Hbase scan 查询命令大全，前缀，模糊，正则

Buerzhu 2020-05-01

Hbase scan 查询例子数据?https://java-er.com/blog/hbase-scan-all-command/
stu 学生
列族 base 存储学生姓名，身高基本信息
列族 score 存储成绩
c1_s1 c1 班级 s1 学生编号

create ‘stu‘,‘base‘,‘score‘
put ‘stu‘,‘c1_s1‘,‘base:name‘,‘jack‘
put ‘stu‘,‘c1_s2‘,‘base:name‘,‘jack2‘
put ‘stu‘,‘c1_s3‘,‘base:name‘,‘jack3‘
put ‘stu‘,‘c1_s4‘,‘base:name‘,‘jack4‘
put ‘stu‘,‘c2_s1‘,‘base:name‘,‘tom1‘
put ‘stu‘,‘c2_s2‘,‘base:name‘,‘tom2‘
put ‘stu‘,‘c2_s2‘,‘base:weight‘,‘70kg‘
put ‘stu‘,‘c2_s3‘,‘base:name‘,‘tom3‘
put ‘stu‘,‘c2_s3‘,‘base:weight‘,‘85kg‘
put ‘stu‘,‘c2_s3‘,‘base:height‘,‘1.70m‘
小菜：如何将查询的结果，输入文件
echo “scan ‘stu’,{LIMIT=>1}” | ./hbase shell > a.txt

  1. Hbase scan扫描全表，指定返回特定的列

hbase(main):028:0> scan ‘stu‘,{COLUMNS => [‘base:weight‘,‘base:height‘]}
ROW COLUMN+CELL
c2_s2 column=base:weight, timestamp=1588154167692, value=70kg
c2_s3 column=base:height, timestamp=1588154125060, value=1.70m
c2_s3 column=base:weight, timestamp=1588154124202, value=85kg
2 row(s)
Took 0.0113 seconds

  1. Hbase TIMERANGE 扫描指定时间内数据，前闭后开
    注意：包含等于前面时间的数据，不含等于后面时间的数据

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

  1. 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
c1_s2 column=base:name, timestamp=1588153968114, value=jack2
2 row(s)
Took 0.0092 seconds
4.?HBase?翻转结果和时间组合排序 REVERSED

全表扫描翻转结果

scan ‘stu‘, {REVERSED => TRUE}
和时间组合翻转

hbase(main):009:0> scan ‘stu‘,{TIMERANGE=>[1588153968060,1588153968207],REVERSED => TRUE}
ROW COLUMN+CELL
c1_s2 column=base:name, timestamp=1588153968114, value=jack2
c1_s1 column=base:name, timestamp=1588153968060, value=jack

  1. Hbase 返回指标 ALL_METRICS or METRICS

hbase(main):011:0> scan ‘stu‘,{ALL_METRICS => true}ROW COLUMN+CELL
c1_s1 column=base:name, timestamp=1588153968060, value=jack
c1_s2 column=base:name, timestamp=1588153968114, value=jack2
c1_s3 column=base:name, timestamp=1588153968207, value=jack3
c1_s4 column=base:name, timestamp=1588153968258, value=jack4
c2_s1 column=base:name, timestamp=1588153968324, value=tom1
c2_s2 column=base:name, timestamp=1588153968367, value=tom2
c2_s2 column=base:weight, timestamp=1588154167692, value=70kg
c2_s3 column=base:height, timestamp=1588154125060, value=1.70m
c2_s3 column=base:name, timestamp=1588153968409, value=tom3
c2_s3 column=base:weight, timestamp=1588154124202, value=85kg
7 row(s)
?
METRIC VALUE
BYTES_IN_REMOTE_RESULTS 0
BYTES_IN_RESULTS 420
MILLIS_BETWEEN_NEXTS 66
NOT_SERVING_REGION_EXCEPTION 0
REGIONS_SCANNED 1
REMOTE_RPC_CALLS 0
REMOTE_RPC_RETRIES 0
ROWS_FILTERED 0
ROWS_SCANNED 7
RPC_CALLS 1
RPC_RETRIES 0
scan ‘stu‘,{METRICS => [‘ROWS_SCANNED‘,‘RPC_CALLS‘]}
ROW COLUMN+CELL
c1_s1 column=base:name, timestamp=1588153968060, value=jack
c1_s2 column=base:name, timestamp=1588153968114, value=jack2
c1_s3 column=base:name, timestamp=1588153968207, value=jack3
c1_s4 column=base:name, timestamp=1588153968258, value=jack4
c2_s1 column=base:name, timestamp=1588153968324, value=tom1
c2_s2 column=base:name, timestamp=1588153968367, value=tom2
c2_s2 column=base:weight, timestamp=1588154167692, value=70kg
c2_s3 column=base:height, timestamp=1588154125060, value=1.70m
c2_s3 column=base:name, timestamp=1588153968409, value=tom3
c2_s3 column=base:weight, timestamp=1588154124202, value=85kg
7 row(s)
?
METRIC VALUE
ROWS_SCANNED 7
RPC_CALLS 1
Took 0.0476 seconds

