最后的rowKey为09|420624199311217865X,这里就保证了同一vale值在同一个分区,这样就大大提升了查询效率。 时间因素 我们需要在查询的时候加入时间因素,时间不可以直接作为rowKey,这是因为,会导致数据倾斜,数据都会落在同一个分区上,还有一种方法就是,时间翻转,那么这个就会引发另外一个问题,就是相同时间段的同一类数据...
2.一次取出一个rowkey所有动态列或者多个动态列 3.也可以table.get( list ),一次获取多个id对应的数据 在实际应用中的使用: 实际应用中,HBase的每一个Column对应一个特征,RowKey的设计为 md5(业务ID)+时间戳,md5用来对ID散列,使数据均匀分布在不同Region上,时间戳用来在SCAN操作时对时间遍历 摘抄自用户的way社...
hbase(main):028:0> scan 'stu',{TIMERANGE=>[1588153968060,1588153968207]} ROW COLUMN+CELL c1_s1 column=base:name, timestamp=1588153968060, value=jack c1_s2 column=base:name, timestamp=1588153968114, value=jack2 2 row(s) Took 0.0108 seconds 3. Hbase 利用STARTROW STOPROW 扫描rowkey的范围 ...
1) Get方式,通过Rowkey进行查询。都是获取一条数据。 2)是通过Scan进行全表查询,可以设置一些过滤条件,返回一批数据。 Scan查询的方式: scan 可以通过setCaching 与setBatch 方法提高速度(以空间换时间); scan 可以通过setStartRow 与setEndRow 来限定范围([start,end),start 是闭区间,end 是开区间)。范围越小,...
查询评论的前两条scan 'zy_comment',{FILTER=>"PageFilter(2)"}和LIMIT有异曲同工之妙 查询rowkey中包含特定前缀的数据 scan'zy_comment',{FILTER=>"RowFilter(=,'substring:zhangsan')"} 使用全限定名称查询articleId是123456的数据 importorg.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilterimportorg.apache...
3. Hbase 利用STARTROW STOPROW 扫描rowkey的范围 注意:包含等于前面key的数据,不含等于后面key的数据 hbase(main):028:0> scan ‘stu’,{STARTROW=>‘c1_s1’,STOPROW=>‘c1_s3’} ROW COLUMN+CELL c1_s1 column=base:name, timestamp=1588153968060, value=jack ...
通过 scan 方式，设置 startRow 和 stopRow 参数进行范围匹配 全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录 从字面意思来看，RowKey 就是行键的意思，在曾删改查的过程中充当了主键的作用。它可以是任意字符串，在 HBase 内部 RowKey 保存为字节数组。HBase 中的数据是按照 Rowkey 的 ASCII 字典顺序进行全局排序的，...
在使用Rowkey前缀查询时,需要明确指定Rowkey的前缀。 使用Scan对象来执行前缀查询,并通过设置setStartRow和setStopRow来限定查询范围。 处理查询结果时,注意遍历ResultScanner对象并提取所需的数据。 注意事项: 确保HBase集群运行正常,并且表和数据已经准备好。 Rowkey前缀查询的性能可能受到Rowkey设计和集群配置的影响,因此...
scan'table',{ROWPREFIXFILTER=>'rowkey_prefix'} 上面的命令能获取到rowkey_prefix开头的所有数据。 但是通过JAVAAPI查询就不是这样的了,下面是chatGPT给出的案例 代码语言:javascript 复制 importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.hbase.Cell;importorg.apache.hadoop.hbase.HBaseConfigur...
rowkey用法: LocalDateTime today = LocalDateTime.now(); DateTimeFormatter dateTimeFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("YYYY-MM-dd HH:mm:ss"); Filter timeFiltrt = new SingleColumnValueFilter("data".getBytes(), "send_time".getBytes(), CompareFilter.CompareOp.GREATER_OR_EQUAL, dateTimeFormatter.format...