模糊行方法对于这种需求是有效的，并且当数据量很大时：正如本文所解释的，模糊行过滤器将参数作为行键和掩码信息。
在上面的例子中，如果我们想找到最后登录的用户，并且行键格式是 userId_actionId_timestamp （其中 userId 有固定长度的说4个字符），模糊行键，我们正在寻找的是 ????_login_ . 这将转换为fuzzyrowkey的以下参数：

FuzzyRowFilter rowFilter = new FuzzyRowFilter(
 Arrays.asList(
  new Pair<byte[], byte[]>(
    Bytes.toBytesBinary("\x00\x00\x00\x00_login_"),
    new byte[] {1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0})));

建议您阅读hbase的最终指南-->客户端api:高级功能

我通过使用以下过滤器解决问题：

• PrefixFilter （我把行键的第一部分放到这个过滤器中。在我的例子中-string id，例如“string\u id1.”）
• RowFilter （我提出了两个参数：第一- CompareOp.GREATER_OR_EQUAL ，second-具有必要时间戳的所有行键，例如“string_id1.1470913345000”
  结果我得到了所有带有行键的单元格，这是必需的 string_id 如果是第一部分，并且时间戳大于或等于我放在过滤器的第二部分。这正是我想要的。
  代码段：

val s = new Scan()
s.addFamily(family.getBytes)
val filterList = new FilterList()
filterList.addFilter(new PrefixFilter(Bytes.toBytes(prefixOfRowKey)))
filterList.addFilter(new RowFilter(CompareOp.GREATER_OR_EQUAL, new BinaryComparator(valueForBinaryFilter.getBytes())))
s.setFilter(filterList)
val scanner = table.getScanner(s)

感谢所有帮助找到解决方案的人。

假设你的行以某种方式结束在一元可遍历结构中，比如list或rdd。现在，你只想用 id = "string_id2" 以及 timestamp > 1470913345000 .
现在有什么问题？只需根据这两个条件过滤可遍历的一元结构。

val filtered = listOrRddOfLines
  .map(l => {
    val idStr :: timestampStr :: Nil = l.split('.').toList
    (idStr, timestampStr.toLong)
  })
  .filter({
    case (idStr, timestamp) => idStr.equals("string_id2") && (timestamp > "1470913345000".toLong)
  })