Hbase中查找数据一般包括两种方式：
1） Get方式，通过Rowkey进行查询。都是获取一条数据。
2）是通过Scan进行全表查询，可以设置一些过滤条件，返回一批数据。
Scan查询的方式：
- scan 可以通过setCaching 与setBatch 方法提高速度(以空间换时间)；
- scan 可以通过setStartRow 与setEndRow 来限定范围([start，end)，start 是闭区间，end 是开区间)。范围越小，性能越高。
- 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。
Scan方式查询的数据并不是一次全部返回的，是经过多次返回。在客户端中的Scan代码，使用for循环遍历ResultScanner对象获取数据，每一次都会调用一次next请求，如果在客户端中有未读取的数据就返回数据，如果客户端中没有数据，next将从服务器端获取数据，每次默认是100行数据(hbase 0.98)。
如果想要控制每次next请求获取的数据的量，可以使用以下的参数进行控制：
.setCaching => .setNumberOfRowsFetchSize(客户端每次 rpc fetch 的行数).setBatch => .setColumnsChunkSize（客户端每次获取的列数）.setMaxResultSize => .setMaxResultByteSize（客户端缓存的最大字节数）
Scan的查询
1、通过Hbase shell中查询得知，可以使用的Scan中的命令有：
TIMERANGE, FILTER, LIMIT, STARTROW, STOPROW, ROWPREFIXFILTER,
TIMESTAMP,MAXLENGTH, COLUMNS, CACHE, RAW, VERSIONS,
ALL_METRICS, METRICS,REGION_REPLICA_ID, ISOLATION_LEVEL,
READ_TYPE, ALLOW_PARTIAL_RESULTS, BATCH or MAX_RESULT_SIZE
Scan中的有Filter过滤器，通过过滤器进行查询。
Java 查询
java查询可以通过HBase API 实现简单的增删查改等功能，但是这些api提供的功能过于简单，不能实现想MySQL数据库一样的按照条件进行查询。
HBase的Filter的过滤器提供了更加强大的功能，能够使得HBase能够根据条件进行过滤查询。
过滤器的参数
过滤器可以通过数据的行键、列组、列、版本号等，通过这些可以高效的完成查询任务。
使用过滤器的时候，至少需要两个参数：
1）第一个参数是对数据的比较，比如大于、等于、小于等等比较
2）第二个参数是指将数据以什么样的类型进行比较，例如说是以bit类型还是String类型进行比较。
过滤器至少需要两种参数：
1） 抽象的操作符，HBase中提供了枚举类型表示这种抽象符(CompareFilter.CompareOp包下的)。HBase的过滤器比较运算符：
LESS <
LESS_OR_EQUAL <=
EQUAL =
NOT_EQUAL <>
GREATER_OR_EQUAL >=
GREATER >
NO_OP 排除所有
- HBase过滤的比较器(指定比价机制)
BinaryComparator 按字节索引顺序比较指定字节数组，采用Bytes.compareTo(byte[])
BinaryPrefixComparator 跟前面相同，只是比较左端的数据是否相同
NullComparator 判断给定的是否为空
BitComparator 按位比较
RegexStringComparator 提供一个正则的比较器，仅支持 EQUAL 和非EQUAL
SubstringComparator 判断提供的子串是否出现在value中。
过滤器的类型
1、rowKey过滤器RowFilter：根据rowkey进行查询数据
2、列族过滤器FamilyFilter：根据列族的名字进行查询符合条件列族下的所有数据
3、列过滤器QualifierFilter：根据条件查询所有符合的列族中所有数据
4、列值过滤器ValueFilter：根据数据的进行查询，返回所有符合查询条件的数据，不管是哪一个列的
// rowkey过滤器
RowFilter rowFilter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("0003")));
// 列族过滤器
FamilyFilter familyFilter = new FamilyFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS, new SubstringComparator("f2"));
// 列过滤器
QualifierFilter qualifierFilter = new QualifierFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator("name"));
// 列值过滤器
ValueFilter valueFilter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator("8"));
专用过滤器：返回的都是整行数据
1、单列值过滤器 SingleColumnValueFilter：会返回符合条件的整列值的所有字段，也就是返回整个行
2、列值排除过滤器SingleColumnValueExcludeFilter：与SingleColumnValueFilter相反，会排除掉指定的列，返回剩下的列
3、rowkey前缀过滤器PrefixFilter：查询符合前缀条件的rowkey，也是返回的是整行数据
4、分页过滤器PageFilter：实现根据指定大的页数进行过滤
多过滤器综合查询FilterList
filterList 就是一个相当于一个list，所添加的过滤器可以是上面的所有过滤器，按照顺序添加到filterList中。当查询数据的时候，数据依次经历所有的过滤器。
// 单列值过滤器
SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter = new SingleColumnValueFilter("f1".getBytes(), "name".getBytes(), CompareFilter.CompareOp.EQUAL, "刘备".getBytes());
// 单列值排除过滤器
SingleColumnValueExcludeFilter singleColumnValueExcludeFilter= new SingleColumnValueExcludeFilter("f1".getBytes(), "name".getBytes(), CompareFilter.CompareOp.EQUAL, "刘备".getBytes());
// rowkey的前缀过滤器
PrefixFilter prefixFilter = new PrefixFilter("00".getBytes());
// 分页过滤器
PageFilter filter = new PageFilter(pageSize);
// 多过滤器综合查询
FilterList filterList = new FilterList();
SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter = new SingleColumnValueFilter("f1".getBytes(), "name".getBytes(), CompareFilter.CompareOp.EQUAL, "刘备".getBytes());
PrefixFilter prefixFilter = new PrefixFilter("00".getBytes());
filterList.addFilter(singleColumnValueFilter);
filterList.addFilter(prefixFilter);
scan.setFilter(filterList);
参考的博客：