转载：
1. HBase过滤器简介
Hbase 提供了种类丰富的过滤器（filter）来提高数据处理的效率，用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤，所有的过滤器都在服务端生效，即谓词下推（predicate push down）。这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端，从而减轻网络传输和客户端处理的压力。
2. 过滤器基础
2.1 Filter接口和FilterBase抽象类
Filter 接口中定义了过滤器的基本方法，FilterBase 抽象类实现了 Filter 接口。所有内置的过滤器则直接或者间接继承自 FilterBase 抽象类。用户只需要将定义好的过滤器通过 setFilter 方法传递给 Scan 或 put 的实例即可。
复制 setFilter(Filter filter)
复制 // Scan 中定义的 setFilter
@Override
public Scan setFilter(Filter filter) {
super.setFilter(filter);
return this;
}
复制 // Get 中定义的 setFilter
@Override
public Get setFilter(Filter filter) {
super.setFilter(filter);
return this;
} FilterBase 的所有子类过滤器如下：
说明：上图基于当前时间点（2019.4）最新的 Hbase-2.1.4 ，下文所有说明均基于此版本。
2.2 过滤器分类
HBase 内置过滤器可以分为三类：分别是比较过滤器，专用过滤器和包装过滤器。分别在下面的三个小节中做详细的介绍。
3. 比较过滤器
所有比较过滤器均继承自 CompareFilter。创建一个比较过滤器需要两个参数，分别是比较运算符 和比较器实例 。
复制 public CompareFilter(final CompareOp compareOp,final ByteArrayComparable comparator) {
this.compareOp = compareOp;
this.comparator = comparator;
} 3.1 比较运算符
比较运算符均定义在枚举类 CompareOperator 中
复制 @InterfaceAudience.Public
public enum CompareOperator {
LESS,
LESS_OR_EQUAL,
EQUAL,
NOT_EQUAL,
GREATER_OR_EQUAL,
GREATER,
NO_OP,
} 注意：在 1.x 版本的 HBase 中，比较运算符定义在 CompareFilter.CompareOp 枚举类中，但在 2.0 之后这个类就被标识为 @deprecated ，并会在 3.0 移除。所以 2.0 之后版本的 HBase 需要使用 CompareOperator 这个枚举类。
3.2 比较器
所有比较器均继承自 ByteArrayComparable 抽象类，常用的有以下几种：
BinaryComparator : 使用 Bytes.compareTo(byte []，byte []) 按字典序比较指定的字节数组。
BinaryPrefixComparator : 按字典序与指定的字节数组进行比较，但只比较到这个字节数组的长度。
RegexStringComparator : 使用给定的正则表达式与指定的字节数组进行比较。仅支持 EQUAL 和 NOT_EQUAL 操作。
SubStringComparator : 测试给定的子字符串是否出现在指定的字节数组中，比较不区分大小写。仅支持 EQUAL 和 NOT_EQUAL 操作。
NullComparator ：判断给定的值是否为空。
BinaryPrefixComparator 和 BinaryComparator 的区别不是很好理解，这里举例说明一下：
在进行 EQUAL 的比较时，如果比较器传入的是 abcd 的字节数组，但是待比较数据是 abcdefgh：
如果使用的是 BinaryPrefixComparator 比较器，则比较以 abcd 字节数组的长度为准，即 efgh 不会参与比较，这时候认为 abcd 与 abcdefgh 是满足 EQUAL 条件的；
如果使用的是 BinaryComparator 比较器，则认为其是不相等的。
3.3 比较过滤器种类
比较过滤器共有五个（Hbase 1.x 版本和 2.x 版本相同），见下图：
FamilyFilterr ：基于列族来过滤数据；
QualifierFilterr ：基于列限定符（列名）来过滤数据；
ValueFilterr ：基于单元格 (cell) 的值来过滤数据；
DependentColumnFilter ：指定一个参考列来过滤其他列的过滤器，过滤的原则是基于参考列的时间戳来进行筛选 。
前四种过滤器的使用方法相同，均只要传递比较运算符和运算器实例即可构建，然后通过 setFilter 方法传递给 scan：
复制 Filter filter = new RowFilter(CompareOperator.LESS_OR_EQUAL,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes("xxx")));
scan.setFilter(filter); DependentColumnFilter 的使用稍微复杂一点，这里单独做下说明。
3.4 DependentColumnFilter
可以把 DependentColumnFilter 理解为一个 valueFilter 和一个时间戳过滤器的组合 。DependentColumnFilter 有三个带参构造器，这里选择一个参数最全的进行说明：
复制 DependentColumnFilter(final byte [] family, final byte[] qualifier,
final boolean dropDependentColumn, final CompareOperator op,
final ByteArrayComparable valueComparator) dropDependentColumn ：决定参考列是否被包含在返回结果内，为 true 时表示参考列被返回，为 false 时表示被丢弃
这里举例进行说明：
复制 DependentColumnFilter dependentColumnFilter = new DependentColumnFilter(
Bytes.toBytes("student"),
Bytes.toBytes("name"),
false,
CompareOperator.EQUAL,
new BinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes("xiaolan"))); 首先会去查找 student:name 中值以 xiaolan 开头的所有数据获得 参考数据集，这一步等同于 valueFilter 过滤器；
其次再用参考数据集中所有数据的时间戳去检索其他列，获得时间戳相同的其他列的数据作为 结果数据集，这一步等同于时间戳过滤器；
最后如果 dropDependentColumn 为 true，则返回 参考数据集+结果数据集，若为 false，则抛弃参考数据集，只返回 结果数据集。
