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使用Scan的时候，可以配合各种Filter进行数据的筛选以减少返回的数据量，同样也可以通过选择特定的列族和列来减少返回的数据量。若是能将该特性进一步的优化则HBase会更强大，例如将客户端的代码分发到各个HRegionServer上执行，好比MapReduce一样的执行任务，执行完后返回的结果相信数据量会更小。HBase在0.92版本后引入了协处理器来实现该功能。

使用协处理器的好处是显而易见的，可以将运算放至Server端，减少通信开销的同时还能有效的提升性能。但同样的也会存在一些风险：由于协处理器目前还没有与主要的HBase进程隔离开来，若协处理器崩溃可能导致进程崩溃。

协处理器分类两类：Observer和Endpoint。可以分别对应成关系型数据库中的触发器和存储过程。

Observer

Observer类的协处理器在特定的事件发生时执行回调函数（也被称为钩子函数，hook），这些事件可以是用户产生的事件，也可以是服务器端产生的事件。

Observer分类以下三类：

RegionObserver：提供客户端的数据操纵事件钩子，与表的region紧密关联
MasterObserver：提供DDL类型的操作钩子，为集群级事件
WALObserver：提供WAL相关操作钩子

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HBase Filter – Decorating Filters

yurnom2014年07月22日

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接着上一篇HBase Filter – Dedicated Filters继续进行HBase Filter的学习和了解。Decorating Filters，装饰性过滤器，其自身不产生任何作用，需要结合其它过滤器来产生效果。

数据准备和代码准备同HBase Filter – Comparision Filters。

Decorating Filters(装饰性过滤器)

SkipFilter

SkipFilter，跳转过滤器，目前只能作用于ValueFilter。ValueFilter用于输出满足条件的行和对应的列（该行中也有1至N列满足），当加上SkipFilter后，若某行中有不满足ValueFilter的列存在，则整行都不会输出（即，只要某行中有一列不满足ValueFilter，则其它满足的列也不会输出）。

代码示例

@Test
public void testValueFilter() throws IOException {
	Filter filter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, 
		new SubstringComparator("100"));
	Filter f = new SkipFilter(filter);
	setFilterAndPrint(f);
}

@Test

public void testValueFilter() throws IOException {

Filter filter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,

new SubstringComparator("100"));

Filter f = new SkipFilter(filter);

setFilterAndPrint(f);

}

输出结果为空，因为没有哪一行的所有列的值全部以100开头。

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HBase Filter - Dedicated Filters

yurnom2014年07月09日

0条评论2,879次浏览

接着上一篇HBase Filter – Comparision Filters继续进行HBase Filter的学习和了解。Dedicated Filters，专用过滤器，其实现的功能大部分可以通过对Comparision Filters进行一层包装来实现。

数据准备和代码准备同HBase Filter – Comparision Filters。

Dedicated Filters(专用过滤器)

SingleColumnValueFilter

代码示例

@Test
//获取cf1:col1的值没有100子串的数据
public void testSingleColumnValueFilter() throws IOException {
	Filter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("cf1"),
		Bytes.toBytes("col1"),CompareFilter.CompareOp.NOT_EQUAL,
		new SubstringComparator("100"));
	setFilterAndPrint(filter);
}

@Test

//获取cf1:col1的值没有100子串的数据

public void testSingleColumnValueFilter() throws IOException {

Filter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("cf1"),

Bytes.toBytes("col1"),CompareFilter.CompareOp.NOT_EQUAL,

new SubstringComparator("100"));

setFilterAndPrint(filter);

}

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HBase Filter - Comparision Filters

yurnom2014年07月07日

0条评论3,319次浏览

HBase的Get和Scan实例可以调用setFilter()来设置过滤器，HBase的过滤器种类繁多，以满足不同的过滤需求。Filter作用于各个RegionServer，通过使用过滤器可以高效的获取数据。HBase Filter主要分为三大类，用户也可以通过继承FilterBase或实现Filter接口来自定义Filter。若需要多个Filter结合使用，可以通过FilterList来满足。

