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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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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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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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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Spark学习笔记之SparkRDD 博客分类： spark
一、 基本概念 RDD（resilient distributed datasets）弹性分布式数据集。 来自于两方面① 内存集合和外部存储系统② 通过转换来自于其他RDD，如map，filter等2.创建操作（creation op
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2023-08-18 17:16:12
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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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Spark filter
原创
2022-12-28 15:30:14
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# Spark Filter：数据处理中的高效过滤器
Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。在 Spark 中，数据通常以“RDD（弹性分布式数据集）”的形式进行处理。为了解决许多实际问题，往往需要根据一定的条件对数据进行过滤。本文将介绍 Spark 中的 `filter` 操作，帮助你理解其基本用法，并展示一个实际的代码示例。
## Spark Fi
概念和简介Spark Structured StreamingStructured Streaming 是在 Spark 2.0 加入的经过重新设计的全新流式引擎。它使用 micro-batch 微批处理引擎，可以做到 100 毫秒的延迟以及 exactly-once 的容错保证。此外，Spark 2.3 增加了一个新的处理模式 Continuous Processing，可以做到
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2023-08-29 08:10:00
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一。如何处理RDD的filter1. 把第一行的行头去掉scala> val collegesRdd= sc.textFile("/user/hdfs/CollegeNavigator.csv")
collegesRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /user/hdfs/CollegeNavigator.csv MapPartitionsRDD[3
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2023-07-07 17:52:42
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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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## 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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# 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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# 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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前言HBase是一款分布式的NoSQL DB，可以轻松扩展存储和读写能力。 主要特性有:按某精确的key获取对应的value(Get)通过前缀匹配一段相邻的数据(Scan)多版本动态列服务端协处理器(可以支持用户自定义)TTL:按时间自动过期 今天我们来聊一聊HBase以上特性在特征工程中的应用，先从最简单的获取一条数据说起：应用场景介绍Get这是HBase中最简单的一个查询操作，根据id读某一个
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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scan 'scorse', {FILTER => "(PrefixFilter ('joeyon:'))"}scan 'scorse', {FILTER => "(FirstKeyOnlyFilter ())"}scan 'scorse',{FILTER=>"(PrefixFilter('joeyon')) AND (SingleColumnValueFilter('course','mat
原创
2023-04-25 21:36:05
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