HBase Filter学习

Hbase中针对GET和SCAN操作提供了filter（过滤器）的功能，从而可以实现row过滤和column过滤，在最近项目中正好要大量使用Filter来进行查询，下面我们从api的层面对Hbase的filter进行整理。

重要:Filter是一个名词.站在应用的角度来看,Filter是过滤出我们想要的数据.但是站在HBase源码的角度,filter是指一条记录是否被过滤.参考下面的例子:

public boolean filterRowKey(byte[] buffer, int offset, int length) throws IOException {
    return false;
}

filterRowKey是对RowKey进行过滤,如果没有被过滤,是返回false,即INCLUDE在返回列表中,而true则理解为被过滤掉,即EXCLUDE.

这点不同在理解Filter的实现很重要. 下面我们来开始看Filter的实现.

Filter的实现

public abstract class Filter {
    abstract public boolean filterRowKey(byte[] buffer, int offset, int length) throws IOException;
    abstract public boolean filterAllRemaining() throws IOException;
    abstract public ReturnCode filterKeyValue(final Cell v) throws IOException;
    abstract public Cell transformCell(final Cell v) throws IOException;
    abstract public void filterRowCells(List<Cell> kvs) throws IOException;
    abstract public boolean filterRow() throws IOException;
}

Filter是所有Filter的基类,针对RowKey,Cell都提供了过滤的功能,现在一个问题来了,对于上面那么多过滤接口,在针对一个Row过滤,这些接口调用次序是什么样呢?下面我就按照调用顺序来解释每个接口的功能.

filterRowKey:对rowKey进行过滤,如果rowKey被过滤了,那么后面的那些操作都不需要进行了
针对Row中cell进行过滤,由于一个row含有多个cell,因此这是一个循环过程
- filterAllRemaining:是否需要结束对这条记录的filter操作
- filterKeyValue:对每个cell进行过滤
- transformCell:如果一个cell通过过滤,我们可以对过滤后的cell进行改写/转变
filterRowCells:对通过cell过滤后的所有cell列表进行修改
filterRow:站在row整体角度来进行过滤

Filter在HBase里面有两大类,一种是集合Filter,一种是单个Filter;下面我们一一进行分析.

FilterList是一个Filter的集合,所谓集合Filter其实就是提供Filter或/Filter集合之间的And和Or组合.每个FilterList由两部分组成:

一组Filter子类组成的Filter集合:这个Filter可以是FilterList也可以是基础Filter,如果是FilterList那么就相当形成了一个树形的过滤器
```
private List<Filter> filters = new ArrayList<Filter>();
```

一组Filter之间的关联关系,

public static enum Operator {
    /** !AND */
    MUST_PASS_ALL,
    /** !OR */
    MUST_PASS_ONE
  }

其他的操作这里就不描述了,本质上就是维护一组Filter之间的逻辑关系而已;

基础Filter

在HBase中,所有基础Filter都继承自FilterBase类,该类提供了所有Filter默认实现,即"不被过滤".比如filterRowKey默认返回false.下面是所有实现FilterBase的子Filter,针对几个特定的Filter下面进行分析.

org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterBase
- org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter
  - org.apache.hadoop.hbase.filter.DependentColumnFilter
  - org.apache.hadoop.hbase.filter.FamilyFilter
  - org.apache.hadoop.hbase.filter.QualifierFilter
  - org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter
  - org.apache.hadoop.hbase.filter.ValueFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnCountGetFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnPaginationFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnPrefixFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnRangeFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.FirstKeyOnlyFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.FirstKeyValueMatchingQualifiersFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.FuzzyRowFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.InclusiveStopFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.KeyOnlyFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.MultipleColumnPrefixFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.PageFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.PrefixFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.RandomRowFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueExcludeFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.SkipFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.TimestampsFilter
- org.apache.hadoop.hbase.filter.WhileMatchFilter

CompareFilter:比较器过滤器

CompareFilter是最常用的一组Filter,它提供了针对RowKey,Family,Qualifier,Column,Value的过滤,首先它是"比较过滤器",HBase针对比较提供了 CompareOp和一个可被比较的对象ByteArrayComparable.

