HBase条件查询（多条件查询）

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了HBase条件查询（多条件查询）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 转 https://blog.csdn.net/PirateLeo/article/details/7956965

文中可能涉及到的API：

Hadoop/HDFS: http://hadoop.apache.org/common/docs/current/api/

HBase: http://hbase.apache.org/apidocs/index.html?overview-summary.html

Begin！

HBase的查询实现只提供两种方式：

1、按指定RowKey获取唯一一条记录，get方法（org.apache.hadoop.hbase.client.Get）

2、按指定的条件获取一批记录，scan方法（org.apache.hadoop.hbase.client.Scan）

实现条件查询功能使用的就是scan方式，scan在使用时有以下几点值得注意：

1、scan可以通过setCaching与setBatch方法提高速度（以空间换时间）；

2、scan可以通过setStartRow与setEndRow来限定范围。范围越小，性能越高。

通过巧妙的RowKey设计使我们批量获取记录集合中的元素挨在一起（应该在同一个Region下），可以在遍历结果时获得很好的性能。

3、scan可以通过setFilter方法添加过滤器，这也是分页、多条件查询的基础。

下面举个形象的例子：

我们在表中存储的是文件信息，每个文件有5个属性：文件id（long，全局唯一）、创建时间（long）、文件名（String）、分类名（String）、所有者（User）。

我们可以输入的查询条件：文件创建时间区间（比如从20120901到20120914期间创建的文件），文件名（“中国好声音”），分类（“综艺”），所有者（“浙江卫视”）。

假设当前我们一共有如下文件：

内容列表
ID CreateTime Name Category UserID
1 20120902 中国好声音第1期 综艺 1
2 20120904 中国好声音第2期 综艺 1
3 20120906 中国好声音外卡赛 综艺 1
4 20120908 中国好声音第3期 综艺 1
5 20120910 中国好声音第4期 综艺 1
6 20120912 中国好声音选手采访 综艺花絮 2
7 20120914 中国好声音第5期 综艺 1
8 20120916 中国好声音录制花絮 综艺花絮 2
9 20120918 张玮独家专访 花絮 3
10 20120920 加多宝凉茶广告 综艺广告 4

这里UserID应该对应另一张User表，暂不列出。我们只需知道UserID的含义：

1代表 浙江卫视； 2代表 好声音剧组； 3代表 XX微博； 4代表 赞助商。
调用查询接口的时候将上述5个条件同时输入find(20120901,20121001,"中国好声音","综艺","浙江卫视")。

此时我们应该得到记录应该有第1、2、3、4、5、7条。第6条由于不属于“浙江卫视”应该不被选中。

我们在设计RowKey时可以这样做：采用UserID + CreateTime + FileID组成rowKey，这样既能满足多条件查询，又能有很快的查询速度。

需要注意以下几点：

1、每条记录的RowKey，每个字段都需要填充到相同长度。假如预期我们最多有10万量级的用户，则userID应该统一填充至6位，如000001，000002...

2、结尾添加全局唯一的FileID的用意也是使每个文件对应的记录全局唯一。避免当UserID与CreateTime相同时的两个不同文件记录相互覆盖。

按照这种RowKey存储上述文件记录，在HBase表中是下面的结构：

rowKey（userID 6 + time 8 + fileID 6） name category ....

00000120120902000001

00000120120904000002

00000120120906000003

00000120120908000004

00000120120910000005

00000120120914000007

00000220120912000006

00000220120916000008

00000320120918000009

00000420120920000010

怎样用这张表？

在建立一个scan对象后，我们setStartRow(00000120120901)，setEndRow(00000120120914)。

这样，scan时只扫描userID=1的数据，且时间范围限定在这个指定的时间段内，满足了按用户以及按时间范围对结果的筛选。并且由于记录集中存储，性能很好。

然后使用SingleColumnValueFilter（org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter），共4个，分别约束name的上下限，与category的上下限。满足按同时按文件名以及分类名的前缀匹配。

