转自：http://blog.csdn.net/caoli98033/article/details/44650497
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（[start，end）start是闭区间，end是开区间）。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。
scan中的setCaching与setBatch方法的区别是什么呢？
setCaching设置的值为每次rpc的请求记录数，默认是1；cache大可以优化性能，但是太大了会花费很长的时间进行一次传输。
setBatch设置每次取的column size；有些row特别大，所以需要分开传给client，就是一次传一个row的几个column。
batch和caching和hbase table column size共同决意了rpc的次数。
通过下表可以看出caching/batch/rpc次数的关系：
| 缓存 | 批量处理 | Result个数 | RPC次数 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 200 | 201 | 每个列都作为一个Result实例返回。最后还多一个RPC确认扫描完成 |
| 200 | 1 | 200 | 2 | 每个Result实例都只包含一列的值，不过它们都被一次RPC请求取回 |
| 2 | 10 | 20 | 11 | 批量参数是一行所包含的列数的一半，所以200列除以10，需要20个result实例。同时需要10次RPC请求取回。 |
| 5 | 100 | 10 | 3 | 对一行来讲，这个批量参数实在是太大了，所以一行的20列都被放入到了一个Result实例中。同时缓存为5，所以10个Result实例被两次RPC请求取回。 |
| 5 | 20 | 10 | 3 | 同上，不过这次的批量值与一行列数正好相同，所以输出与上面一种情况相同 |
| 10 | 10 | 20 | 3 | 这次把表分成了较小的result实例，但使用了较大的缓存值，所以也是只用了两次RPC请求就返回了数据 |
要计算一次扫描操作的RPC请求的次数，用户需要先计算出行数和每行列数的乘积。然后用这个值除以批量大小和每行列数中较小的那个值。最后再用除得的结果除以扫描器缓存值。 用数学公式表示如下:
RPC请求的次数=(行数x每行的列数)/
Min(每行的列数，批量大小)/扫描器缓存此外，还需要一些请求来打开和关闭扫描器。用户或许需要把这两次请求也考虑在内。
下图展示了缓存和批量两个参数如何联动。
小的批量值使服务器端把3个列装入一个Result实例，同时扫描器缓存为6，使每个RPC请求传输6行，即6个被批量封装的Result实例。如果没有指定批量大小，而是指定了扫描器缓存，那么一个调用结果就能包含所有的行，因为每一行都包含在一个Result实例中。只有当用户使用批量模式后，行内(intra-row)扫描功能才会启用。