4. 专用过滤器
专用过滤器通常直接继承自 FilterBase，适用于范围更小的筛选规则。
4.1 单列列值过滤器 (SingleColumnValueFilter)
基于某列（参考列）的值决定某行数据是否被过滤。其实例有以下方法：
setFilterIfMissing(boolean filterIfMissing) ：默认值为 false，即如果该行数据不包含参考列，其依然被包含在最后的结果中；设置为 true 时，则不包含；
setLatestVersionOnly(boolean latestVersionOnly) ：默认为 true，即只检索参考列的最新版本数据；设置为 false，则检索所有版本数据。
复制 SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter = new SingleColumnValueFilter(
"student".getBytes(),
"name".getBytes(),
CompareOperator.EQUAL,
new SubstringComparator("xiaolan"));
singleColumnValueFilter.setFilterIfMissing(true);
scan.setFilter(singleColumnValueFilter); 4.2 单列列值排除器 (SingleColumnValueExcludeFilter)
SingleColumnValueExcludeFilter 继承自上面的 SingleColumnValueFilter，过滤行为与其相反。
4.3 行键前缀过滤器 (PrefixFilter)
基于 RowKey 值决定某行数据是否被过滤。
复制 PrefixFilter prefixFilter = new PrefixFilter(Bytes.toBytes("xxx"));
scan.setFilter(prefixFilter); 4.4 列名前缀过滤器 (ColumnPrefixFilter)
基于列限定符（列名）决定某行数据是否被过滤。
复制 ColumnPrefixFilter columnPrefixFilter = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("xxx"));
scan.setFilter(columnPrefixFilter); 4.5 分页过滤器 (PageFilter)
可以使用这个过滤器实现对结果按行进行分页，创建 PageFilter 实例的时候需要传入每页的行数。
复制 public PageFilter(final long pageSize) {
Preconditions.checkArgument(pageSize >= 0, "must be positive %s", pageSize);
this.pageSize = pageSize;
} 下面的代码体现了客户端实现分页查询的主要逻辑，这里对其进行一下解释说明：
客户端进行分页查询，需要传递 startRow(起始 RowKey)，知道起始 startRow 后，就可以返回对应的 pageSize 行数据。这里唯一的问题就是，对于第一次查询，显然 startRow 就是表格的第一行数据，但是之后第二次、第三次查询我们并不知道 startRow，只能知道上一次查询的最后一条数据的 RowKey（简单称之为 lastRow）。
我们不能将 lastRow 作为新一次查询的 startRow 传入，因为 scan 的查询区间是[startRow，endRow) ，即前开后闭区间，这样 startRow 在新的查询也会被返回，这条数据就重复了。
同时在不使用第三方数据库存储 RowKey 的情况下，我们是无法通过知道 lastRow 的下一个 RowKey 的，因为 RowKey 的设计可能是连续的也有可能是不连续的。
由于 Hbase 的 RowKey 是按照字典序进行排序的。这种情况下，就可以在 lastRow 后面加上 0 ，作为 startRow 传入，因为按照字典序的规则，某个值加上 0 后的新值，在字典序上一定是这个值的下一个值，对于 HBase 来说下一个 RowKey 在字典序上一定也是等于或者大于这个新值的。
所以最后传入 lastRow+0，如果等于这个值的 RowKey 存在就从这个值开始 scan,否则从字典序的下一个 RowKey 开始 scan。
25 个字母以及数字字符，字典排序如下:
'0' < '1' < '2' < ... < '9' < 'a' < 'b' < ... < 'z'
分页查询主要实现逻辑：
复制 byte[] POSTFIX = new byte[] { 0x00 };
Filter filter = new PageFilter(15);
int totalRows = 0;
byte[] lastRow = null;
while (true) {
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filter);
if (lastRow != null) {
// 如果不是首行 则 lastRow + 0
byte[] startRow = Bytes.add(lastRow, POSTFIX);
System.out.println("start row: " +
Bytes.toStringBinary(startRow));
scan.withStartRow(startRow);
}
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
int localRows = 0;
Result result;
while ((result = scanner.next()) != null) {
System.out.println(localRows++ + ": " + result);
totalRows++;
lastRow = result.getRow();
}
scanner.close();
//最后一页，查询结束
if (localRows == 0) break;
}
System.out.println("total rows: " + totalRows); 需要注意的是在多台 Regin Services 上执行分页过滤的时候，由于并行执行的过滤器不能共享它们的状态和边界，所以有可能每个过滤器都会在完成扫描前获取了 PageCount 行的结果，这种情况下会返回比分页条数更多的数据，分页过滤器就有失效的可能。
4.6 时间戳过滤器 (TimestampsFilter)
复制 List<Long> list = new ArrayList<>();
list.add(1554975573000L);
TimestampsFilter timestampsFilter = new TimestampsFilter(list);
scan.setFilter(timestampsFilter); 4.7 首次行键过滤器 (FirstKeyOnlyFilter)
FirstKeyOnlyFilter 只扫描每行的第一列，扫描完第一列后就结束对当前行的扫描，并跳转到下一行。相比于全表扫描，其性能更好，通常用于行数统计的场景，因为如果某一行存在，则行中必然至少有一列。