其中CompareOP抽象了关系比较符,

public enum CompareOp {
    /** less than */
    LESS,
    /** less than or equal to */
    LESS_OR_EQUAL,
    /** equals */
    EQUAL,
    /** not equal */
    NOT_EQUAL,
    /** greater than or equal to */
    GREATER_OR_EQUAL,
    /** greater than */
    GREATER,
    /** no operation */
    NO_OP,
  }

而ByteArrayComparable提供了可以参考的比较对象,比如过滤掉Value为Null

new ValueFilter(CompareOp.NOT_EQUAL, new NullComparator());

目前支持的ByteArrayComparable有:

org.apache.hadoop.hbase.filter.ByteArrayComparable
- org.apache.hadoop.hbase.filter.BinaryComparator:对两个字节数组做Bytes.compareTo比较.
- org.apache.hadoop.hbase.filter.BinaryPrefixComparator:和BinaryComparator基本一直,但是考虑到参考值和被比较值之间的长度
- org.apache.hadoop.hbase.filter.BitComparator:位计算比较器,通过与一个byte数组做AND/OR/XOR操作,判读结果是否为0
- org.apache.hadoop.hbase.filter.NullComparator: 是否为空比较
- org.apache.hadoop.hbase.filter.RegexStringComparator: 正则比较,即是否符合指定的正则
- org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator: 子字符串比较

从上面的描述我们可以看到BitComparator/NullComparator/RegexStringComparator/SubstringComparator只返回0或者1,即一般只会在上面进行 EQUAL和NOT_EQUAL的CompareOp操作.而BinaryComparator/BinaryPrefixComparator存在-1,0,1,可以进行LESS和GREATER等比较.

CompareFilter下面的五个比较器是提供了对Row多个层面进行filter,分别描述如下:

org.apache.hadoop.hbase.filter.FamilyFilter:对Family进行过滤
org.apache.hadoop.hbase.filter.QualifierFilter:对Qualifier进行过滤
org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter:对RowKey进行过滤
org.apache.hadoop.hbase.filter.ValueFilter:对所有Cell的value进行过滤,没有区分是哪个Column的值,是针对所有Column
org.apache.hadoop.hbase.filter.DependentColumnFilter

其中RowFilter是提供filterRowKey实现,而QualifierFilter/RowFilter/ValueFilter/DependentColumnFilter都只针对filterKeyValue进行实现.

实现和使用都很简单,就不摊开的说了.

org.apache.hadoop.hbase.filter.KeyOnlyFilter

为什么要挑KeyOnlyFilter出来讲呢?在上面我们谈到Filter的实现中有一个Cell transformCell(final Cell v)的操作,该操作不是过滤而是在过滤以后, 对Cell进行改写,KeyOnlyFilter就是对transformCell的一个实现.

public class KeyOnlyFilter extends FilterBase {    
  boolean lenAsVal;
  public Cell transformCell(Cell kv) {
    KeyValue v = KeyValueUtil.ensureKeyValue(kv);    
    return v.createKeyOnly(this.lenAsVal);
  }

KeyOnlyFilter有一个参数lenAsVal,值为true和false. KeyOnlyFilter的作用就是将scan过滤后的cell value设置为null,或者设置成原先value的大小(lenAsVal设置为true).