（注意：使用SingleColumnValueFilter会影响查询性能，在真正处理海量数据时会消耗很大的资源，且需要较长的时间。

在后续的博文中我将多举几种应用场景下rowKey的，可以满足简单条件下海量数据瞬时返回的查询功能）

如果需要分页还可以再加一个PageFilter限制返回记录的个数。

以上，我们完成了高性能的支持多条件查询的HBase表结构设计。

基于Solr的HBase多条件查询测试

背景：

某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据，供前台页面即时查询。HBase无可置疑拥有其优势，但其本身只对rowkey支持毫秒级 的快 速检索，对于多字段的组合查询却无能为力。针对HBase的多条件查询也有多种方案，但是这些方案要么太复杂，要么效率太低，本文只对基于Solr的 HBase多条件查询方案进行测试和验证。

原理：

基于Solr的HBase多条件查询原理很简单，将HBase表中涉及条件过滤的字段和rowkey在Solr中建立索引，通过Solr的多条件查询快速获得符合过滤条件的rowkey值，拿到这些rowkey之后在HBASE中通过指定rowkey进行查询。

基于Solr的HBase多条件查询测试

测试环境：

solr 4.0.0版本，使用其自带的jetty服务端容器，单节点；

hbase-0.94.2-cdh4.2.1，10台Lunux服务器组成的HBase集群。

HBase中2512万条数据172个字段；

Solr索引HBase中的100万条数据；

测试结果：

1、100万条数据在Solr中对8个字段建立索引。在Solr中最多8个过滤条件获取51316条数据的rowkey值，基本在57-80毫秒。根据Solr返回的rowkey值在HBase表中获取所有51316条数据12个字段值，耗时基本在15秒；

2、数据量同上，过滤条件同上，采用Solr分页查询，每次获取20条数据，Solr获得20个rowkey值耗时4-10毫秒，拿到Solr传入的rowkey值在HBase中获取对应20条12个字段的数据，耗时6毫秒。

以下列出测试环境的搭建、以及相关代码实现过程。

一、Solr环境的搭建

因为初衷只是测试Solr的使用，Solr的运行环境也只是用了其自带的jetty，而非大多人用的Tomcat；没有搭建Solr集群，只是一个单一的Solr服务端，也没有任何参数调优。

1）在Apache网站上下载Solr 4：http://lucene.apache.org/solr/downloads.html，我们这里下载的是“apache-solr-4.0.0.tgz”；

2）在当前目录解压Solr压缩包：

cd /opt
tar -xvzf apache-solr-4.0.0.tgz

3）修改Solr的配置文件schema.xml，添加我们需要索引的多个字段（配置文件位于“/opt/apache-solr-4.0.0/example/solr/collection1/conf/”）

  
   <field name="rowkey" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" /> 
   <field name="time" type="string" indexed="true" stored="true" required="false" multiValued="false" />
   <field name="tebid" type="string" indexed="true" stored="true" required="false" multiValued="false" />
   <field name="tetid" type="string" indexed="true" stored="true" required="false" multiValued="false" />
   <field name="puid" type="string" indexed="true" stored="true" required="false" multiValued="false" />
   <field name="mgcvid" type="string" indexed="true" stored="true" required="false" multiValued="false" />
   <field name="mtcvid" type="string" indexed="true" stored="true" required="false" multiValued="false" />
   <field name="smaid" type="string" indexed="true" stored="true" required="false" multiValued="false" />
   <field name="mtlkid" type="string" indexed="true" stored="true" required="false" multiValued="false" />

