访问hbase table中的行，只有三种方式：
1 通过单个row key访问
2 通过row key的range
3 全表扫描
Hadoop Sequence File
文中可能涉及到的API：
Hadoop/HDFS:http://hadoop.apache.org/common/docs/current/api/
HBase: http://hbase.apache.org/apidocs/index.html?overview-summary.html
Begin！
HBase的查询实现只提供两种方式：
1、按指定RowKey获取唯一一条记录，get方法（org.apache.hadoop.hbase.client.Get）
2、按指定的条件获取一批记录，scan方法（org.apache.hadoop.hbase.client.Scan）
实现条件查询功能使用的就是scan方式，scan在使用时有以下几点值得注意：
1、scan可以通过setCaching与setBatch方法提高速度（以空间换时间）；
2、scan可以通过setStartRow与setEndRow来限定范围。范围越小，性能越高。
通过巧妙的RowKey设计使我们批量获取记录集合中的元素挨在一起（应该在同一个Region下），可以在遍历结果时获得很好的性能。
3、scan可以通过setFilter方法添加过滤器，这也是分页、多条件查询的基础。
下面举个形象的例子：
我们在表中存储的是文件信息，每个文件有5个属性：文件id（long，全局唯一）、创建时间（long）、文件名（String）、分类名（String）、所有者（User）。
我们可以输入的查询条件：文件创建时间区间（比如从20120901到20120914期间创建的文件），文件名（“中国好声音”），分类（“综艺”），所有者（“浙江卫视”）。
假设当前我们一共有如下文件：
内容列表 ID CreateTime Name Category UserID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10| 20120902 | 中国好声音第1期 | 综艺 | 1 |
| 20120904 | 中国好声音第2期 | 综艺 | 1 |
| 20120906 | 中国好声音外卡赛 | 综艺 | 1 |
| 20120908 | 中国好声音第3期 | 综艺 | 1 |
| 20120910 | 中国好声音第4期 | 综艺 | 1 |
| 20120912 | 中国好声音选手采访 | 综艺花絮 | 2 |
| 20120914 | 中国好声音第5期 | 综艺 | 1 |
| 20120916 | 中国好声音录制花絮 | 综艺花絮 | 2 |
| 20120918 | 张玮独家专访 | 花絮 | 3 |
| 20120920 | 加多宝凉茶广告 | 综艺广告 | 4 |
这里UserID应该对应另一张User表，暂不列出。我们只需知道UserID的含义：
1代表 浙江卫视； 2代表 好声音剧组； 3代表 XX微博； 4代表 赞助商。
调用查询接口的时候将上述5个条件同时输入find(20120901,20121001,"中国好声音","综艺","浙江卫视")。
此时我们应该得到记录应该有第1、2、3、4、5、7条。第6条由于不属于“浙江卫视”应该不被选中。
我们在设计RowKey时可以这样做：采用UserID + CreateTime + FileID组成rowKey，这样既能满足多条件查询，又能有很快的查询速度。
需要注意以下几点：
1、每条记录的RowKey，每个字段都需要填充到相同长度。假如预期我们最多有10万量级的用户，则userID应该统一填充至6位，如000001，000002...
2、结尾添加全局唯一的FileID的用意也是使每个文件对应的记录全局唯一。避免当UserID与CreateTime相同时的两个不同文件记录相互覆盖。
按照这种RowKey存储上述文件记录，在HBase表中是下面的结构：
rowKey（userID 6 + time 8 + fileID 6） name category ....
00000120120902000001
00000120120904000002
00000120120906000003
00000120120908000004
00000120120910000005
00000120120914000007
00000220120912000006
00000220120916000008
00000320120918000009
00000420120920000010
怎样用这张表？
在建立一个scan对象后，我们setStartRow(00000120120901)，setEndRow(00000120120914)。
这样，scan时只扫描userID=1的数据，且时间范围限定在这个指定的时间段内，满足了按用户以及按时间范围对结果的筛选。并且由于记录集中存储，性能很好。
然后使用SingleColumnValueFilter（org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter），共4个，分别约束name的上下限，与category的上下限。满足按同时按文件名以及分类名的前缀匹配。
（注意：使用SingleColumnValueFilter会影响查询性能，在真正处理海量数据时会消耗很大的资源，且需要较长的时间。
在后续的博文中我将多举几种应用场景下rowKey的，可以满足简单条件下海量数据瞬时返回的查询功能）
如果需要分页还可以再加一个PageFilter限制返回记录的个数。
以上，我们完成了高性能的支持多条件查询的HBase表结构设计。
转载：
myBlog: http://blog.csdn.net/pirateleo/
参考文章：http://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/44941953