Phoenix

Hbase适合存储大量的对关系运算要求低的NOSQL数据，受Hbase 设计上的限制不能直接使用原生的API执行在关系数据库中普遍使用的条件判断和聚合等操作。Hbase很优秀，一些团队寻求在Hbase之上提供一种更面向普通开发人员的操作方式，Apache Phoenix即是。

Phoenix 基于Hbase给面向业务的开发人员提供了以标准SQL的方式对Hbase进行查询操作，并支持标准SQL中大部分特性:条件运算,分组，分页，等高级查询语法。

Phoenix1、Phoenix 搭建1、关闭hbase集群，在master中执行2、上传解压配置环境变量3、将phoenix-4.15.0-HBase-1.4-server.jar复制到所有节点的hbase lib目录下 4、启动hbase ， 在master中执行5、配置环境变量2、Phoenix使用1、连接sqlline2、常用命令3、phoenix表映射3.1、视图映射3.2、表映射3、Phoenix二级索引1、开启索引支持2、创建索引2.1、全局索引2.2、本地索引2.3、覆盖索引4、Phoenix JDBC

1、Phoenix 搭建

Phoenix 4.15 HBase 1.4.6 hadoop 2.7.6

1、关闭hbase集群，在master中执行

stop-hbase.sh

2、上传解压配置环境变量

解压

tar -xvf apache-phoenix-4.15.0-HBase-1.4-bin.tar.gz -C /usr/local/soft/

改名

mv apache-phoenix-4.15.0-HBase-1.4-bin phoenix-4.15.0

mv phoenix-4.15.0-HBase-1.4-server.jar ../hbase-1.4.6/lib/

3、将phoenix-4.15.0-HBase-1.4-server.jar复制到所有节点的hbase lib目录下

scp /usr/local/soft/phoenix-4.15.0/phoenix-4.15.0-HBase-1.4-server.jar master:/usr/local/soft/hbase-1.4.6/lib/
​
scp /usr/local/soft/phoenix-4.15.0/phoenix-4.15.0-HBase-1.4-server.jar node1:/usr/local/soft/hbase-1.4.6/lib/
​
scp /usr/local/soft/phoenix-4.15.0/phoenix-4.15.0-HBase-1.4-server.jar node2:/usr/local/soft/hbase-1.4.6/lib/
​

4、启动hbase ， 在master中执行

start-hbase.sh

5、配置环境变量

vim /etc/profile

2、Phoenix使用

1、连接sqlline

sqlline.py master,node1,node2
​
# 出现
163/163 (100%) Done
Done
sqlline version 1.5.0
0: jdbc:phoenix:master,node1,node2> 
​
​

2、常用命令

# 1、创建表
​
CREATE TABLE IF NOT EXISTS STUDENT (id VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, name VARCHAR,age BIGINT, gender VARCHAR ,clazz VARCHAR
);
​
# 2、显示所有表!table
​
# 3、插入数据
upsert into STUDENT values('1500100004','葛德曜',24,'男','理科三班');
upsert into STUDENT values('1500100005','宣谷芹',24,'男','理科六班');
upsert into STUDENT values('1500100006','羿彦昌',24,'女','理科三班');
​
​
# 4、查询数据,支持大部分sql语法，
select * from STUDENT ;
select * from STUDENT where age=24;
select gender ,count(*) from STUDENT group by gender;
select * from student order by gender;
​
# 5、删除数据
delete from STUDENT where id='1500100006';
​
​
# 6、删除表
drop table STUDENT;# 7、退出命令行
!quit
​
更多语法参照官网
https://phoenix.apache.org/language/index.html#upsert_select
​

