原神指令服下载教程

原神指令服下载教程：

1 首先点击>

2下载好apk之后直接安装，如果显示应用版本冲突，请把之前的原神先卸载掉再安装。

3 打开安装好的修改端，直接点击自定义服务器（本版本为一键端，不需要先登录官服下载数据）。输入你想要进入的服务器的地址，查看服务器地址请详阅：zhuangtaicasksme ，请优先加入人少的服务器以减少卡顿。

4 进入到登录页面之后用户名密码随意输就好。登录进去之后在下方选择服务器的时候选择相应的服务器，请务必保持选择和最开始输入的服务器一致，否则无法进入服务器。

5 等待14g的数据下载并校验完毕，进入游戏即可。所有的东西都可以通过指令获得。

华为服务器h02故障处理方法如下：
1、先诊断外部，后诊断内部。诊断故障时，应先排除外部的因素，如电源中断、对接设备故障等。
2、先诊断网络，后诊断网元。根据网络拓扑图，分析网络环境是否正常、互连设备是否发生故障，准确定位出是网络中哪个网元发生故障。
3、先高速部分，后低速部分。从告警信号流中可以看出，高速信号的告警会引起低速信号的告警，在故障诊断时，应先排除高速部分的故障。

幸运的蓝鸟
在龙之谷手游中，贤者是牧师的一转职业选择，不同于之前的牧师定位。贤者的定位更加侧重于控制和血量，这样在精灵的选择上就要有所针对。首先推荐给贤者的精灵就是幸运的蓝鸟，其技能“时空行者”，可以在短时间内减少技能10%的冷却缩减，增加贤者控制和输出的能力。同时，蓝鸟还能提高魔攻，增加贤者的奶量。
守护者米娜
接下是，守护者米娜也是贤者的实用精灵。米娜精灵的队长技能“霸者无双”，可以帮助贤者在释放技能的时候不被打断，确保贤者的控制和输出能够打出来。同上面的蓝鸟一样，米娜的魔攻也很高，而且好友短时间内增加15%魔攻的技能，可以增加贤者那不怎么高的奶量，帮助队友回血。

幸运的蓝鸟
在龙之谷手游中，贤者是牧师的一转职业选择，不同于之前的牧师定位。贤者的定位更加侧重于控制和血量，这样在精灵的选择上就要有所针对。首先推荐给贤者的精灵就是幸运的蓝鸟，其技能“时空行者”，可以在短时间内减少技能10%的冷却缩减，增加贤者控制和输出的能力。同时，蓝鸟还能提高魔攻，增加贤者的奶量。
守护者米娜
接下是，守护者米娜也是贤者的实用精灵。米娜精灵的队长技能“霸者无双”，可以帮助贤者在释放技能的时候不被打断，确保贤者的控制和输出能够打出来。同上面的蓝鸟一样，米娜的魔攻也很高，而且好友短时间内增加15%魔攻的技能，可以增加贤者那不怎么高的奶量，帮助队友回血。