另外关键的一点是修改原有的uniqueKey，本文设置HBase表的rowkey字段为Solr索引的uniqueKey：

<uniqueKey>rowkey</uniqueKey>

type 参数代表索引数据类型，我这里将type全部设置为string是为了避免异常类型的数据导致索引建立失败，正常情况下应该根据实际字段类型设置，比如整型字段设置为int，更加有利于索引的建立和检索；

indexed 参数代表此字段是否建立索引，根据实际情况设置，建议不参与条件过滤的字段一律设置为false；

stored 参数代表是否存储此字段的值，建议根据实际需求只将需要获取值的字段设置为true，以免浪费存储，比如我们的场景只需要获取rowkey，那么只需把rowkey字段设置为true即可，其他字段全部设置flase；

required 参数代表此字段是否必需，如果数据源某个字段可能存在空值，那么此属性必需设置为false，不然Solr会抛出异常；

multiValued 参数代表此字段是否允许有多个值，通常都设置为false，根据实际需求可设置为true。

4）我们使用Solr自带的example来作为运行环境，定位到example目录，启动服务监听：

cd /opt/apache-solr-4.0.0/example
java -jar ./start.jar

如果启动成功，可以通过浏览器打开此页面：http://192.168.1.10:8983/solr/

基于Solr的HBase多条件查询测试

二、读取HBase源表的数据，在Solr中建立索引

一种方案是通过HBase的普通API获取数据建立索引，此方案的缺点是效率较低每秒只能处理100多条数据（或许可以通过多线程提高效率）：

  
package com.ultrapower.hbase.solrhbase;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.solr.client.solrj.SolrServerException;
import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrServer;
import org.apache.solr.common.SolrInputDocument;

public class SolrIndexer {

    /**
     * @param args
     * @throws IOException
     * @throws SolrServerException
     */
    public static void main(String[] args) throws IOException,
            SolrServerException {
        final Configuration conf;
        HttpSolrServer solrServer = new HttpSolrServer(
                "http://192.168.1.10:8983/solr"); // 因为服务端是用的Solr自带的jetty容器，默认端口号是8983

        conf = HBaseConfiguration.create();
        HTable table = new HTable(conf, "hb_app_xxxxxx"); // 这里指定HBase表名称
        Scan scan = new Scan();
        scan.addFamily(Bytes.toBytes("d")); // 这里指定HBase表的列族
        scan.setCaching(500);
        scan.setCacheBlocks(false);
        ResultScanner ss = table.getScanner(scan);

        System.out.println("start ...");
        int i = 0;
        try {
            for (Result r : ss) {
                SolrInputDocument solrDoc = new SolrInputDocument();
                solrDoc.addField("rowkey", new String(r.getRow()));
                for (KeyValue kv : r.raw()) {
                    String fieldName = new String(kv.getQualifier());
                    String fieldValue = new String(kv.getValue());
                    if (fieldName.equalsIgnoreCase("time")
                            || fieldName.equalsIgnoreCase("tebid")
                            || fieldName.equalsIgnoreCase("tetid")
                            || fieldName.equalsIgnoreCase("puid")
                            || fieldName.equalsIgnoreCase("mgcvid")
                            || fieldName.equalsIgnoreCase("mtcvid")
                            || fieldName.equalsIgnoreCase("smaid")
                            || fieldName.equalsIgnoreCase("mtlkid")) {
                        solrDoc.addField(fieldName, fieldValue);
                    }
                }
                solrServer.add(solrDoc);
                solrServer.commit(true, true, true);
                i = i + 1;
                System.out.println("已经成功处理 " + i + " 条数据");
            }
            ss.close();
            table.close();
            System.out.println("done !");
        } catch (IOException e) {
        } finally {
            ss.close();
            table.close();
            System.out.println("erro !");
        }
    }

}

另外一种方案是用到HBase的Mapreduce框架，分布式并行执行效率特别高，处理1000万条数据仅需5分钟，但是这种高并发需要对Solr服务器进行配置调优，不然会抛出服务器无法响应的异常：

Error: org.apache.solr.common.SolrException: Server at http://192.168.1.10:8983/solr returned non ok status:503, message:Service Unavailable

MapReduce入口程序：

  
package com.ultrapower.hbase.solrhbase;

import java.io.IOException;
import java.net.URISyntaxException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.NullOutputFormat;

public class SolrHBaseIndexer {
    private static void usage() {
        System.err.println("输入参数: <配置文件路径> <起始行> <结束行>");
        System.exit(1);
    }

    private static Configuration conf;

    public static void main(String[] args) throws IOException,
            InterruptedException, ClassNotFoundException, URISyntaxException {

        if (args.length == 0 || args.length > 3) {
            usage();
        }

        createHBaseConfiguration(args[0]);
        ConfigProperties tutorialProperties = new ConfigProperties(args[0]);
        String tbName = tutorialProperties.getHBTbName();
        String tbFamily = tutorialProperties.getHBFamily();