复制 FirstKeyOnlyFilter firstKeyOnlyFilter = new FirstKeyOnlyFilter();
scan.set(firstKeyOnlyFilter); 5. 包装过滤器
包装过滤器就是通过包装其他过滤器以实现某些拓展的功能。
5.1 SkipFilter过滤器
SkipFilter 包装一个过滤器，当被包装的过滤器遇到一个需要过滤的 KeyValue 实例时，则拓展过滤整行数据。下面是一个使用示例：
复制 // 定义 ValueFilter 过滤器
Filter filter1 = new ValueFilter(CompareOperator.NOT_EQUAL,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes("xxx")));
// 使用 SkipFilter 进行包装
Filter filter2 = new SkipFilter(filter1); 5.2 WhileMatchFilter过滤器
WhileMatchFilter 包装一个过滤器，当被包装的过滤器遇到一个需要过滤的 KeyValue 实例时，WhileMatchFilter 则结束本次扫描，返回已经扫描到的结果。下面是其使用示例：
复制 Filter filter1 = new RowFilter(CompareOperator.NOT_EQUAL,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes("rowKey4")));
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filter1);
ResultScanner scanner1 = table.getScanner(scan);
for (Result result : scanner1) {
for (Cell cell : result.listCells()) {
System.out.println(cell);
}
}
scanner1.close();
System.out.println("--------------------");
// 使用 WhileMatchFilter 进行包装
Filter filter2 = new WhileMatchFilter(filter1);
scan.setFilter(filter2);
ResultScanner scanner2 = table.getScanner(scan);
for (Result result : scanner1) {
for (Cell cell : result.listCells()) {
System.out.println(cell);
}
}
scanner2.close();
复制 rowKey0/student:name/1555035006994/Put/vlen=8/seqid=0
rowKey1/student:name/1555035007019/Put/vlen=8/seqid=0
rowKey2/student:name/1555035007025/Put/vlen=8/seqid=0
rowKey3/student:name/1555035007037/Put/vlen=8/seqid=0
rowKey5/student:name/1555035007051/Put/vlen=8/seqid=0
rowKey6/student:name/1555035007057/Put/vlen=8/seqid=0
rowKey7/student:name/1555035007062/Put/vlen=8/seqid=0
rowKey8/student:name/1555035007068/Put/vlen=8/seqid=0
rowKey9/student:name/1555035007073/Put/vlen=8/seqid=0
--------------------
rowKey0/student:name/1555035006994/Put/vlen=8/seqid=0
rowKey1/student:name/1555035007019/Put/vlen=8/seqid=0
rowKey2/student:name/1555035007025/Put/vlen=8/seqid=0
rowKey3/student:name/1555035007037/Put/vlen=8/seqid=0 可以看到被包装后，只返回了 rowKey4 之前的数据。
6. FilterList
以上都是讲解单个过滤器的作用，当需要多个过滤器共同作用于一次查询的时候，就需要使用 FilterList。FilterList 支持通过构造器或者 addFilter 方法传入多个过滤器。
复制 // 构造器传入
public FilterList(final Operator operator, final List<Filter> filters)
public FilterList(final List<Filter> filters)
public FilterList(final Filter... filters)
// 方法传入
public void addFilter(List<Filter> filters)
public void addFilter(Filter filter) 多个过滤器组合的结果由 operator 参数定义 ，其可选参数定义在 Operator 枚举类中。只有 MUST_PASS_ALL 和 MUST_PASS_ONE 两个可选的值：
MUST_PASS_ALL ：相当于 AND，必须所有的过滤器都通过才认为通过；
MUST_PASS_ONE ：相当于 OR，只有要一个过滤器通过则认为通过。
复制 @InterfaceAudience.Public
public enum Operator {
/** !AND */
MUST_PASS_ALL,
/** !OR */
MUST_PASS_ONE
} 使用示例如下：
复制 List<Filter> filters = new ArrayList<Filter>();
Filter filter1 = new RowFilter(CompareOperator.GREATER_OR_EQUAL,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes("XXX")));
filters.add(filter1);
Filter filter2 = new RowFilter(CompareOperator.LESS_OR_EQUAL,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes("YYY")));
filters.add(filter2);
Filter filter3 = new QualifierFilter(CompareOperator.EQUAL,
new RegexStringComparator("ZZZ"));
filters.add(filter3);
FilterList filterList = new FilterList(filters);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filterList); 7. 参考资料