可以一起查。
1scan原理
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（orgapachehadoophbaseclientGet）
Get 的方法处理分两种 : 设置了ClosestRowBefore 和没有设置的rowlock 主要是用来保证行的事务性，即每个get 是以一个row 来标记的一个row中可以有很多family 和column
2、按指定的条件获取一批记录，scan方法(orgapacheHadoophbaseclientScan）实现条件查询功能使用的就是scan 方式
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。
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。
HBase中scan并不像大家想象的一样直接发送一个命令过去，服务器就将满足扫描条件的所有数据一次性返回给客户端。而实际上它的工作原理如下图所示：
上图右侧是HBase scan的客户端代码，其中for循环中每次遍历ResultScanner对象获取一行记录，实际上在客户端层面都会调用一次next请求。next请求整个流程可以分为如下几个步骤：
next请求首先会检查客户端缓存中是否存在还没有读取的数据行，如果有就直接返回，否则需要将next请求给HBase服务器端（RegionServer）。
如果客户端缓存已经没有扫描结果，就会将next请求发送给HBase服务器端。默认情况下，一次next请求仅可以请求100行数据（或者返回结果集总大小不超过2M）
服务器端接收到next请求之后就开始从BlockCache、HFile以及memcache中一行一行进行扫描，扫描的行数达到100行之后就返回给客户端，客户端将这100条数据缓存到内存并返回一条给上层业务。
HBase 每次 scan 的数据量可能会比较大，客户端不会一次性全部把数据从服务端拉回来。而是通过多次 rpc 分批次的拉取。类似于 TCP 协议里面一段一段的传输，可以做到细粒度的流量控制。至于如何调优，控制每次 rpc 拉取的数据量，就可以通过三个参数来控制。
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）
hbaseclientscannercaching - (setCaching)：HBase-098 默认值为为 100，HBase-12 默认值为 2147483647，即 IntegerMAX_VALUE。Scannext() 的一次 RPC 请求 fetch 的记录条数。配置建议：这个参数与下面的setMaxResultSize配合使用，在网络状况良好的情况下，自定义设置不宜太小， 可以直接采用默认值，不配置。
setBatch() 配置获取的列数，假如表有两个列簇 cf，info，每个列簇5个列。这样每行可能有10列了，setBatch() 可以控制每次获取的最大列数，进一步从列级别控制流量。配置建议：当列数很多，数据量大时考虑配置此参数，例如100列每次只获取50列。一般情况可以默认值（-1 不受限）。
hbaseclientscannermaxresultsize - (setMaxResultSize)：HBase-098 无该项配置，HBase-12 默认值为 210241024，即 2M。Scannext() 的一次 RPC 请求 fetch 的数据量大小，目前 HBase-12 在 Caching 为默认值(Integer Max)的时候，实际使用这个参数控制 RPC 次数和流量。配置建议：如果网络状况较好（万兆网卡），scan 的数据量非常大，可以将这个值配置高一点。如果配置过高：则可能 loadCache 速度比较慢，导致 scan timeout 异常
hbaseserverscannermaxresultsize：服务端配置。HBase-098 无该项配置，HBase-12 新增，默认值为 10010241024，即 100M。该参数表示当 Scannext() 发起 RPC 后，服务端返回给客户端的最大字节数，防止 Server OOM。
要计算一次扫描 *** 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 返回的个数 = （row数 每行的列数）/ Min(每行列数，Batch大小) / Caching大小
Result 返回的个数 =（ row数 每行的列数 ）/ Min(每行列数，Batch大小)
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2Hbase Shell中使用
在hbase shell中查询数据，可以在hbase shell中直接使用过滤器：
# hbase shell > scan 'tablename',STARTROW=>'start',COLUMNS=>['family:qualifier'],FILTER=>"ValueFilter(=,'substring:88')"
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如上命令所示，查询的是表名为testByCrq，过滤方式是通过value过滤，匹配出value含111的数据。
因在hbase shell中一些 *** 作比较麻烦（比如删除字符需先按住ctrl在点击退格键），且退出后，查询的历史纪录不可考，故如下方式是比较方便的一种：
# echo "scan 'testByCrq', FILTER=>\"ValueFilter(=,'substring:111')\"" | hbase shell
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如上命令，可在bash中直接使用，表名是testByCrq，过滤方式是通过value过滤，匹配出value含111的数据，中间的"需要用\转义。
建表
create 'test1', 'lf', 'sf'
-- lf: column family of LONG values (binary value)
-- sf: column family of STRING values
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导入数据
put 'test1', 'user1|ts1', 'sf:c1', 'sku1'
put 'test1', 'user1|ts2', 'sf:c1', 'sku188'
put 'test1', 'user1|ts3', 'sf:s1', 'sku123'
put 'test1', 'user2|ts4', 'sf:c1', 'sku2'
put 'test1', 'user2|ts5', 'sf:c2', 'sku288'
put 'test1', 'user2|ts6', 'sf:s1', 'sku222'
put 'test1', 'user3|ts7', 'lf:c1', 12345
put 'test1', 'user3|ts8', 'lf:c1', 67890
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1限制条件
scan 'hbase:meta'
scan 'hbase:meta', {COLUMNS => 'info:regioninfo'}
scan 'ns1:t1', {COLUMNS => ['c1', 'c2'], LIMIT => 10, STARTROW => 'xyz'}
scan 't1', {COLUMNS => ['c1', 'c2'], LIMIT => 10, STARTROW => 'xyz'}