        Job job = new Job(conf, "SolrHBaseIndexer");
        job.setJarByClass(SolrHBaseIndexer.class);

        Scan scan = new Scan();
        if (args.length == 3) {
            scan.setStartRow(Bytes.toBytes(args[1]));
            scan.setStopRow(Bytes.toBytes(args[2]));
        }

        scan.addFamily(Bytes.toBytes(tbFamily));
        scan.setCaching(500); // 设置缓存数据量来提高效率
        scan.setCacheBlocks(false);

        // 创建Map任务
        TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(tbName, scan,
                SolrHBaseIndexerMapper.class, null, null, job);

        // 不需要输出
        job.setOutputFormatClass(NullOutputFormat.class);
        // job.setNumReduceTasks(0);

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }

    /**
     * 从配置文件读取并设置HBase配置信息
     * 
     * @param propsLocation
     * @return
     */
    private static void createHBaseConfiguration(String propsLocation) {
        ConfigProperties tutorialProperties = new ConfigProperties(
                propsLocation);
        conf = HBaseConfiguration.create();
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", tutorialProperties.getZKQuorum());
        conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort",
                tutorialProperties.getZKPort());
        conf.set("hbase.master", tutorialProperties.getHBMaster());
        conf.set("hbase.rootdir", tutorialProperties.getHBrootDir());
        conf.set("solr.server", tutorialProperties.getSolrServer());
    }
}

对应的Mapper：

  
package com.ultrapower.hbase.solrhbase;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.solr.client.solrj.SolrServerException;
import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrServer;
import org.apache.solr.common.SolrInputDocument;

public class SolrHBaseIndexerMapper extends TableMapper<Text, Text> {

    public void map(ImmutableBytesWritable key, Result hbaseResult,
            Context context) throws InterruptedException, IOException {

        Configuration conf = context.getConfiguration();

        HttpSolrServer solrServer = new HttpSolrServer(conf.get("solr.server"));
        solrServer.setDefaultMaxConnectionsPerHost(100);
        solrServer.setMaxTotalConnections(1000);
        solrServer.setSoTimeout(20000);
        solrServer.setConnectionTimeout(20000);
        SolrInputDocument solrDoc = new SolrInputDocument();
        try {
            solrDoc.addField("rowkey", new String(hbaseResult.getRow()));
            for (KeyValue rowQualifierAndValue : hbaseResult.list()) {
                String fieldName = new String(
                        rowQualifierAndValue.getQualifier());
                String fieldValue = new String(rowQualifierAndValue.getValue());
                if (fieldName.equalsIgnoreCase("time")
                        || fieldName.equalsIgnoreCase("tebid")
                        || fieldName.equalsIgnoreCase("tetid")
                        || fieldName.equalsIgnoreCase("puid")
                        || fieldName.equalsIgnoreCase("mgcvid")
                        || fieldName.equalsIgnoreCase("mtcvid")
                        || fieldName.equalsIgnoreCase("smaid")
                        || fieldName.equalsIgnoreCase("mtlkid")) {
                    solrDoc.addField(fieldName, fieldValue);
                }
            }
            solrServer.add(solrDoc);
            solrServer.commit(true, true, true);
        } catch (SolrServerException e) {
            System.err.println("更新Solr索引异常:" + new String(hbaseResult.getRow()));
        }
    }
}