6.Hbase 查询以指定开头的rowkey数据。

hbase(main):014:0> scan ‘stu‘,{ROWPREFIXFILTER => ‘c1‘}
ROW COLUMN+CELL
c1_s1 column=base:name, timestamp=1588153968060, value=jack
c1_s2 column=base:name, timestamp=1588153968114, value=jack2
c1_s3 column=base:name, timestamp=1588153968207, value=jack3
c1_s4 column=base:name, timestamp=1588153968258, value=jack4
4 row(s)
hbase(main):016:0> scan ‘stu‘,{FILTER => "PrefixFilter(‘c1‘)"}
ROW COLUMN+CELL
c1_s1 column=base:name, timestamp=1588153968060, value=jack
c1_s2 column=base:name, timestamp=1588153968114, value=jack2
c1_s3 column=base:name, timestamp=1588153968207, value=jack3
c1_s4 column=base:name, timestamp=1588153968258, value=jack4
4 row(s)
Took 0.0181 seconds
7.按列查找 QualifierFilter

按列查找，可以指定某一确定的列或列的范围。binary是确定的参数，substring是参数中含有的值。

scan ‘stu‘,{FILTER => "(QualifierFilter (<,‘binary:name‘)) AND (QualifierFilter (=,‘substring:jack‘))"}
8.以指定列的前缀查找数据。ColumnPrefixFilter

hbase(main):012:0> scan ‘stu‘,{FILTER=>"ColumnPrefixFilter(‘na‘) AND (ValueFilter(=,‘substring:1‘) OR ValueFilter(=,‘substring:3‘))"}
ROW COLUMN+CELL
c1_s3 column=base:name, timestamp=1588153968207, value=jack3
c2_s1 column=base:name, timestamp=1588153968324, value=tom1
c2_s3 column=base:name, timestamp=1588153968409, value=tom3
3 row(s)
Took 0.0075 seconds

  1. 按值查找，可以指定确定的值或者值的范围。ValueFilter

hbase(main):018:0> scan ‘stu‘,{FILTER=>"ValueFilter(=,‘binary:jack‘)"}
ROW COLUMN+CELL
c1_s1 column=base:name, timestamp=1588153968060, value=jack
1 row(s)
10.按时间戳 TimestampsFilter

hbase(main):022:0> scan ‘stu‘,{FILTER => "TimestampsFilter(1588153968060,1588153968207)"}
ROW COLUMN+CELL
c1_s1 column=base:name, timestamp=1588153968060, value=jack
c1_s3 column=base:name, timestamp=1588153968207, value=jack3
2 row(s)
Took 0.0151 seconds
时间等于1588153968060 和 1588153968207 的记录