scan 't1', {COLUMNS => 'c1', TIMERANGE => [1303668804, 1303668904]}
scan 't1', {REVERSED => true}
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2Filter过滤
1rowkey查询
rowkey为user1开头的
scan 'test1', FILTER => "PrefixFilter ('user1')"
ROW COLUMN+CELL
user1|ts1 column=sf:c1, timestamp=1409122354868, value=sku1
user1|ts2 column=sf:c1, timestamp=1409122354918, value=sku188
user1|ts3 column=sf:s1, timestamp=1409122354954, value=sku123
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FirstKeyOnlyFilter: 一个rowkey可以有多个version,同一个rowkey的同一个column也会有多个的值, 只拿出key中的第一个column的第一个version KeyOnlyFilter: 只要key,不要value
scan 'test1', FILTER=>"FirstKeyOnlyFilter() AND ValueFilter(=,'binary:sku188') AND KeyOnlyFilter()"
ROW COLUMN+CELL
user1|ts2 column=sf:c1, timestamp=1409122354918, value=
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查询rowkey里面包含ts3的
scan 'test1', FILTER=>"RowFilter(=,'substring:ts3')"
ROW COLUMN+CELL
user1|ts3 column=sf:s1, timestamp=1554865926412, value=sku123
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从user1|ts2开始,找到所有的rowkey以user1开头的
scan 'test1', {STARTROW=>'user1|ts2', FILTER => "PrefixFilter ('user1')"}
ROW COLUMN+CELL
user1|ts2 column=sf:c1, timestamp=1409122354918, value=sku188
user1|ts3 column=sf:s1, timestamp=1409122354954, value=sku123
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从user1|ts2开始,找到所有的到rowkey以user2开头
scan 'test1', {STARTROW=>'user1|ts2', STOPROW=>'user2'}
ROW COLUMN+CELL
user1|ts2 column=sf:c1, timestamp=1409122354918, value=sku188 user1|ts3 column=sf:s1, timestamp=1409122354954, value=sku123
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2值查询
谁的值=sku188
scan 'test1', FILTER=>"ValueFilter(=,'binary:sku188')"
ROW COLUMN+CELL
user1|ts2 column=sf:c1, timestamp=1409122354918, value=sku188
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谁的值包含88
scan 'test1', FILTER=>"ValueFilter(=,'substring:88')"
ROW COLUMN+CELL
user1|ts2 column=sf:c1, timestamp=1409122354918, value=sku188
user2|ts5 column=sf:c2, timestamp=1409122355030, value=sku288
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值小于等于20000
scan 'test1', FILTER=>"ValueFilter(<=,'binary:20000')"
ROW COLUMN+CELL
user3|ts7 column=lf:c1, timestamp=1554866187587, value=12345
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注意：如果查询值大于20000，会查出所有值，因为“sku188”等值转为二进制后都大于20000。
substring不能使用小于等于等符号。
3列查询
column为c2，值包含88的用户
scan 'test1', FILTER=>"ColumnPrefixFilter('c2') AND ValueFilter(=,'substring:88')"
ROW COLUMN+CELL
user2|ts5 column=sf:c2, timestamp=1409122355030, value=sku288
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通过搜索进来的(column为s)值包含123或者222的用户
scan 'test1', FILTER=>"ColumnPrefixFilter('s') AND ( ValueFilter(=,'substring:123') OR ValueFilter(=,'substring:222') )"
ROW COLUMN+CELL
user1|ts3 column=sf:s1, timestamp=1409122354954, value=sku123
user2|ts6 column=sf:s1, timestamp=1409122355970, value=sku222
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列族查询
scan 'test1', FILTER=>"FamilyFilter(=,'substring:lf')"
ROW COLUMN+CELL
user3|ts7 column=lf:c1, timestamp=1554866187587, value=12345
user3|ts8 column=lf:c1, timestamp=1554866294485, value=67890
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4时间戳
scan 'test1',{FILTER=>"TimestampsFilter(1448069941270,1548069941230)" }
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3java查询
过滤器
HBase 的基本 API，包括增、删、改、查等。
增、删都是相对简单的 *** 作，与传统的 RDBMS 相比，这里的查询 *** 作略显苍白，只能根据特性的行键进行查询（Get）或者根据行键的范围来查询（Scan）。
