client 访问hbase 保留一些缓存信息提升效率 zookeeper 保证任何时候集群只有一个HMaster 监控regionServer的状态
可以用如下语句在hive上实行创表,然后hbase上会出现对应的表 ? ?...此时可以看见basketball2已经在hbase上建立了 ps:CREATE TABLE basketball2(num int,team string,state string) STORED BY...‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler’ WITH SERDEPROPERTIES (“hbase.columns.mapping” = “...:key,player:team,player:state”) TBLPROPERTIES (“hbase.table.name” = “basketball2”); create table后面跟hive...上要创建的表名,mapping相当于映射,:前面没有东西就相当于是hbase里的rowkey,后面的player相当于列族里的Column family,而team和state相当于Column qualifier
来加速Hbase的访问,比如cache的.META.元数据的信息。...流程 老的Region寻址方式 在Hbase 0.96版本以前,Hbase有两个特殊的表,分别是-ROOT-表和.META.表,其中-ROOT-的位置存储在ZooKeeper中,-ROOT-本身存储了...(3)Hlog数量上限 前面说到Hlog为了保证Hbase数据的一致性,那么如果Hlog太多的话,会导致故障恢复的时间太长,因此Hbase会对Hlog的最大个数做限制。...该参数为:hbase.hregion.majorcompaction.jitter 具体算法为: hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘于一个随机分数,这个随机分数不能超过...通过hbase.hregion.majorcompaction参数的值加上或减去hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘于一个随机分数的值就确定下一次大合并的时间区间。
HBase Shell 常用命令: 注意:HBase在linux命令行下操作时,区分大小写 HBase API HBase 提供Java方式的原生接口,其中需要注意的有: (1)创建Connection...HBase Rest Gateway HBase附带的REST服务器,该服务器将HBase表,行,单元和元数据作为URL指定的资源公开。...HBase到Hive 将HBase的数据作为数据源,建立Hive外部表关联到HBase,利用Hive的HQL查询HBase数据,更进一步,将Hive的元数据同步到Impala,利用Impala的SQL...这是HBase二级索引出现的背景。即二级索引是为了让HBase能够提供更多维度的查询能力。...注意:HBase原生并不支持二级索引方案,但基于HBase的KeyValue数据模型与API,可以轻易地构建出二级索引数据。
/bin/hbase shell hbase> snapshot 'myTable', 'myTableSnapshot-122112' 3.列出已经存在的快照 $ ..../bin/hbase shell hbase> list_snapshots 4.删除快照 $ ..../bin/hbase shell hbase> delete_snapshot 'myTableSnapshot-122112' 5.从快照复制生成一个新表 $ ..../bin/hbase shell hbase> disable 'myTable' hbase> restore_snapshot 'myTableSnapshot-122112' 提示:因为备份(...7.复制到别的集群当中 该操作要用hbase的账户执行,并且在hdfs当中要有hbase的账户建立的临时目录(hbase.tmp.dir参数控制) 采用16个mappers来把一个名为MySnapshot
各种filter 今天的主题是Filter,hbase客户端查询的时候,自定义查询filter。 直接上例子吧,不多说别的了,第一个例子是RowFilter的。...System.out.println("KV: " + kv + ", Value: " + Bytes.toString(kv.getValue())); } 第四个例子是PageFilter...,分页的filter Filter filter = new PageFilter(15); int totalRows = 0; byte[] lastRow = null; while (true)