  1. RAW指导扫描器返回所有单元格(包括删除标记和未收集的已删除单元格)。此选项不能与请求特定列相结合。默认情况下禁用。

hbase(main):024:0> scan ‘stu‘,{RAW => true,VERSIONS => 2}
ROW COLUMN+CELL
c1_s1 column=base:name, timestamp=1588153968060, value=jack
c1_s2 column=base:name, timestamp=1588153968114, value=jack2
c1_s3 column=base:name, timestamp=1588153968207, value=jack3
c1_s4 column=base:name, timestamp=1588153968258, value=jack4
c2_s1 column=base:name, timestamp=1588153968324, value=tom1
c2_s2 column=base:name, timestamp=1588153968367, value=tom2
c2_s2 column=base:weight, timestamp=1588154167692, value=70kg
c2_s3 column=base:height, timestamp=1588154125060, value=1.70m
c2_s3 column=base:name, timestamp=1588153968409, value=tom3
c2_s3 column=base:weight, timestamp=1588154124202, value=85kg
7 row(s)
Took 0.0346 seconds
我们删除一条

delete ‘stu‘,‘c1_s4‘,‘base:name‘
?
hbase(main):027:0> scan ‘stu‘,{RAW => true,VERSIONS => 2}
ROW COLUMN+CELL
c1_s1 column=base:name, timestamp=1588153968060, value=jack
c1_s2 column=base:name, timestamp=1588153968114, value=jack2
c1_s3 column=base:name, timestamp=1588153968207, value=jack3
c1_s4 column=base:name, timestamp=1588153968258, type=Delete
c1_s4 column=base:name, timestamp=1588153968258, value=jack4
c2_s1 column=base:name, timestamp=1588153968324, value=tom1
c2_s2 column=base:name, timestamp=1588153968367, value=tom2
c2_s2 column=base:weight, timestamp=1588154167692, value=70kg
c2_s3 column=base:height, timestamp=1588154125060, value=1.70m
c2_s3 column=base:name, timestamp=1588153968409, value=tom3
c2_s3 column=base:weight, timestamp=1588154124202, value=85kg
7 row(s)
Took 0.0189 seconds
显示type=Delete

12.FirstKeyOnlyFilter
一个rowkey可以有多个version,同一个rowkey的同一个column也会有多个的值, 只拿出key中的第一个column的第一个version
KeyOnlyFilter: 只要key,不要value

hbase(main):038:0> scan ‘stu‘,FILTER => "FirstKeyOnlyFilter() AND ValueFilter(=,‘binary:jack2‘) AND KeyOnlyFilter()"
ROW COLUMN+CELL
c1_s2 column=base:name, timestamp=1588153968114, value=
1 row(s)
Took 0.0083 seconds

  1. 限制返回只要两列

hbase(main):040:0> scan ‘stu‘, {LIMIT => 2}
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 0.0077 seconds
14.引入Java类包

列分页过滤器：基于列进行分页，需要设置偏移量与返回数量。分页ColumnPaginationFilter

语法 ColumnPaginationFilter.new(limit, offset)

hbase(main):002:0> import org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnPaginationFilter
=> [Java::OrgApacheHadoopHbaseFilter::ColumnPaginationFilter]
?
hbase(main):040:0> scan ‘stu‘, {FILTER =>ColumnPaginationFilter.new(3, 1)}
ROW COLUMN+CELL
c2_s2 column=base:weight, timestamp=1588154167692, value=70kg
c2_s3 column=base:name, timestamp=1588153968409, value=tom3
c2_s3 column=base:weight, timestamp=1588154124202, value=85kg
2 row(s)
Took 0.0154 seconds

  1. 查找rowkey里面包含s2

hbase(main):013:0> import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter
=> [Java::OrgApacheHadoopHbaseFilter::CompareFilter]
hbase(main):014:0> import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter
=> [Java::OrgApacheHadoopHbaseFilter::CompareFilter]
hbase(main):015:0> import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator
=> [Java::OrgApacheHadoopHbaseFilter::SubstringComparator]
hbase(main):016:0> import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter
=> [Java::OrgApacheHadoopHbaseFilter::RowFilter]
?
hbase(main):017:0> scan ‘stu‘,{FILTER => RowFilter.new(CompareFilter::CompareOp.valueOf(‘EQUAL‘),SubstringComparator.new(‘s2‘))}
ROW COLUMN+CELL
c1_s2 column=base:name, timestamp=1588153968114, value=jack2
c2_s2 column=base:name, timestamp=1588153968367, value=tom2
c2_s2 column=base:weight, timestamp=1588154167692, value=70kg
2 row(s)
Took 0.0427 seconds

