hbasescan列过滤，hbase rowkey过滤器

如何使用python在hbase里进行模糊查询

1、HBase为筛选数据提供了一组过滤器，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)。

2、python访问hbase需要额外的库，一般用thrift。使用thrift调用hbase，由于篇幅限制在这里不能说的很详细。请百度Phthon thrift 或 python hbase 自行查阅相关资料。

3、主要文件介绍如下：l Hbase.py 中定义了一些HbaseClient可以使用的方法 l ttypes.py中定义了HbaseClient传输的数据类型 将生成的HBase包放入项目代码或者放入Python环境的依赖包目录中即可调用。

4、HBase-thrift项目是对HBase Thrift接口的封装，屏蔽底层的细节，使用户可以方便地通过HBase Thrift接口访问HBase集群，python通过thrift访问HBase。

5、Server。这样做的好处在于可以减少RPC连接次数。同时，我们得计算一下服务端因此而消耗的内存：hbase.client.write.buffer * hbase.regionserver.handler.count。在减少PRC次数和增加服务器端内存之间找到平衡点。

6、在Python中，可以使用集合(Set)的差集操作来查找除了提供的元素以外的元素。差集操作可以返回在一个集合中，但不在另一个集合中的元素。例如，假设有一个集合set1，其中包含一些元素，我们想要查找除了element以外的所有元素。

相关问答

Q1: hbase如何用过滤器实现项目某个求总数量的统计

1、识别并标记相同的对象：首先，你需要识别出你想要统计数量的相同对象。这些对象可能是线条、圆、多边形等。你可以使用CAD软件中的选择工具将这些对象选中，或者使用过滤器来只显示你关心的对象。

2、如果你对函数不知道的话，建议对每一个表作数据透视多重汇总，每个表汇总好后，用绝对引用到同一个表中，然后对其中数据进行数据。跃然比较笨，但能保证你一个上午搞定超过100份的不同数表。

3、HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据 HRegion：Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table HStore：HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。

4、（5）确定后在命令行就会出现 “已选定**个项目”，即块的数量。

5、Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBasescan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBaseAPI、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。

6、Drill已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。 该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。

Q2: hbase的rowkey进行hash散列后,scan查询还能起作用么?

1、设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上， 避免数据热点现象。

2、我们知道对于hbase的查询，最快的方式就是get，这样的话，可以迅速定位到一条数据。而get查询其实就是scan的特殊情况，只是startRow和endRow一样。所以此时我们可以采用scan+startRow+endRow的方式进行操作。

3、不要用filter很慢的，直接scan，设一下start和end就行了。它支持通配的。

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