界面操作说明 进入hue中的hbase
进入表的查询界面
界面说明
查询语句 ,表示结束查询，可以不加
主键查询 输入主键 rowkey1,rowkey2 说明：只输入主键查询 例1：00000051|1538229142 例2：00000051|1538229142,00000051|1538230148
根据主键的前缀查询 row_prefix*, 说明：根据主键的前几位进行模糊查询，默认只显示一条数据；通过 n-1 来显示n条数据 例1：00000051|* 例2：显示10条数据 00000051|* 9 查询列族和列名 [colFamily:col1,colFamily:col2,colFamily:,col3,col_prefix* (n-1),col1 to col2] 说明：colFamily表示列族,col表示列名, colFamily: 表示显示该列族下所有列, <col_prefix>* (n-1) 根据列名模糊查询,col1 to col2显示col1到col2之间的列 例1：00000051|* 9 [i:ts,i:path]
例2：00000051|* 9 [i:p* 3]
例3：00000051|1538229142,00000051|1538230148[elapse to path]
根据条件过滤查询 {filter() AND/OR filter()} 个人意见：substring筛选时使用=来筛选，否则会出错;binary筛选时可以用=、>=、<=等操作
根据主键进行过滤 RowFilter(=,'substring:111') 主键中包含111 RowFilter(=,'binary:111') 主键等于111 PrefixFilter('user1') 主键的前缀是user1
根据列进行过滤 列名过滤 QualifierFilter (=, 'substring:p') 列名中包含p QualifierFilter (=, 'binary:p') 列名等于p MultipleColumnPrefixFilter('a','b','e') 列名的前缀是a或者b或者e ColumnPrefixFilter('c2') 列名的前缀是c2
列值过滤 SingleColumnValueFilter('i', 'path', =, 'substring:student') 列族为i,列名为path,列值包含student SingleColumnValueFilter('i', 'path', =, 'binary:student') 列族为i,列名为path,列值等于student ValueFilter(=,'substring:111') 列值中包含111 ValueFilter(=,'binary:111') 列值等于111
以上过滤器是大部分常用的过滤器，在hue-hbase中另有一些过滤器未在此文档中描述。 以下是我自己整理的一部分参考语法：
hbase中有单纯根据列值查询的ValueFilter和根据列名和列值查询的SingleColumnValueFilter，可根据需要选择。 下表中是按照根据列名和列值来进行查询的参考
代码语言：javascript复制SQL hue_hbase
select col1,col2 [col1,col2]
where col1="student" SingleColumnValueFilter('i', 'col1', =, 'binary:student')
where col1 like "%body%" SingleColumnValueFilter('i', 'col1', =, 'substring:body')
where col1>=1.9 SingleColumnValueFilter('i', 'col1', >=, 'binary:1.9')
where col1="student" AND col2>1.9 SingleColumnValueFilter('i', 'col1', =, 'binary:student') AND SingleColumnValueFilter('i', 'col2', >, 'binary:1.9')
where col1="student" OR col2>1.9 SingleColumnValueFilter('i', 'col1', =, 'binary:student') OR SingleColumnValueFilter('i', 'col2', >, 'binary:1.9')
参考：https://www.cnblogs.com/fengzzi/p/10033093.htmlhttps://blog.csdn.net/u012551524/article/details/78918295?utm_source=blogxgwz3 版权声明：本文为CSDN博主「lvtula」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/lvtula/article/details/89707937
PS 我的使用方法为：( 查询 data_time 列中包含值为 2014 的行。)
