HBase 过滤器

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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 过滤器相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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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 = new Scan();
RegexStringComparator comp = new RegexStringComparator(“文科*”); // 以 文科 开头的字符串
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(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 = new Scan();
SubstringComparator comp = new SubstringComparator("1129"); // 查找包含 1129 的字符串
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(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 = 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);

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);

  • 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
    public void BinaryComparatorFilter() throws IOException 
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
        BinaryComparator binaryComparator = new BinaryComparator(Bytes.toBytes(1500100010));
        RowFilter rowFilter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS, binaryComparator);
        Scan scan = new Scan();
        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
    public void SubstringComparatorFilter() throws IOException 
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
        SubstringComparator substringComparator = new SubstringComparator("in");
        FamilyFilter familyFilter = new FamilyFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, substringComparator);
        Scan scan = new Scan();
        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
    @Test
    public void BinaryPrefixComparatorFilter() throws IOException 
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));

        // 二进制前缀比较器
        BinaryPrefixComparator binaryPrefixComparator = new BinaryPrefixComparator("info".getBytes());
        // FamilyFilter 作用于列簇的过滤器
        FamilyFilter familyFilter = new FamilyFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, binaryPrefixComparator);

        Scan scan = new Scan();

        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

    public void printRS(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
    public void SubstringComparatorFilter() throws IOException 
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
        SubstringComparator substringComparator = new SubstringComparator("in");
        FamilyFilter familyFilter = new FamilyFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, substringComparator);
        Scan scan = new Scan();
        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
    @Test
    public void SubstringComparatorQualifierFilter() throws IOException 
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));

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

        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
    public void BinaryPrefixComparatorFilter() throws IOException 
        Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
        BinaryPrefixComparator binaryPrefixComparator = new BinaryPrefixComparator("张".getBytes());
        ValueFilter valueFilter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, binaryPrefixComparator);
        Scan scan = new Scan();
        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
    @Test
    public void RegexStringComparatorFilter() throws IOException <
以上是关于HBase 过滤器的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 

 如何过滤或删除包含熊猫列表中值的行


 从 int 中获取字节以避免位移乐趣 - Java（中值过滤）


 数据框按列值过滤行


 HBase 系列——HBase 过滤器详解


 HBase 过滤器


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