读取参数配置文件的辅助类：

  
package com.ultrapower.hbase.solrhbase;

import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;

public class ConfigProperties {

    private static Properties props;
    private String HBASE_ZOOKEEPER_QUORUM;
    private String HBASE_ZOOKEEPER_PROPERTY_CLIENT_PORT;
    private String HBASE_MASTER;
    private String HBASE_ROOTDIR;
    private String DFS_NAME_DIR;
    private String DFS_DATA_DIR;
    private String FS_DEFAULT_NAME;
    private String SOLR_SERVER; // Solr服务器地址
    private String HBASE_TABLE_NAME; // 需要建立Solr索引的HBase表名称
    private String HBASE_TABLE_FAMILY; // HBase表的列族

    public ConfigProperties(String propLocation) {
        props = new Properties();
        try {
            File file = new File(propLocation);
            System.out.println("从以下位置加载配置文件： " + file.getAbsolutePath());
            FileReader is = new FileReader(file);
            props.load(is);

            HBASE_ZOOKEEPER_QUORUM = props.getProperty("HBASE_ZOOKEEPER_QUORUM");
            HBASE_ZOOKEEPER_PROPERTY_CLIENT_PORT = props.getProperty("HBASE_ZOOKEEPER_PROPERTY_CLIENT_PORT");
            HBASE_MASTER = props.getProperty("HBASE_MASTER");
            HBASE_ROOTDIR = props.getProperty("HBASE_ROOTDIR");
            DFS_NAME_DIR = props.getProperty("DFS_NAME_DIR");
            DFS_DATA_DIR = props.getProperty("DFS_DATA_DIR");
            FS_DEFAULT_NAME = props.getProperty("FS_DEFAULT_NAME");
            SOLR_SERVER = props.getProperty("SOLR_SERVER");
            HBASE_TABLE_NAME = props.getProperty("HBASE_TABLE_NAME");
            HBASE_TABLE_FAMILY = props.getProperty("HBASE_TABLE_FAMILY");

        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException("加载配置文件出错");
        } catch (NullPointerException e) {
            throw new RuntimeException("文件不存在");
        }
    }

    public String getZKQuorum() {
        return HBASE_ZOOKEEPER_QUORUM;
    }

    public String getZKPort() {
        return HBASE_ZOOKEEPER_PROPERTY_CLIENT_PORT;
    }

    public String getHBMaster() {
        return HBASE_MASTER;
    }

    public String getHBrootDir() {
        return HBASE_ROOTDIR;
    }

    public String getDFSnameDir() {
        return DFS_NAME_DIR;
    }

    public String getDFSdataDir() {
        return DFS_DATA_DIR;
    }

    public String getFSdefaultName() {
        return FS_DEFAULT_NAME;
    }

    public String getSolrServer() {
        return SOLR_SERVER;
    }

    public String getHBTbName() {
        return HBASE_TABLE_NAME;
    }

    public String getHBFamily() {
        return HBASE_TABLE_FAMILY;
    }
}

参数配置文件“config.properties”：

  
HBASE_ZOOKEEPER_QUORUM=slave-1,slave-2,slave-3,slave-4,slave-5
HBASE_ZOOKEEPER_PROPERTY_CLIENT_PORT=2181
HBASE_MASTER=master-1:60000
HBASE_ROOTDIR=hdfs:///hbase
DFS_NAME_DIR=/opt/data/dfs/name
DFS_DATA_DIR=/opt/data/d0/dfs2/data
FS_DEFAULT_NAME=hdfs://192.168.1.10:9000
SOLR_SERVER=http://192.168.1.10:8983/solr
HBASE_TABLE_NAME=hb_app_m_user_te
HBASE_TABLE_FAMILY=d

三、结合Solr进行HBase数据的多条件查询：

可以通过web页面操作Solr索引，

查询：

http://192.168.1.10:8983/solr/select?(time:201307 AND tetid:1 AND mgcvid:101 AND smaid:101 AND puid:102)

基于Solr的HBase多条件查询测试

删除所有索引：

http://192.168.1.10:8983/solr/update/?stream.body=<delete><query>*:*</query></delete>&stream.contentType=text/xml;charset=utf-8&commit=true

