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hbase多个过滤器，hbase filter

IT技术过滤器

如何使用python在hbase里进行模糊查询不要用这个，hbase查询的时候可以设start和end 。还有一个是可以根据offset查 。用正规能搞死你，一定要提前设计好自己的key 。否则数据海量的时候有你受的 。
刚刚研究了一下，我的代码是在python 3下的 。不知你的版本是多少，姑且参考吧 。以下代码根据python的手册里的例子改编 。
如果你的Web应用中存在Python代码注入漏洞的话，攻击者就可以利用你的Web应用来向你后台服务器的Python解析器发送恶意Python代码了 。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的 ， 所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多 。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地 。
spark和hadoop的区别spark和hadoop的区别就是原理以及数据的存储和处理等 。Hadoop一个作业称为一个Job ， Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时 ， 进程也会随之结束 。
Spark 有很多行组件，功能更强大，速度更快 。解决问题的层面不一样 首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同 。
Hadoop分为两大部分：HDFS、Mapreduce 。HDFS为海量的数据提供了存储 ， 而MapReduce则为海量的数据提供了计算 。由于编写MapReduce程序繁琐复杂，而sql语言比较简单 ， 程序员就开发出了支持sql的hive 。
hadoop是分布式系统基础架构，是个大的框架 ， spark是这个大的架构下的一个内存计算框架，负责计算，同样作为计算框架的还有mapreduce，适用范围不同 ， 比如hbase负责列式存储，hdfs文件系统等等 。
hbase的核心数据结构是什么1、hbase的核心数据结构为LSM树 。LSM树分为内存部分和磁盘部分 。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键 。
2、HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成 。
3、由{rowkey， column Family：columu，version} 唯一确定的单元 。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮 。关键字：无类型、字节码 Time Stamp HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell 。
4、HBase数据结构是什么？hbase的核心数据结构为LSM树 。LSM树分为内存部分和磁盘部分 。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键 。
HBase是什么呢,都有哪些特点呢?1、hbase的特点：高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的 。HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群 。
2、非关系型数据库 ， 列存储和文档存储(查询低延迟)，hbase是nosql的一个种类 ， 其特点是列式存储 。
3、列簇：数据在行中被组织成列簇，每行有相同的列簇，但是在行之间，相同的列簇不需要有相同的列修饰符 。在引擎中，HBase将列簇存储在它自己的数据文件中，所以，它们需要事先被定义，此外，改变列簇并不容易 。
4、HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据 。
5、Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性 。通常，顺序读取数据要比随机访问更快 。

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