如何使用hbase shell获取多个列

yrdbyhpb 于 2021-06-01 发布在 Hadoop

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我有randonnee表和2个家庭列

Info: Name, region, suite
Tech: distance, denivele

我桌上有这些数据randonnee

(id, Name, region, distance, denivele, suite)

      (1, 'Monts du Djurdjura', 'Tizi Ouzou', 35, 1000, NULL);

      (2, 'Circuit de Misserghin', 'Oran', 25 , 514, NULL);

      (3, 'Montagne de Murdjadju', 'Oran', 31, 1100, NULL);

      (4, 'Canastel', 'Oran', 18, 890, 3);

      (5, 'Yama Gouraya', 'Bejaia', 19, 900, NULL);

      (6, 'Sidi Makhlouf', 'Blida', 8, 165, 8);

      (7, 'Tikjda', 'Tizi Ouzou', 10, 1900, NULL);

      (8, 'Feroukha', 'Blida', 14.18, 454, NULL);

      (9, 'Chrea Azzazga', 'Tizi Ouzou', 6.23, 1548, 11);

我想知道randonne的距离那里的名字是“montagne de murdjadu”
我尝试了以下查询：

scan 'randonnee',{COLUMN=>'info:Name',FILTER=>"ValueFilter(=, 'binary:Montagne de Murdjadju')"}

但问题是她给了我身份证作为回报，而不是距离

ROW                   COLUMN+CELL
  3                    column=info:nom, timestamp=1509960875652, value=Montagne de Murdjadju

我是怎么走的？

hadoop hbase nosql cloudera bigdata

来源：https://stackoverflow.com/questions/47316393/how-to-get-multiple-columns-using-hbase-shell

2条答案

按热度按时间

zazmityj1#

你可以用 SingleColumnValueFilter . 在hbase shell中，可以执行以下操作来获得距离

import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes

scan 'randonnee', {COLUMNS=>['tech:distance'], FILTER=>SingleColumnValueFilter.new(Bytes.toBytes('info'),Bytes.toBytes('name'),CompareFilter::CompareOp.valueOf('EQUAL'),Bytes.toBytes('Montagne de Murdjadju'))}

赞(0）回复(0）举报 2021-06-01

kdfy810k2#

这个查询给出了randonnee的距离，名字是“montagne de murdjadu”

scan 'randonnee',{FILTER=>"SingleColumnValueFilter('info', 'Name', =,'binary:Montagne de Murdjadju') AND ColumnPrefixFilter ('distance')"}

或

scan 'randonnee',{FILTER=>"SingleColumnValueFilter('info', 'Name', =,'binary:Montagne de Murdjadju') AND QualifierFilter(=,'binary:distance') "}

结果：

ROW  COLUMN+CELL                                                                                                       
3    column=tech:dist, timestamp=1509961960359, value=31

赞(0）回复(0）举报 2021-06-01

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