一、过滤器（Filter）基础API中的查询操作在面对大量数据的时候是非常苍白的，这里Hbase提供了高级的查询方法：Filter。Filter可以根据簇、列、版本等更多的条件来对数据进行过滤，基于Hbase本身提供的三维有序（主键有序、列有序、版本有序），这些Filter可以高效的完成查询过滤的任务。带有Filter条件的RPC查询请求会把Filter分发到各个RegionServer，是一个服
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2023-07-11 17:43:21
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HBase的布隆过滤器详解1.布隆过滤器的简单介绍2.布隆过滤器的原理分析2.1 哈希表存在的问题2.2 布隆过滤器的原理2.2.1 原理详解2.2.2 布隆过滤器失误率的调节2.2.3 布隆过滤器的完整体3.HBase是如何使用布隆过滤器的3.1 HBase的基本回顾3.2 HBase的块索引机制及存在的问题3.3 HBase布隆过滤器的作用4.大战后的悠闲时光4.1 布隆过滤器的存储在哪?4
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2023-07-26 08:53:05
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2019.12.06 遇到了一个bugbug 描述：在使用 antd 组合组件 Form + Table 时，选择相应的搜索条件后，点击“搜索”按钮，Table 会渲染相应的数据，且Table 表头也有自带的过滤功能（实际上是column的filters属性起的作用）；然后再点击“清除”按钮，所有的搜索条件和表头里filters过滤的条件都要被清除。上述是 bug 解决后所要达到的期望，实际上 b
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2024-04-25 19:20:32
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文章目录概述FlushMemStore 级别限制Region 级别限制RegionServer 级别限制HLog 数量上限手动 FlushFlush 的流程Compact 合并机制minor compaction（小合并）major compaction（大合并） 概述 在HBase中数据被写入 WAL 和 MemStore 后就可以说数据已经被成功
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2023-07-27 18:48:51
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HBase通常安装在Hadoop HDFS上，但也能够安装在其它实现了Hadoop文件接口的分布式文件系统上。如KFS。glusterfs是一个集群文件系统可扩展到几peta-bytes。它集合了各种存储在infiniband rdma或互连成一个大型并行网络文件系统。存储能够由不论什么商品等硬件x86_64server和sata-ii和infiniband
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2024-08-20 09:59:54
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HBase过滤器( filter)提供了非常强大的特性来帮助用户提高其处理表中数据的效率。用户不仅可以使用 HBase中预定义好的过滤器,而且可以实现自定义的过滤器。下 HBase中两种主要的数据读取函数是get()和scan(),它们都支持直接访问数据和通过指定起止行键访问数据的功能。读者可以在查询中添加更多的限制条件来减少查询得到的数据量,这些限制可以是指定列族、列、时间戳以及版本号。 这些方
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2024-04-23 08:42:19
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比较器描述BinaryComparator匹配完整字节数组BinaryPrefixComparator匹配字节数组前缀BitComparator匹配比特位NullComparator匹配空值RegexStringComparator匹配正则表达式SubstringComparator匹配子字符串行键过滤器RowFilter实现行键字符串的比较和过滤scan 'Student', FILTER =&
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2023-07-13 16:18:39
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HBASE过滤器介绍： 所有的过滤器都在服务端生效，叫做谓语下推(predicate push down),这样可以保证被过滤掉的数据不会被传送到客户端。 注意： 基于字符串的比
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2023-07-13 16:14:10
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# Spark DataFrame Column Filter 用法指南
在数据处理的过程中，我们经常需要对 DataFrame 中的某些列进行过滤。Apache Spark 提供了强大的 DataFrame API，使得这一过程非常简单高效。本篇文章将通过一个简单的步骤流程和代码示例，教会你如何实现 DataFrame 列过滤。
## 流程概述
我们可以把整个过程分为以下几个步骤：
|
原创
2024-08-13 03:49:05
