hbase中STARTROW和STOPROW包含元素是怎样的？

STARTROW和STOPROW在HBase中是基于字典序排序的。包含的元素取决于行键的设置。如果行键是字符串，则包含的元素也是字符串。如果行键是整数，则包含的元素也是整数。STARTROW指定筛选开始的行键，包含该行键的记录将被检索出来。STOPROW指定筛选结束的行键，包含该行键的记录将不再被检索出来。要注意的是，如果行键是字符串，则将按照字典序排序。如果行键是整数，则将按照数字大小排序。

相关问题

Atlas在ElasticSearch和HBase中存储的都是什么？

Apache Atlas 是一款开源的数据治理工具，它可以帮助用户收集、管理和分析数据资产，以实现数据的一致性、可追溯性和合规性。在 ElasticSearch 和 HBase 中，Atlas 存储的都是元数据信息。

在 ElasticSearch 中，Atlas 使用 ElasticSearch 的 Index 和 Type 存储元数据。具体来说，它使用一个名为 ATLAS 的索引来存储所有的 Atlas 实体（Entity）和分类（Classification）信息，另外还使用一个名为 ATLAS_AUDIT 的索引来存储所有的操作日志。在 ATLAS 索引中，每个实体和分类都对应一个文档，其中包含了该实体或分类的所有属性和关系信息。

在 HBase 中，Atlas 使用 HBase 的表存储元数据。具体来说，它使用一个名为 ATLAS_ENTITY 的表来存储所有的 Atlas 实体信息，另外还使用一个名为 ATLAS_HOOK 的表来存储所有的钩子（Hook）信息。在 ATLAS_ENTITY 表中，每个实体都对应一个行键，其中包含了该实体的所有属性和关系信息。在 ATLAS_HOOK 表中，每个钩子都对应一个行键，其中包含了该钩子的所有属性和事件信息。

总的来说，Atlas 在 ElasticSearch 和 HBase 中存储的都是元数据信息，这些信息可以用于描述数据资产的属性、关系、分类、血缘等，从而实现数据治理的目标。

2. 通过设置StartRow和StopRow，查询某个用户（由于号码是随机生成，自己选择一个用户即可）5月份手机号为的话费清单

假设我们要查询用户手机号为"15812345678"在5月份的话费清单，可以按照以下步骤进行查询：

1. 根据数据模拟，我们已经将用户的通话记录按照"手机号+时间戳+随机数"的格式存储在HBase表"phone"中，因此可以通过设置StartRow和StopRow来查询指定时间范围内的数据。

2. 由于时间戳已经包含了日期信息，我们只需要设置StartRow为"15812345678_20190501000000"，StopRow为"15812345678_20190601000000"，即可查询用户手机号为"15812345678"在5月份的所有通话记录。

下面是查询代码的示例：

public void query() throws Exception {
    String tableName = "phone";
    Table table = HBaseUtils.getTable(tableName);
    Scan scan = new Scan();

    String phoneNumber = "15812345678";
    String startRow = phoneNumber + "_20190501000000";
    String stopRow = phoneNumber + "_20190601000000";
    scan.setStartRow(Bytes.toBytes(startRow));
    scan.setStopRow(Bytes.toBytes(stopRow));

    ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
    for (Result result : scanner) {
        String rowKey = Bytes.toString(result.getRow());
        String dnum = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("dnum")));
        String length = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("length")));
        String date = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("date")));
        String type = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("type")));
        System.out.println(rowKey + ", " + dnum + ", " + length + ", " + date + ", " + type);
    }
    scanner.close();
    table.close();
}

需要注意的是，如果数据量非常大，可能会导致查询效率较低，可以通过设置Caching和Batch参数来提高查询效率。此外，如果需要按照时间戳来排序，可以设置Scan的TimeRange参数，并在查询结果中进行排序。