spark实现从hbase中批量查询多个rowKey
需求:参数是多个没有顺序的rowKey,在某张表中批量查询。一个一个rowKey查询的话,效率太低。
实现:需要在scan中添加filter。filter中添加多个rowKey,对需要查询的rowKey进行限制。x代表rowKey。
val rowKeyFilter=new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,new BinaryComparator(Bytes.toBytes(x)))
RowFilter用于过滤row key
Operator | Description |
LESS | 小于 |
LESS_OR_EQUAL | 小于等于 |
EQUAL | 等于 |
NOT_EQUAL | 不等于 |
GREATER_OR_EQUAL | 大于等于 |
GREATER | 大于 |
NO_OP | 排除所有 |
Comparator | Description |
BinaryComparator | 使用Bytes.compareTo()比较 |
BinaryPrefixComparator | 和BinaryComparator差不多,从前面开始比较 |
NullComparator | Does not compare against an actual value but whether a given one is null, or not null. |
BitComparator | Performs a bitwise comparison, providing a BitwiseOp class with OR, and XOR operators. |
RegexStringComparator | 正则表达式 |
SubstringComparator | 把数据当成字符串,用contains()来判断 |
在这里使用EQUAL,BinaryComparator。
多个rowKey,rowKeyList是个rowKey的集合
//存放rowKeyFilter的filter
var filters = new util.ArrayList[Filter]
rowKeyList.foreach(x=>{
val rowKeyFilter=new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,new BinaryComparator(Bytes.toBytes(x))) filters.add(rowKeyFilter) })
然后将filters添加到 FilterList中
val filterList: FilterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE,filters)
scan.setFilter(filterList)
FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL --> 取交集 相当一and操作 FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE --> 取并集 相当于or 操作