这个Filter很好的诠释了transformCell的功能,还有一个用处获取数据的meta信息用于展现.

org.apache.hadoop.hbase.filter.WhileMatchFilter

上面讨论到KeyOnlyFilter是对transformCell功能的诠释,而这里我们要讲的WhileMatchFilter是对filterAllRemaining进行诠释.

filterAllRemaining在Scan过程中,是一个前置判读,它确定了是否结束对当前记录的scan操作,即如果filterAllRemaining返回true 那么当前row的scan操作就结束了

 public MatchCode match(Cell cell) throws IOException {
    if (filter != null && filter.filterAllRemaining()) {
      return MatchCode.DONE_SCAN;
    }
    int ret = this.rowComparator.compareRows(row, this.rowOffset, this.rowLength,
        cell.getRowArray(), cell.getRowOffset(), cell.getRowLength());
    ...

在进行match操作时候,先判读filterAllRemaining是否为true,如果为true,那么就不需要进行后面到compareRows操作,直接返回DONE_SCAN.

这里我们谈到的WhileMatchFilter它是一个wrapped filter,含义直译为一旦匹配到就直接过滤掉后面的记录,即结束scan操作. 它内部通过包装了一个filter,对于外面的WhileMatchFilter,它的假设只要被包装的filter的filterRowKey, filterKeyValue,filterRow,filterAllRemaining 任何一个filter返回为true,那么filterAllRemaining就会true.

它还有其他功能吗?没有!

org.apache.hadoop.hbase.filter.SkipFilter

上面讨论的WhileMatchFilter仅仅影响filterAllRemaining功能,这里讨论的SkipFilter它是影响filter过程中最后的环节,即:filterRow.

filterRow是对Row是否进行过滤最后一个环节.本质上,它是一个逻辑判断,并不一定是对rowkey,value指定指定对象进行filter.

SkipFilter和WhileMatchFilter一样,也是一个wrapped filter,它的功能是如果内部filter任何一个filterKeyValue返回true,那么filterRow就直接返回true, 即任何一个cell被过滤,那么整条row就被过滤了.所以含义为跳过记录,只有任何一个cell被过滤.

还有其他的功能吗?没有!!

org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter

到目前为止,我们讨论的filter包括CompareFilter在内,都无法针对如下场景进行过滤:对于一条row,如果指定的colume的值满足指定逻辑,那么该 row就会被提取出来. 上面讨论到ValueFilter是针对所有的所有的column的value进行过滤,而不是特定的column.

而这里讨论的SingleColumnValueFilter就是实现这个功能:

public class SingleColumnValueFilter extends FilterBase {    
  protected byte [] columnFamily;
  protected byte [] columnQualifier;
  protected CompareOp compareOp;
  protected ByteArrayComparable comparator;

和CompareFilter不同,SingleColumnValueFilter需要提供Family和Qualifier.而且在进行filterKeyValue过程中,如果已经找到满足指定filter的cell, 那么后面cell的filterKeyValue都会返回Include

org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnPrefixFilter

上面讨论SingleColumnValueFilter解决ValueFilter不能指定column的问题,这里讨论的ColumnPrefixFilter是解决QualifierFilter只能做大小比较, 或者使用SubstringComparator进行子字符串匹配.这里讨论的ColumnPrefixFilter是要求Column必须满足指定的prefix前缀

prefix和substring是有区别的,这个可以理解,但是ColumnPrefixFilter是可以从使用RegexStringComparator的QualifierFilter来实现,

所以在本质上来说,ColumnPrefixFilter没有什么特殊的. 和ColumnPrefixFilter相似的两个filter:

org.apache.hadoop.hbase.filter.MultipleColumnPrefixFilter,它可以指定多个prefix.本质上也可以用regex来实现
org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnRangeFilter,支持对Column进行前缀区间匹配,比如匹配column的列名处于[a,e]之间

org.apache.hadoop.hbase.filter.PageFilter

这个也是一个很重要的PageFilter,它用于分页,即限制scan返回的row行数.它怎么实现的呢?其实很简单

上面我们讨论到filterRow是对当前row进行filter的最后一个环节,如果一个row通过了filterRowKey, filterKeyValue等过滤,此时FilterRow将可以最终确定该row是否可以被接受或者被过滤.