通过java客户端结合Solr查询HBase数据：

  
package com.ultrapower.hbase.solrhbase;

import java.io.IOException;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.solr.client.solrj.SolrQuery;
import org.apache.solr.client.solrj.SolrServer;
import org.apache.solr.client.solrj.SolrServerException;
import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrServer;
import org.apache.solr.client.solrj.response.QueryResponse;
import org.apache.solr.common.SolrDocument;
import org.apache.solr.common.SolrDocumentList;

public class QueryData {

    /**
     * @param args
     * @throws SolrServerException 
     * @throws IOException 
     */
    public static void main(String[] args) throws SolrServerException, IOException {
        final Configuration conf;
        conf = HBaseConfiguration.create();
        HTable table = new HTable(conf, "hb_app_m_user_te");
        Get get = null;
        List<Get> list = new ArrayList<Get>();
        
        String url = "http://192.168.1.10:8983/solr";
        SolrServer server = new HttpSolrServer(url);
        SolrQuery query = new SolrQuery("time:201307 AND tetid:1 AND mgcvid:101 AND smaid:101 AND puid:102");
        query.setStart(0); //数据起始行，分页用
        query.setRows(10); //返回记录数，分页用
        QueryResponse response = server.query(query);
        SolrDocumentList docs = response.getResults();
        System.out.println("文档个数：" + docs.getNumFound()); //数据总条数也可轻易获取
        System.out.println("查询时间：" + response.getQTime()); 
        for (SolrDocument doc : docs) {
            get = new Get(Bytes.toBytes((String) doc.getFieldValue("rowkey")));
            list.add(get);
        }
        
        Result[] res = table.get(list);
        
        byte[] bt1 = null;
        byte[] bt2 = null;
        byte[] bt3 = null;
        byte[] bt4 = null;
        String str1 = null;
        String str2 = null;
        String str3 = null;
        String str4 = null;
        for (Result rs : res) {
            bt1 = rs.getValue("d".getBytes(), "3mpon".getBytes());
            bt2 = rs.getValue("d".getBytes(), "3mponid".getBytes());
            bt3 = rs.getValue("d".getBytes(), "amarpu".getBytes());
            bt4 = rs.getValue("d".getBytes(), "amarpuid".getBytes());
            if (bt1 != null && bt1.length>0) {str1 = new String(bt1);} else {str1 = "无数据";} //对空值进行new String的话会抛出异常
            if (bt2 != null && bt2.length>0) {str2 = new String(bt2);} else {str2 = "无数据";}
            if (bt3 != null && bt3.length>0) {str3 = new String(bt3);} else {str3 = "无数据";}
            if (bt4 != null && bt4.length>0) {str4 = new String(bt4);} else {str4 = "无数据";}
            System.out.print(new String(rs.getRow()) + " ");
            System.out.print(str1 + "|");
            System.out.print(str2 + "|");
            System.out.print(str3 + "|");
            System.out.println(str4 + "|");
        }
        table.close();
    }
}

小结：

通过测试发现，结合Solr索引可以很好的实现HBase的多条件查询，同时还能解决其两个难点：分页查询、数据总量统计。

实际场景中大多都是分页查询，分页查询返回的数据量很少，采用此种方案完全可以达到前端页面毫秒级的实时响应；若有大批量的数据交互，比如涉及到数据导出，实际上效率也是很高，十万数据仅耗时10秒。

另外，如果真的将Solr纳入使用，Solr以及HBase端都可以不断进行优化，比如可以搭建Solr集群，甚至可以采用SolrCloud基于hadoop的分布式索引服务。

总之，HBase不能多条件过滤查询的先天性缺陷，在Solr的配合之下可以得到较好的弥补，难怪诸如新蛋科技、国美电商、苏宁电商等互联网公司以及众多游戏公司，都使用Solr来支持快速查询。

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本文连接：http://www.cnblogs.com/chenz/articles/3229997.html

作者：chenzheng

联系：vinkeychen@gmail.com

以上是关于HBase条件查询（多条件查询）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

基于Solr的HBase多条件查询测试

hbase 利用rowkey设计进行多条件查询

Hbase 多条件查询

hbase 多条件查询or 怎么过滤掉不需要查的列

Hbase高性能复杂条件查询方案

HBase二级索引的设计