HBase 不仅提供了这些简单的查询，而且提供了更加高级的过滤器（Filter）来查询。
过滤器的两类参数
过滤器可以根据列族、列、版本等更多的条件来对数据进行过滤，基于 HBase 本身提供的三维有序（行键，列，版本有序），这些过滤器可以高效地完成查询过滤的任务，带有过滤器条件的 RPC 查询请求会把过滤器分发到各个 RegionServer（这是一个服务端过滤器），这样也可以降低网络传输的压力。
使用过滤器至少需要两类参数：
一类是抽象的 *** 作符
HBase 提供了枚举类型的变量来表示这些抽象的 *** 作符：
LESS
LESS_OR_EQUAL
EQUAL
NOT_EQUAL
GREATER_OR_EQUAL
GREATER
NO_OP
另一类是比较器
代表具体的逻辑，例如字节级的比较，字符串级的比较等。
参数基础
有两个参数类在各类Filter中经常出现，统一介绍下：
（1）比较运算符 CompareFilterCompareOp
比较运算符用于定义比较关系，可以有以下几类值供选择：
EQUAL 相等
GREATER 大于
GREATER_OR_EQUAL 大于等于
LESS 小于
LESS_OR_EQUAL 小于等于
NOT_EQUAL 不等于
（2）比较器 ByteArrayComparable
通过比较器可以实现多样化目标匹配效果，比较器有以下子类可以使用：
BinaryComparator 匹配完整字节数组
BinaryPrefixComparator 匹配字节数组前缀
BitComparator
NullComparator
RegexStringComparator 正则表达式匹配
SubstringComparator 子串匹配
1，FilterList
FilterList 代表一个过滤器链，它可以包含一组即将应用于目标数据集的过滤器，过滤器间具有“与” FilterListOperatorMUST_PASS_ALL 和“或” FilterListOperatorMUST_PASS_ONE 关系。
官网实例代码，两个“或”关系的过滤器的写法：
FilterList list = new FilterList(FilterListOperatorMUST_PASS_ONE); //数据只要满足一组过滤器中的一个就可以
SingleColumnValueFilter filter1 = new SingleColumnValueFilter(cf,column,CompareOpEQUAL,BytestoBytes("my value"));
listadd(filter1);
SingleColumnValueFilter filter2 = new SingleColumnValueFilter(cf,column,CompareOpEQUAL,BytestoBytes("my other value"));
listadd(filter2);
Scan scan = new Scan();
scansetFilter(list);
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2，列值过滤器--SingleColumnValueFilter
SingleColumnValueFilter 用于测试列值相等 (CompareOpEQUAL ), 不等 (CompareOpNOT_EQUAL),或单侧范围 (eg, CompareOpGREATER)。
构造函数：
（1）比较的关键字是一个字符数组
SingleColumnValueFilter(byte[] family, byte[] qualifier, CompareFilterCompareOp compareOp, byte[] value)
（2）比较的关键字是一个比较器（比较器下一小节做介绍）
SingleColumnValueFilter(byte[] family, byte[] qualifier, CompareFilterCompareOp compareOp, ByteArrayComparable comparator)
注意：根据列的值来决定这一行数据是否返回，落脚点在行，而不是列。我们可以设置filtersetFilterIfMissing(true);如果为true，当这一列不存在时，不会返回，如果为false，当这一列不存在时，会返回所有的列信息
测试表user内容如下：
Table table = connectiongetTable(TableNamevalueOf("user"));
SingleColumnValueFilter scvf= new SingleColumnValueFilter(BytestoBytes("account"), BytestoBytes("name"),
CompareOpEQUAL,"zhangsan"getBytes());
scvfsetFilterIfMissing(true); //默认为false， 没有此列的数据也会返回 ，为true则只返回name=lisi的数据
Scan scan = new Scan();
scansetFilter(scvf);
ResultScanner resultScanner = tablegetScanner(scan);
for (Result result : resultScanner) {
List<Cell> cells= resultlistCells();
for (Cell cell : cells) {
String row = BytestoString(resultgetRow());
String family1 = BytestoString(CellUtilcloneFamily(cell));
String qualifier = BytestoString(CellUtilcloneQualifier(cell));
String value = BytestoString(CellUtilcloneValue(cell));
Systemoutprintln("[row:"+row+"],[family:"+family1+"],[qualifier:"+qualifier+"]"+ ",[value:"+value+"],[time:"+cellgetTimestamp()+"]");
}
}
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如果setFilterIfMissing(true), 有匹配只会返回当前列所在的行数据，基于行的数据 country 也返回了，因为他么你的rowkey是相同的
[row:zhangsan_1495527850824],[family:account],[qualifier:country],[value:china],[time:1495636452285]
[row:zhangsan_1495527850824],[family:account],[qualifier:name],[value:zhangsan],[time:1495556648729]
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如果setFilterIfMissing（false），有匹配的列的值相同会返回，没有此列的 name的也会返回，， 不匹配的name则不会返回。
下面 红色是匹配列内容的会返回，其他的不是account：name列也会返回，， name=lisi的不会返回，因为不匹配。
[row:lisi_1495527849910],[family:account],[qualifier:idcard],[value:42963319861234561230],[time:1495556647872]
