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1. RowFilter：篩選出匹配的所有的行，對于這個過濾器的應用場景，是非常直觀的：使用BinaryComparator可以篩選出具有某個行鍵的行，或者通過改變比較運算符（下面的例子中是CompareFilter.CompareOp.EQUAL）來篩選出符合某一條件的多條數據，以下就是篩選出行鍵為row1的一行數據：

Filter?rf?=?new?RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,?new?BinaryComparator(Bytes.toBytes("row1")));? //?OK?篩選出匹配的所有的行

2.?PrefixFilter：篩選出具有特定前綴的行鍵的數據。這個過濾器所實現的功能其實也可以由RowFilter結合RegexComparator來實現，不過這里提供了一種簡便的使用方法，以下過濾器就是篩選出行鍵以row為前綴的所有的行：

Filter?pf?=?new?PrefixFilter(Bytes.toBytes("row"));?//?OK??篩選匹配行鍵的前綴成功的行

3.?KeyOnlyFilter：這個過濾器唯一的功能就是只返回每行的行鍵，值全部為空，這對于只關注于行鍵的應用場景來說非常合適，這樣忽略掉其值就可以減少傳遞到客戶端的數據量，能起到一定的優化作用：

Filter?kof?=?new?KeyOnlyFilter();?//?OK?返回所有的行，但值全是空

4.?RandomRowFilter：從名字上就可以看出其大概的用法，本過濾器的作用就是按照一定的幾率（<=0會過濾掉所有的行，>=1會包含所有的行）來返回隨機的結果集，對于同樣的數據集，多次使用同一個RandomRowFilter會返回不通的結果集，對于需要隨機抽取一部分數據的應用場景，可以使用此過濾器：

Filter?rrf?=?new?RandomRowFilter((float)?0.8);?//?OK?隨機選出一部分的行

5.?InclusiveStopFilter：掃描的時候，我們可以設置一個開始行鍵和一個終止行鍵，默認情況下，這個行鍵的返回是前閉后開區間，即包含起始行，單不包含中指行，如果我們想要同時包含起始行和終止行，那么我們可以使用此過濾器：

Filter?isf?=?new?InclusiveStopFilter(Bytes.toBytes("row1"));?//?OK?包含了掃描的上限在結果之內

6.?FirstKeyOnlyFilter：如果你只想返回的結果集中只包含第一列的數據，那么這個過濾器能夠滿足你的要求。它在找到每行的第一列之后會停止掃描，從而使掃描的性能也得到了一定的提升：

Filter?fkof?=?new?FirstKeyOnlyFilter();?//?OK?篩選出第一個每個第一個單元格

7.?ColumnPrefixFilter：顧名思義，它是按照列名的前綴來篩選單元格的，如果我們想要對返回的列的前綴加以限制的話，可以使用這個過濾器：

Filter?cpf?=?new?ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("qual1"));?//?OK?篩選出前綴匹配的列

8.?ValueFilter：按照具體的值來篩選單元格的過濾器，這會把一行中值不能滿足的單元格過濾掉，如下面的構造器，對于每一行的一個列，如果其對應的值不包含ROW2_QUAL1，那么這個列就不會返回給客戶端：

Filter?vf?=?new?ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,?new?SubstringComparator("ROW2_QUAL1"));? //?OK?篩選某個（值的條件滿足的）特定的單元格

9.?ColumnCountGetFilter：這個過濾器來返回每行最多返回多少列，并在遇到一行的列數超過我們所設置的限制值的時候，結束掃描操作：

Filter?ccf?=?new?ColumnCountGetFilter(2);?//?OK?如果突然發現一行中的列數超過設定的最大值時，整個掃描操作會停止

10.?SingleColumnValueFilter：用一列的值決定這一行的數據是否被過濾。在它的具體對象上，可以調用setFilterIfMissing(true)或者setFilterIfMissing(false)，默認的值是false，其作用是，對于咱們要使用作為條件的列，如果這一列本身就不存在，那么如果為true，這樣的行將會被過濾掉，如果為false，這樣的行會包含在結果集中。

SingleColumnValueFilter?scvf?=?new?SingleColumnValueFilter(??Bytes.toBytes("colfam1"),???Bytes.toBytes("qual2"),???CompareFilter.CompareOp.NOT_EQUAL,???new?SubstringComparator("BOGUS"));?? scvf.setFilterIfMissing(false);?? scvf.setLatestVersionOnly(true);?//?OK

11.?SingleColumnValueExcludeFilter：這個與10種的過濾器唯一的區別就是，作為篩選條件的列的不會包含在返回的結果中。

12.?SkipFilter：這是一種附加過濾器，其與ValueFilter結合使用，如果發現一行中的某一列不符合條件，那么整行就會被過濾掉：

Filter?skf?=?new?SkipFilter(vf);?//?OK?發現某一行中的一列需要過濾時，整個行就會被過濾掉

13.?WhileMatchFilter：這個過濾器的應用場景也很簡單，如果你想要在遇到某種條件數據之前的數據時，就可以使用這個過濾器；當遇到不符合設定條件的數據的時候，整個掃描也就結束了：

Filter?wmf?=?new?WhileMatchFilter(rf);?//?OK?類似于Python?itertools中的takewhile

14.?FilterList：用于綜合使用多個過濾器。其有兩種關系：FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE和FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL，默認的是FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL，顧名思義，它們分別是AND和OR的關系，并且FilterList可以嵌套使用FilterList，使我們能夠表達更多的需求：

List<Filter>?filters?=?new?ArrayList<Filter>();?? filters.add(rf);?? filters.add(vf);?? FilterList?fl?=?new?FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL,?filters);//?OK?綜合使用多個過濾器，?AND?和?OR?兩種關系

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總結

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