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# 实现HBase支持多少column
## 整体流程
为了实现HBase支持多少column，我们需要经过以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建HBase表 |
| 2 | 插入数据 |
| 3 | 查询数据 |
## 具体步骤及代码示例
### 步骤一：创建HBase表
首先，我们需要创建一个HBase表，用于存储数据。我们可以
原创
2024-06-26 03:38:57
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# HBase 的列写入操作：如何使用 put 方法存储多个列
HBase 是一个开源的分布式 NoSQL 数据库，能够有效存储海量数据。与传统关系型数据库不同，HBase 是基于列的存储，这使得它在处理大规模数据时表现出色。在本文中，我们将探讨如何通过 `put` 方法向 HBase 表中插入多个列的值，并提供代码示例以帮助理解。
## HBase 的基本概念
在 HBase 中，数据是以
原创
2024-09-11 04:44:07
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# HBase 列内容筛选详解
HBase 是一个分布式的、可扩展的 NoSQL 数据库，适用于存储大规模数据。与传统关系型数据库不同，HBase 使用列式存储，它在数据检索和分析中提供了灵活性。本篇文章将重点讨论如何在 HBase 中根据列内容进行筛选，并且通过实例和代码展示具体的实现方式。
## HBase 简介
HBase 作为 Hadoop 的一个重要组成部分，主要用于大数据场景下的
Hbase过滤器
HBase的filter有四种比较器：
（1）二进制比较器：如’binary:abc’，按字典排序跟’abc’进行比较
（2）二进制前缀比较器：如’binaryprefix:abc’，按字典顺序只跟’abc’比较前3个字符
（3）正则表达式比较器：如’regexstring:ab*yz’，按正则表达式匹配以ab开头，以yz结尾的值。这个比较器只能使用=、!=两个比较运算符。
（4
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2023-07-21 23:29:05
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# Java HBase 指定Column
## 简介
Apache HBase 是一种分布式、面向列的、基于 Java 的 NoSQL 数据库。在 HBase 中，数据是按行存储的，每一行都有一个唯一的 Row Key，而列则按照 Column Family 和 Column Qualifier 进行组织。在 HBase 中，可以通过指定 Column Family 和 Column Qua
原创
2024-06-02 05:05:57
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Apache HBase logo
前面和大家分享了一些HBase入门基础知识。HBase作为一个数据库，在使用中无外乎增删改查操作，这些操作在HBase中都是和RowKey紧密相关的，所以优秀的RowKey设计方案是非常重要的。今天就来说说如何进行HBase的RowKey的设计。RowKey的作用 RowKey在查询中的作用HBase中RowKey可以唯一标识一行记录，在HBa
# 深入了解HBase中的rowkey过滤器
Apache HBase是一个分布式、可扩展、列式存储系统，通常用于存储大规模数据集。在HBase中，rowkey是一个十分重要的概念，它不仅是唯一标识一个记录的方法，还可以通过rowkey的设计来提高数据的检索效率。在实际应用中，我们经常需要对rowkey进行过滤，以便快速定位需要的数据记录。本文将深入探讨HBase中对rowkey的过滤操作。
原创
2024-05-03 07:46:22
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## 如何实现“hbase Filter like”
### 1. 流程概述
在HBase中实现类似于SQL中的`LIKE`操作，需要使用`SingleColumnValueFilter`结合`RegexStringComparator`来进行模糊匹配。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建HBase表 |
| 2 | 插
原创
2024-02-29 06:36:58
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# HBase 中实现多个 Filter 的完整指南
在处理 HBase 数据库时，有时你需要从表中筛选出符合特定条件的数据。为了提高查询效率，你可以使用多个 Filter 来实现更精准的数据筛选。在本篇文章中，我将带你一步步实现这一技术。
## 整体流程
在开始之前，让我们先看看实现多个 Filter 的总体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-17 10:49:42
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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。 &nb
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2023-08-13 20:38:15
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er，按照cq比较 hbase还有一堆WritableByteArrayComparable，可以满足各种比较比如R是
原创
2023-04-21 06:58:44
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