  1. 正则表达式查询

import org.apache.hadoop.hbase.filter.RegexStringComparator
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter
直接拷贝上面的四句话

hbase(main):018:0> import org.apache.hadoop.hbase.filter.RegexStringComparator
=> [Java::OrgApacheHadoopHbaseFilter::RegexStringComparator]
hbase(main):019:0> import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter
=> [Java::OrgApacheHadoopHbaseFilter::CompareFilter]
hbase(main):020:0> import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator
=> [Java::OrgApacheHadoopHbaseFilter::SubstringComparator]
hbase(main):021:0> import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter
=> [Java::OrgApacheHadoopHbaseFilter::RowFilter]
hbase(main):027:0> scan ‘stu‘, {FILTER => RowFilter.new(CompareFilter::CompareOp.valueOf(‘EQUAL‘),RegexStringComparator.new(‘^c\d+_[a-z]\d+$‘))}
ROW COLUMN+CELL
c1_s1 column=base:name, timestamp=1588153968060, value=jack
c1_s2 column=base:name, timestamp=1588153968114, value=jack2
c1_s3 column=base:name, timestamp=1588153968207, value=jack3
c2_s1 column=base:name, timestamp=1588153968324, value=tom1
c2_s2 column=base:name, timestamp=1588153968367, value=tom2
c2_s2 column=base:weight, timestamp=1588154167692, value=70kg
c2_s3 column=base:height, timestamp=1588154125060, value=1.70m
c2_s3 column=base:name, timestamp=1588153968409, value=tom3
c2_s3 column=base:weight, timestamp=1588154124202, value=85kg
6 row(s)
Took 0.0385 seconds
感觉不到变化

hbase(main):036:0> put ‘stu‘,‘c3_s55‘,‘base:name‘,‘Lucy‘
hbase(main):037:0> scan ‘stu‘, {FILTER => RowFilter.new(CompareFilter::CompareOp.valueOf(‘EQUAL‘),RegexStringComparator.new(‘^c\d+_s55$‘))}
ROW COLUMN+CELL
c3_s55 column=base:name, timestamp=1588162870203, value=Lucy
1 row(s)
Took 0.0082 seconds

Buerzhu

Buerzhu

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victorzhzh / 0评论 2020-03-26

Hbase架构原理解析

HBase 的架构似乎也是 master-slave 架构，和 HDFS 有点像，HMaster 是用来管理集群，HRegionServer 是真正存储数据的地方。HBase 在数据查询和写入的时候，其实并不是像 HDFS 那样询问 HMaster。在 H

lwb / 0评论 2020-03-26

Hbase 表与Hive 表的映射操作

--这里字段要跟上面的保持一致，意思为deptid作为rowkey，deptname作为info列族中的deptname列。建表时，可以指定ROW FORMAT 和 STORED AS. 而是存储在其他的数据库中。STORED BY 代表，在向表中读写数据

zlsdmx / 0评论 2020-03-23

Atlas（元数据管理）从扫盲到和Hive、HBase、Kafka、Flink等集成开发

企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。

nimeijian / 0评论 2020-03-05

HBase简单介绍

　　HBase是Hadoop的一个子项目，用JAVA语言实现，是建立在HDFS的基础上的非关系型分布式数据库，目标是通过水平扩展的方式处理非常庞大的表。值得注意的是，HBase并非结构化数据库，而是介于非关系型数据库与关系型数据库之间，仅能存储非结构化数据