public class PageFilter extends FilterBase {
  private long pageSize = Long.MAX_VALUE;
  private int rowsAccepted = 0;

  public PageFilter(final long pageSize) {
    this.pageSize = pageSize;
  }
  public ReturnCode filterKeyValue(Cell ignored) throws IOException {
    return ReturnCode.INCLUDE;
  }
  public boolean filterAllRemaining() {
    return this.rowsAccepted >= this.pageSize;
  }
  public boolean filterRow() {
    this.rowsAccepted++;
    return this.rowsAccepted > this.pageSize;
  }

每个PageFilter都有一个pageSize,即表示页大小.在进行filterRow时,对已经返回的行数进行+1,即this.rowsAccepted++. filterAllRemaining操作用于结束scan操作.

和传统的sql不一样,PageFilter没有start和limit,start的功能需要使用Scan.setStartRow(byte[] startRow)来进行设置

org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnCountGetFilter

该filter不适合Scan使用,仅仅适用于GET

上述讨论的PageFilter是针对row进行分页,但是在get一条列很多的row时候,需要ColumnCountGetFilter来limit返回的列的数目.

public class ColumnCountGetFilter extends FilterBase {
  private int limit = 0;
  private int count = 0;
  public ColumnCountGetFilter(final int n) {
    this.limit = n;
  }
  public boolean filterAllRemaining() {
    return this.count > this.limit;
  }
  public ReturnCode filterKeyValue(Cell v) {
    this.count++;
    return filterAllRemaining() ? ReturnCode.NEXT_COL : ReturnCode.INCLUDE_AND_NEXT_COL;
  }

和PageFilter一样,该Filter没有start,可以通过Get.setRowOffsetPerColumnFamily(int offset)进行设置

org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnPaginationFilter

上面谈到的ColumnCountGetFilter只适合GET,而且不能指定start

这里我们谈到的ColumnPaginationFilter就是解决这个问题;

public class ColumnPaginationFilter extends FilterBase
{
  private int limit = 0;
  private int offset = -1;      
  private byte[] columnOffset = null;
  public ColumnPaginationFilter(final int limit, final int offset)
  {
    this.limit = limit;
    this.offset = offset;
  }

它包含limit和offset两个变量用来表示每个row的返回offset-limit之间的列;其中offset可以通过指定的column来指定,即columnOffset

从实现角度来看,它就是基于filterKeyValue的NEXT_ROW,NEXT_COL,INCLUDE_AND_NEXT_COL三个返回值来影响column的filter来实现

public ReturnCode filterKeyValue(Cell v)
{
      if (count >= offset + limit) {
        return ReturnCode.NEXT_ROW;
      }    
      ReturnCode code = count < offset ? ReturnCode.NEXT_COL :
                                         ReturnCode.INCLUDE_AND_NEXT_COL;
      count++;
      return code;
  }

org.apache.hadoop.hbase.filter.FirstKeyOnlyFilter是一个极端的limit和offset,即offset=0,limit=1,即每个row只返回第一个column记录

还有最后几个比较简单的filter

org.apache.hadoop.hbase.filter.TimestampsFilter:通过指定一个timestamp列表,所有不在列表中的column都会被过滤
org.apache.hadoop.hbase.filter.RandomRowFilter:每行是否被过滤是按照一定随机概率的,概率通过一个float进行指定

HBase Filter学习

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Filter的实现

FilterList

基础Filter

CompareFilter:比较器过滤器

org.apache.hadoop.hbase.filter.KeyOnlyFilter

org.apache.hadoop.hbase.filter.WhileMatchFilter

org.apache.hadoop.hbase.filter.SkipFilter

org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter

org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnPrefixFilter

org.apache.hadoop.hbase.filter.PageFilter

org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnCountGetFilter

org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnPaginationFilter

还有最后几个比较简单的filter

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