[row:lisi_1495527850111],[family:account],[qualifier:password],[value:123451231236],[time:1495556648013]
[row:lisi_1495527850114],[family:address],[qualifier:city],[value:黄埔],[time:1495556648017]
[row:lisi_1495527850136],[family:address],[qualifier:province],[value:shanghai],[time:1495556648041]
[row:lisi_1495527850144],[family:info],[qualifier:age],[value:21],[time:1495556648045]
[row:lisi_1495527850154],[family:info],[qualifier:sex],[value:女],[time:1495556648056]
[row:lisi_1495527850159],[family:userid],[qualifier:id],[value:002],[time:1495556648060]
[row:wangwu_1495595824517],[family:userid],[qualifier:id],[value:009],[time:1495624624131]
[row:zhangsan_1495527850759],[family:account],[qualifier:idcard],[value:9897645464646],[time:1495556648664]
[row:zhangsan_1495527850759],[family:account],[qualifier:passport],[value:5689879898],[time:1495636370056]
[row:zhangsan_1495527850824],[family:account],[qualifier:country],[value:china],[time:1495636452285]
[row:zhangsan_1495527850824],[family:account],[qualifier:name],[value:zhangsan],[time:1495556648729]
[row:zhangsan_1495527850951],[family:address],[qualifier:province],[value:guangdong],[time:1495556648855]
[row:zhangsan_1495527850975],[family:info],[qualifier:age],[value:100],[time:1495556648878]
[row:zhangsan_1495527851080],[family:info],[qualifier:sex],[value:男],[time:1495556648983]
[row:zhangsan_1495527851095],[family:userid],[qualifier:id],[value:001],[time:1495556648996]
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3 键值元数据
由于HBase 采用键值对保存内部数据，键值元数据过滤器评估一行的键(ColumnFamily：Qualifiers)是否存在
31 基于列族过滤数据的FamilyFilter
构造函数：
FamilyFilter(CompareFilterCompareOp familyCompareOp, ByteArrayComparable familyComparator)
代码如下：
public static ResultScanner getDataFamilyFilter(String tableName,String family) throws IOException{
Table table = connectiongetTable(TableNamevalueOf("user"));
FamilyFilter ff = new FamilyFilter(CompareOpEQUAL ,
new BinaryComparator(BytestoBytes("account"))); //表中不存在account列族，过滤结果为空
// new BinaryPrefixComparator(value) //匹配字节数组前缀
// new RegexStringComparator(expr) // 正则表达式匹配
// new SubstringComparator(substr)// 子字符串匹配
Scan scan = new Scan();
// 通过scanaddFamily(family) 也可以实现此 *** 作
scansetFilter(ff);
ResultScanner resultScanner = tablegetScanner(scan);
return resultScanner;
}
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测试结果：查询的都是account列簇的内容
[row:lisi_1495527849910],[family:account],[qualifier:idcard],[value:42963319861234561230],[time:1495556647872]
[row:lisi_1495527850081],[family:account],[qualifier:name],[value:lisi],[time:1495556647984]
[row:lisi_1495527850111],[family:account],[qualifier:password],[value:123451231236],[time:1495556648013]
[row:zhangsan_1495527850759],[family:account],[qualifier:idcard],[value:9897645464646],[time:1495556648664]
[row:zhangsan_1495527850759],[family:account],[qualifier:passport],[value:5689879898],[time:1495636370056]
[row:zhangsan_1495527850824],[family:account],[qualifier:country],[value:china],[time:1495636452285]
[row:zhangsan_1495527850824],[family:account],[qualifier:name],[value:zhangsan],[time:1495556648729]
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32 基于限定符Qualifier（列）过滤数据的QualifierFilter
构造函数：
QualifierFilter(CompareFilterCompareOp op, ByteArrayComparable qualifierComparator)
Table table = connectiongetTable(TableNamevalueOf("user"));
QualifierFilter ff = new QualifierFilter(
CompareOpEQUAL , new BinaryComparator(BytestoBytes("name")));
