HBase分页方式
HBase分页查询常见的方式有两种，一种是只能点击下一页上一页，不支持跳转到某一页，而另一种则是可以点击上一页下一页，同时也可以选择跳转到某个指定的页面。我们这篇完成的例子是第二种分页方式，可跳转到某个页面。
Hbase倒序查询
Hbase实现倒序查询非常简单，只需将扫描器设置为倒序扫描即可。
// 设置倒序扫描(倒序查询的关键)
scan.setReversed(true);
HBase分页思想
HBase分页的核心思想就是结合rowkey比较过滤器(RowFilter)和分页过滤器 (PageFilter)进行查询
分页过滤器 (PageFilter)
使用这个过滤器可以实现对结果按行进行分页，在创建PageFilter实例的时候需要传入每页的行数。
RowKey比较过滤器(RowFilter)
使用这个过滤器可以实现对查询数据根据rowkey进行比较，比较的规则和比较的rowkey在创建RowFilter实例时传入。
首先我们需要配置PageFilter，设置我们每一页需要查询的条数
// 设置查询条数
PageFilter pageFilter = new PageFilter(pageSize);
配置完了分页过滤器之后，我们需要创建一个RowFilter
// 创建RowFilter
RowFilter rowFilter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS, new BinaryComparator(Bytes.toBytes(startRowKey)));
在创建RowFilter我们传入了两个参数：
第一个参数是比较运算符CompareFilter.CompareOp.LESS表示小于；
第二个参数是比较器new BinaryComparator(Bytes.toBytes(startRowKey))表示使用Bytes.compareTo(byte []，byte [])按字典序进行比较。
所以到这里就能明白，上面创建的rowFilter代表的含义，即使用Bytes.compareTo(byte []，byte [])方式按照字典顺序获取数据中rowkey比startRowKey小的数据。
这里为什么使用小于呢，因为我们本篇使用的是倒序查询。比较运算符和比较器需要结合实际的需求来决定，而不是固定的
HBase分页具体代码
POM文件
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-client</artifactId>
<version>1.3.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-server</artifactId>
<version>1.3.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-common</artifactId>
<version>1.3.1</version>
</dependency>
java类
package com.xiaoming.springboot.util.hbase;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.log4j.Logger;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
/**
* Hbase工具类
*
* @author xiaoming
* @date 2020-05-26 19:37
**/
public class HbaseUtils {
private static Logger logger = Logger.getLogger(HbaseUtils.class);
private static HbaseUtils hbaseUtils;
private static Configuration configuration;
private static Connection connection;
private HbaseUtils() {
}
public void init() {
if (connection == null) {
configuration = HBaseConfiguration.create();
configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "127.0.0.1,127.0.0.2,127.0.0.3");
configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
configuration.set("zookeeper.znode.parent", "/hbase-unsecure");
configuration.setInt("zookeeper_timeout", 60000);
try {
connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public static HbaseUtils getInstance() {
if (hbaseUtils == null) {
synchronized (HbaseUtils.class) {
if (hbaseUtils == null) {
hbaseUtils = new HbaseUtils();
hbaseUtils.init();
}
}
}
return hbaseUtils;
}
/**
* 功能描述: 获取分页数据
*
* @param tableName 表名
* @param currentPage 当前页码
* @param pageSize 每页条数
* @return java.lang.String
* @author xiaoming
* @date 2020-5-26
*/
private ResultScanner queryDataByPage(String tableName, int currentPage, int pageSize) {
// 第一次查询时startRowKey为null
String startRowKey = null;
ResultScanner results = null;
// 从第一页开始查询每页的数据
for (int i = 0; i < currentPage; i++) {
// 根据每一次传入的rowkey, 查询出排列顺序小于该 rowkey 的 pageSize 条数据, 则最后一页(currentPage)的数据就是最后一次查询的结果
results = queryData(tableName, startRowKey, pageSize);
Iterator<Result> iterator = results.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
// 将每一页的最后一条数据做为下一页查询的起始行(不包含该条数据)
startRowKey = Bytes.toString(iterator.next().getRow());
}
}
return results;
}
/**
* 功能描述: 查询数据
*
* @param tableName 表名
* @param startRowKey 每页起始rowkey
* @param pageSize 每页条数
* @return org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner
* @author xiaoming
* @date 2020-5-26
*/
public ResultScanner queryData(String tableName, String startRowKey, int pageSize) {
HTable table = null;
ResultScanner results = null;
Scan scan = new Scan();
// 设置倒序扫描(倒序查询的关键)
scan.setReversed(true);
// MUST_PASS_ALL 表示需要满足过滤器集合中的所有的filter
FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
// 设置查询条数
PageFilter pageFilter = new PageFilter(pageSize);
filterList.addFilter(pageFilter);
// 如果查询到了 startRowKey, 则过滤比 startRowKey 大的值
if (StringUtils.isNotBlank(startRowKey)) {
RowFilter rowFilter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS, new BinaryComparator(Bytes.toBytes(startRowKey)));
filterList.addFilter(rowFilter);
}
scan.setFilter(filterList);
try {
table = (HTable) connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
results = table.getScanner(scan);
} catch (IOException e) {
logger.error(e);
} finally {
if (table != null) {
try {
table.close();
} catch (IOException e) {
logger.error(e);
}
}
}
return results;
}
}
分页倒序查询到这里就完成了，并且已经实现了可以跳转，但是由于采用的是遍历的方式，如果查看页数过大，可能会存在性能上的问题，但是如果数据量不大，或者只需查看比较前的页码数据，这个方法还是很不错的，比较hbase的速度非常的快。或者说可以采用上面说的分页的第一种方式，将每一次查询的startRowkey保存起来，只进行上一页下一页的操作。
由于我自己的电脑上面没有安装HBase，所以上面的代码没有在本地测试过，如果有问题，可以评论告诉一下我，我会尽快修改并答复的。Thank you~
补充
代码验证过了，可以运行，但是需要修改一处地方，需要在每次获取startRowKey的地方加上一个判断，代码如下：
/**
* 功能描述: 获取分页数据
*
* @param tableName 表名
* @param currentPage 当前页码
* @param pageSize 每页条数
* @return java.lang.String
* @author xiaoming
* @date 2020-5-26
*/
private ResultScanner queryDataByPage(String tableName, int currentPage, int pageSize) {
// 第一次查询时startRowKey为null
String startRowKey = null;
ResultScanner results = null;
// 从第一页开始查询每页的数据
for (int i = 0; i < currentPage; i++) {
// 根据每一次传入的rowkey, 查询出排列顺序小于该 rowkey 的 pageSize 条数据, 则最后一页(currentPage)的数据就是最后一次查询的结果
results = queryData(tableName, startRowKey, pageSize);
if (i < currentPage - 1) {
Iterator<Result> iterator = results.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
// 将每一页的最后一条数据做为下一页查询的起始行(不包含该条数据)
startRowKey = Bytes.toString(iterator.next().getRow());
}
}
}
return results;
}