大而话之BigData / 0评论 2020-02-29

#IT明星不是梦#Hadoop整合Hbase案例详解

*要求：读取HBase当中user这张表的f1:name、f1:age数据，将数据写入到另外一张user2表的f1列族里面去==****. put ‘user‘,‘rk001‘,‘f1:age‘,‘12‘。pom.xml文件内容如下：

strongyoung / 0评论 2020-02-20

Hbase的API案例实战

如下内容作为maven工程中pom.xml的repositories的内容

gengwx00 / 0评论 2020-02-19

大数据 hadoop ------ pig 、hive、Mahout、hbase

Pig最早是雅虎公司的一个基于Hadoop的并行处理架构，后来Yahoo将Pig捐献给Apache的一个项目，由Apache来负责维护，Pig是一个基于 Hadoop的大规模数据分析平台。Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简 易的操作和编程接口，这一

genshengxiao / 0评论 2020-02-17

Hbase的region合并与拆分详解

region中存储的是大量的rowkey数据 ,当region中的数据条数过多的时候,直接影响查询效率.当region过大的时候.hbase会拆分region , 这也是Hbase的一个优点 .如果设置较小则对小表友好，但一个大表就会在整个集群产生大量的r

lwb / 0评论 2020-02-17

hbase - 安装(Windows)

将 E:\hbase-2.2.3\lib\client-facing-thirdparty下的jar包拷至lib目录下。新建环境变量HADOOP_HOME，值为E:\hadoop-common-2.2.0-bin-master

needyit / 0评论 2020-02-03

HBase文档学习顺序

12、《importTSV工具使用》。15、《hbase压缩以及hive集成映射》

大而话之BigData / 0评论 2020-02-02

Hbase 创建表 插入数据Hb

// Adding column families to table descriptor 设置列族名。//这里使用的是接口Admin 该接口有一个实现类HBaseAdmin 也可以直接使用这个实现类。String rowKey = "

大而话之BigData / 0评论 2020-02-01

【基础组件11】hdfs与hbase

hdfs 是分布式文件系统, 只支持在文件层面的增、删除、改、查。hbase 是支持海量数据存储的NoSql数据库，基于hdfs的，支持数据的增、删、改、查，支持随机写数据。Region————横向的切片，数据量大时，会把一张表横向切割成, 多个Regio

硅步至千里 / 0评论 2020-01-30

(写了一点写不下去了,虽然垃圾但又不想扔)hbase--大数据中的NoSql

hbase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSql数据库，可以对几十亿条数据进行秒级查询。逻辑上，hbase的数据模型和关系型数据库比较类似，数据存在一张表中，有行有列。但是从hbase的底层物理存储逻辑来看，hbase更像是一个multi-di

Woohome / 0评论 2019-12-28

大数据高可用集群环境安装与配置（07）——安装HBase高可用集群

-- hbase在hadoop的HDFS中的存储路径 -->. -- 设置zookeeper集群地址 -->. -- 设置zookeeper的数据存放目录 -->. -- 是否开启完全分布式配置 -->. -- RegionServ

鲸鱼写程序 / 0评论 2019-12-28

HBase Hive

Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构。它提供了一系列的工具，用来进行数据提取、转换、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据机制。可以把Hadoop下结构化数据文件映射为一张成Hive中的表，并提供类sql查询功能，除

ITwangnengjie / 0评论 2020-01-02

Snapshots常用命令

HBase Snapshots允许你对一个表进行快照，它不会对Region Servers产生很大的影响，它进行复制和 恢复操作的时候不包括数据拷贝。导出快照到另外的集群也不会对Region Servers产生影响。下面告诉你如何使用Snapshots功能

needyit / 0评论 2020-01-10

https://hbase.apache.org/devapidocs/org/apache/hadoop/hbase/util/MurmurHash.html

https://hbase.apache.org/devapidocs/org/apache/hadoop/hbase/util/MurmurHash.html https://github.com/spaolacci/murmur3https:

Elmo / 0评论 2020-01-10

初识 HBase

对大数据领域有一定了解的小伙伴对HBase应该不会陌生，HBase是Apache基金会开源的一个分布式非关系型数据库，属于Hadoop的组件。它使用Java编写，需运行于HDFS文件系统之上。HBase与Hadoop中的其他组件一样，可以运行在廉价硬件上，

gengwx00 / 0评论 2020-01-09

Zookeeper、Hadoop、Hbase的启动顺序以及关闭顺序

Hadoop及hbase集群启动顺序 zookeepeer -> hadoop -> hbase

MrZhangAdd / 0评论 2020-01-03