// new BinaryPrefixComparator(value) //匹配字节数组前缀
// new RegexStringComparator(expr) // 正则表达式匹配
// new SubstringComparator(substr)// 子字符串匹配
Scan scan = new Scan();
// 通过scanaddFamily(family) 也可以实现此 *** 作
scansetFilter(ff);
ResultScanner resultScanner = tablegetScanner(scan);
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测试结果：只返回 name 的列内容
[row:lisi_1495527850081],[family:account],[qualifier:name],[value:lisi],[time:1495556647984]
[row:zhangsan_1495527850824],[family:account],[qualifier:name],[value:zhangsan],[time:1495556648729]
复制
33 基于列名(即Qualifier)前缀过滤数据的ColumnPrefixFilter
（ 该功能用QualifierFilter也能实现 ）
构造函数：
ColumnPrefixFilter(byte[] prefix)
Table table = connectiongetTable(TableNamevalueOf("user"));
ColumnPrefixFilter ff = new ColumnPrefixFilter(BytestoBytes("name"));
Scan scan = new Scan();
// 通过QualifierFilter的 newBinaryPrefixComparator也可以实现
scansetFilter(ff);
ResultScanner resultScanner = tablegetScanner(scan);
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返回结果：
[row:lisi_1495527850081],[family:account],[qualifier:name],[value:lisi],[time:1495556647984]
[row:zhangsan_1495527850824],[family:account],[qualifier:name],[value:zhangsan],[time:1495556648729]
复制
34 基于多个列名(即Qualifier)前缀过滤数据的MultipleColumnPrefixFilter
MultipleColumnPrefixFilter 和 ColumnPrefixFilter 行为差不多，但可以指定多个前缀
byte[][] prefixes = new byte[][] {BytestoBytes("name"), BytestoBytes("age")};
//返回所有行中以name或者age打头的列的数据
MultipleColumnPrefixFilter ff = new MultipleColumnPrefixFilter(prefixes);
Scan scan = new Scan();
scansetFilter(ff);
ResultScanner rs = tablegetScanner(scan);
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结果:
[row:lisi_1495527850081],[family:account],[qualifier:name],[value:lisi],[time:1495556647984]
[row:lisi_1495527850144],[family:info],[qualifier:age],[value:21],[time:1495556648045]
[row:zhangsan_1495527850824],[family:account],[qualifier:name],[value:zhangsan],[time:1495556648729]
[row:zhangsan_1495527850975],[family:info],[qualifier:age],[value:100],[time:1495556648878]
复制
35 基于列范围过滤数据ColumnRangeFilter
构造函数：
ColumnRangeFilter(byte[] minColumn, boolean minColumnInclusive, byte[] maxColumn, boolean maxColumnInclusive)
参数解释：
minColumn - 列范围的最小值，如果为空，则没有下限；
minColumnInclusive - 列范围是否包含minColumn ；
maxColumn - 列范围最大值，如果为空，则没有上限；
maxColumnInclusive - 列范围是否包含maxColumn 。
代码：
Table table = connectiongetTable(TableNamevalueOf("user"));
byte[] startColumn = BytestoBytes("a");
byte[] endColumn = BytestoBytes("d");
//返回所有列中从a到d打头的范围的数据，
ColumnRangeFilter ff = new ColumnRangeFilter(startColumn, true, endColumn, true);
Scan scan = new Scan();
scansetFilter(ff);
ResultScanner rs = tablegetScanner(scan);
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结果：返回列名开头是a 到 d的所有列数据
[row:lisi_1495527850114],[family:address],[qualifier:city],[value:黄埔],[time:1495556648017]
[row:lisi_1495527850144],[family:info],[qualifier:age],[value:21],[time:1495556648045]
[row:zhangsan_1495527850824],[family:account],[qualifier:country],[value:china],[time:1495636452285]
[row:zhangsan_1495527850975

一，将项目导出成WAR包，而后将该包直接复制到tomcat的webapp目录下，这样就可以访问了
二，配置tomcat
修改${tomcathome}\conf\serverxml文件在Host节点下增加如下参考代码:
<Context docBase="D:\pafalearning\userapp\dist\tomcat\userappwar"path="/userapp"reloadable="true"/>
<Context docBase="D:\pafalearning\userapp\dist\tomcat\userappwar" path="/userapp" reloadable="true"/> docBase:指向项目的根目录所在的路径,
由于将项目打成了war包,所以直接指向这个war包就可以了(项目名为:userapp)
path:是一个虚拟目录,这里设置成了"userapp",则启动Tomcat后,你将通过>