在 hbase 中添加多列键和值过滤器

Question

我对 hbase 很陌生。我们需要获取表的某些数据。下面是示例数据集。我一直在创建过滤器，这对我来说似乎有点复杂。在查询中，我将得到 value1，我需要将其与 ID1 CQ 的值进行比较，另一个值让我说 value2，我需要将其与 ID2 CQ 的值进行比较。之后有多个jj_列的条目，这里我需要先获取所有以jj_开头的列的最新时间，然后将value3与最新的jj_CQ的值进行比较。在 sql 中，我可以创建查询，例如 select * .. where ID1='' and ID2='' and ID3=''。我如何在 Hbase 中实现相同的目标。任何帮助都将受到高度评价。

ROW                                  COLUMN+CELL                                                                                              
 1                                   column=d:ID1, timestamp=1496273604085, value=5678                                                      
 1                                   column=d:ID2, timestamp=1496273604085, value=Jan                                                      
 1                                   column=d:data, timestamp=1496273604085, value=TestData1                               
 1                                   column=d:jj_01/01/2017 01:37:56 AM, timestamp=1496273604085, value=11345601/01/2017 01:37:56 AM          
 2                                   column=d:ID1, timestamp=1496273604105, value=5678                                                      
 2                                   column=d:ID2, timestamp=1496273604105, value=Jan                                                      
 2                                   column=d:data, timestamp=1496273604105, value=TestData2                              
 2                                   column=d:jj_01/02/2017 10:37:56 AM, timestamp=1496273604105, value=11345601/02/2017 10:37:56 AM          
 2                                   column=d:jj_01/02/2017 11:37:56 PM, timestamp=1496273604105, value=11345601/02/2017 11:37:56 PM          
 3                                   column=d:ID1, timestamp=1496273604112, value=5678                                                      
 3                                   column=d:ID2, timestamp=1496273604112, value=Jan,Feb                                                  
 3                                   column=d:data, timestamp=1496273604112, value=TestData3                            
 3                                   column=d:jj_02/01/2017 11:37:56 AM, timestamp=1496273604112, value=11345602/01/2017 11:37:56 AM          
 4                                   column=d:ID1, timestamp=1496273604124, value=5678,1234                                                 
 4                                   column=d:ID2, timestamp=1496273604124, value=Jan,Dec                                                  
 4                                   column=d:data, timestamp=1496273604124, value=TestData4                                    
 4                                   column=d:jj_02/02/2017 09:37:56 PM, timestamp=1496273604124, value=11345602/02/2017 09:37:56 PM          
 4                                   column=d:jj_02/02/2017 11:37:56 AM, timestamp=1496273604124, value=11345602/02/2017 11:37:56 AM          
 5                                   column=d:ID1, timestamp=1496273604133, value=5678,1234                                                 
 5                                   column=d:ID2, timestamp=1496273604133, value=Jan                                                      
 5                                   column=d:data, timestamp=1496273604133, value=TestData5                         
 5                                   column=d:jj_01/05/2017 11:37:56 AM, timestamp=1496273604133, value=11345601/05/2017 11:37:56 AM          
 5                                   column=d:jj_01/06/2017 09:37:56 PM, timestamp=1496273604133, value=11345601/06/2017 09:37:56 PM          
 6                                   column=d:ID1, timestamp=1496273604138, value=5678                                                      
 6                                   column=d:ID2, timestamp=1496273604138, value=Dec                                                      
 6                                   column=d:data, timestamp=1496273604138, value=TestData6                          
 6                                   column=d:jj_02/02/2017 09:37:56 AM, timestamp=1496273604138, value=11345602/02/2017 09:37:56 AM          
 7                                   column=d:ID1, timestamp=1496273604148, value=5678                                                      
 7                                   column=d:ID2, timestamp=1496273604148, value=Jan                                                      
 7                                   column=d:data, timestamp=1496273604148, value=TestData7                                
 7                                   column=d:jj_02/03/2017 09:37:56 AM, timestamp=1496273604148, value=11345602/03/2017 09:37:56 AM 

Answer 1

你可以使用FilterList，例如

scan.setFilter(
  new FilterList(
    FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL, 
    new myCustomFilterA(), 
    new myCustomFilterB(),
    ...
  )
);