以下主要对各个Filter进行简单的了解。

数据准备

rowkey	cf1:col1	cf1:col2	cf2:col1	cf2:col2
101	10086	qwe1	1352288xxxx	wer1
102	10000	sdf2	1820160xxxx	ert2
103	10001	cxv3	1531308xxxx	mnb3
104	12306	jhg4	1387223xxxx	kji4
105	12580	nju5	1580101xxxx	nbv5

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HBase的一些基础概念

yurnom2014年06月30日

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关于HBase MapReduce

正确进行参数传递

MapReduce中传递参数必须通过configuration.set..()一系列函数来设置。如果通过属性来传递参数，那么必然会报空指针的错误。如下为经典错误示例：

public class MRHandler {
	private static Integer a;
	private static int b;
	public static class MyMapper extends TableMapper<Text, IntWritable> {
		@Override
		protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
			System.out.println(a);
			System.out.println(b);
			...
		}
	}
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		a = 10;
		b = 20;
		...
	}
}

public class MRHandler {

private static Integer a;

private static int b;

public static class MyMapper extends TableMapper<Text, IntWritable> {

@Override

protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context)

throws IOException, InterruptedException {

System.out.println(a);

System.out.println(b);

...

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

a = 10;

b = 20;

...

}

运行的结果会是输出10和20吗？单机情况下确实如此，但是若在集群上跑，则会发现a为null，b=0。至于为什么，很简单：集群、分布式、JobTracker、TaskTracker。

善用setup()和cleanup()

对于需要传递的参数，最好在setup()中进行初始化，不要在map()中频繁的获取
setup()和cleanup()也可以进行输出，输出的内容同样会经过排序，并不会因为从setup()中输出而排在最前面，也不会因为从cleanup()输出而排在最后面

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HBase CRUD

yurnom2014年06月24日

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连接HBase

    private HTable table;
    @Before
    public void setUp() throws IOException {
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.0.100");
        conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
        conf.set("mapred.task.timeout", "0");

        table = new HTable(conf, "pigstore");
    }

private HTable table;

@Before

public void setUp() throws IOException {

Configuration conf = HBaseConfiguration.create();

conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.0.100");

conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");

conf.set("mapred.task.timeout", "0");

table = new HTable(conf, "pigstore");

}

Create

    @Test
    public void testPut() throws IOException {
        //rowKey = 100
        Put put = new Put(Bytes.toBytes("100"));
        //添加列cf:one, 值为10101
        put.add(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("one"),Bytes.toBytes("10101"));
        //添加列cf:two，值为cdf
        put.add(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("two"),Bytes.toBytes("cdf"));
        table.put(put);
    }

@Test

public void testPut() throws IOException {

//rowKey = 100

Put put = new Put(Bytes.toBytes("100"));

//添加列cf:one, 值为10101

put.add(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("one"),Bytes.toBytes("10101"));

//添加列cf:two，值为cdf

put.add(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("two"),Bytes.toBytes("cdf"));

table.put(put);

}

进入HBase Shell，scan一下：

hbase(main):003:0> scan 'pigstore'
        100                  column=cf:one, timestamp=1402391810630, value=10101
        100                  column=cf:two, timestamp=1402391810630, value=cdf

hbase(main):003:0> scan 'pigstore'

100 column=cf:one, timestamp=1402391810630, value=10101

100 column=cf:two, timestamp=1402391810630, value=cdf

HBase写过程

client向region server提交写请求
region server找到目标region
region检查数据是否与schema一致
如果客户端没有指定版本，则获取当前系统时间作为数据版本
将更新写入WAL log
将更新写入Memstore
判断Memstore的是否需要flush为Store文件

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HBase表结构设计

yurnom2014年06月23日

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概念视图与物理视图

BigTable论文和HBase官网上的示例

概念视图

Row Key	Time Stamp	ColumnFamily contents	ColumnFamily anchor
"com.cnn.www"	t1		anchor:cnnsi.com = "CNN"
"com.cnn.www"	t2		anchor:my.look.ca = "CNN.com"
"com.cnn.www"	t3	contents:html = "..."
"com.cnn.www"	t4	contents:html = "..."
"com.cnn.www"	t5	contents:html = "..."

物理视图

ColumnFamily anchor

Row Key	Time Stamp	Column Family anchor
"com.cnn.www"	t1	anchor:cnnsi.com = "CNN"
"com.cnn.www"	t2	anchor:my.look.ca = "CNN.com"

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