文中可能涉及到的API：
HBase: http://hbase.apache.org/apidocs/index.html overview-summary.html
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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。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。
下面举个形象的例子：
我们在表中存储的是文件信息，每个文件有5个属性：文件id（long，全局唯一）、创建时间（long）、文件名（String）、分类名（String）、所有者（User）。
我们可以输入的查询条件：文件创建时间区间（比如从20120901到20120914期间创建的文件），文件名（“中国好声音”），分类（“综艺”），所有者（“浙江卫视”）。
假设当前我们一共有如下文件：
这里UserID应该对应另一张User表，暂不列出。我们只需知道UserID的含义：
1代表 浙江卫视； 2代表 好声音剧组； 3代表 XX微博； 4代表 赞助商。
调用查询接口的时候将上述5个条件同时输入find(20120901,20121001,"中国好声音","综艺","浙江卫视")。
此时我们应该得到记录应该有第1、2、3、4、5、7条。第6条由于不属于“浙江卫视”应该不被选中。
我们在设计RowKey时可以这样做：采用UserID + CreateTime + FileID组成rowKey，这样既能满足多条件查询，又能有很快的查询速度。