我需要运行每小时分析存储在hbase中的元素，这意味着对于每个元素，我需要获取前一小时的数据进行分析。唯一的问题是，在没有mapreduce的情况下使用for循环时，我需要花费1个多小时来扫描所有内容。我们存储的数据超过100,000个。
数据不是连续的，而是按时间顺序排列，每2分钟一次。有一个哈希来防止扫描/写热点，所以键看起来像这样：
hash_elementName_epochTimestamp，例如100_element_1234567890。
我尝试使用TableMapReduceUtil.initTableMapperJob方法编写mapreduce程序来运行我的扫描。但是，TableMapReduceUtil.initTableMapperJob方法需要一个扫描对象，我无法弄清楚如何扫描我需要的所有元素，而不需要制作100,000个单独的扫描对象，也不会扫描整个表格。
其他人说有一个spark-hbase connector library我可以用它来利用Spark并将所有内容存储在内存中以便快速查询。问题是这段代码是用Scala编写的，我不知道也不能花时间学习。
是否有一个使用Java的spark-hbase连接器？有没有办法利用TableMapReduceUtil.initTableMapperJob方法快速扫描Hbase，即使有100,000个非连续扫描范围？
编辑：有人建议我应该使用开始和结束时间过滤器。问题是我对每一个元素都不感兴趣。我只对某些元素感兴趣。当我通过for循环进行查询时，我传入了我感兴趣的元素。现在使用TableMapReduceUtil，我只能创建一个扫描对象。