3、phoenix表映射

默认情况下，直接在hbase中创建的表，通过phoenix是查看不到的

如果需要在phoenix中操作直接在hbase中创建的表，则需要在phoenix中进行表的映射。映射方式有两种：视图映射和表映射

3.1、视图映射

Phoenix创建的视图是只读的，所以只能用来做查询，无法通过视图对源数据进行修改等操作

​
# hbase shell 进入hbase命令行
hbase shell 
​
# 创建hbase表
create 'test','name','company' 
​
# 插入数据
put 'test','001','name:firstname','zhangsan1'
put 'test','001','name:lastname','zhangsan2'
put 'test','001','company:name','数加'
put 'test','001','company:address','合肥'
​
​
# 在phoenix创建视图， primary key 对应到hbase中的rowkey
​
create view "test"(
empid varchar primary key,
"name"."firstname" varchar,
"name"."lastname"  varchar,
"company"."name"  varchar,
"company"."address" varchar
)column_encoded_bytes=0;
​
CREATE view "student" (id VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, "info"."name" VARCHAR,"info"."age" VARCHAR, "info"."gender" VARCHAR ,"info"."clazz" VARCHAR
) column_encoded_bytes=0;
​
# 在phoenix查询数据，表名通过双引号引起来
select * from "test";
​
# 删除视图
drop view "test";
​

3.2、表映射

使用Apache Phoenix创建对HBase的表映射，有两类：

1） 当HBase中已经存在表时，可以以类似创建视图的方式创建关联表，只需要将create view改为create table即可。

2）当HBase中不存在表时，可以直接使用create table指令创建需要的表，并且在创建指令中可以根据需要对HBase表结构进行显示的说明。

第1）种情况下，如在之前的基础上已经存在了test表，则表映射的语句如下：

​
create table "test" (
empid varchar primary key,
"name"."firstname" varchar,
"name"."lastname"varchar,
"company"."name"  varchar,
"company"."address" varchar
)column_encoded_bytes=0;
​
upsert into  "test"  values('1','2','3','4','5');
​
CREATE table  "student" (id VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, "info"."name" VARCHAR,"info"."age" VARCHAR, "info"."gender" VARCHAR ,"info"."clazz" VARCHAR
) column_encoded_bytes=0;
​
upsert into "student" values('1500110004','葛德曜','24','n ü','理科三班');
​

使用create table创建的关联表，如果对表进行了修改，源数据也会改变，同时如果关联表被删除，源表也会被删除。但是视图就不会，如果删除视图，源数据不会发生改变。

3、Phoenix二级索引

对于Hbase，如果想精确定位到某行记录，唯一的办法就是通过rowkey查询。如果不通过rowkey查找数据，就必须逐行比较每一行的值，对于较大的表，全表扫描的代价是不可接受的。

1、开启索引支持

# 关闭hbase集群
stop-hbase.sh
​
# 在/usr/local/soft/hbase-1.4.6/conf/hbase-site.xml中增加如下配置
​
<property><name>hbase.regionserver.wal.codec</name><value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
</property>
<property><name>hbase.rpc.timeout</name><value>60000000</value>
</property>
<property><name>hbase.client.scanner.timeout.period</name><value>60000000</value>
</property>
<property><name>phoenix.query.timeoutMs</name><value>60000000</value>
</property>
​
​
# 同步到所有节点
scp hbase-site.xml node1:`pwd`
scp hbase-site.xml node2:`pwd`
​
# 修改phoenix目录下的bin目录中的hbase-site.xml
<property><name>hbase.rpc.timeout</name><value>60000000</value>
</property>
<property><name>hbase.client.scanner.timeout.period</name><value>60000000</value>
</property>
<property><name>phoenix.query.timeoutMs</name><value>60000000</value>
</property>
​
​
# 启动hbase
start-hbase.sh
# 重新进入phoenix客户端
sqlline.py master,node1,node2

2、创建索引

2.1、全局索引

（全局索引创建完成后，默认在hbase中是可以看到的，可以操作，如scan、count等，可以获取数据）

全局索引适合读多写少的场景。如果使用全局索引，读数据基本不损耗性能，所有的性能损耗都来源于写数据。数据表的添加、删除和修改都会更新相关的索引表（数据删除了，索引表中的数据也会删除；数据增加了，索引表的数据也会增加）

注意: 对于全局索引在默认情况下，在查询语句中检索的列如果不在索引表中，Phoenix不会使用索引表将，除非使用hint。

​
# 创建DIANXIN.sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS DIANXIN (mdn VARCHAR ,start_date VARCHAR ,end_date VARCHAR ,county VARCHAR,x DOUBLE ,y  DOUBLE,bsid VARCHAR,grid_id  VARCHAR,biz_type VARCHAR, event_type VARCHAR , data_source VARCHAR ,CONSTRAINT PK PRIMARY KEY (mdn,start_date)
) column_encoded_bytes=0;
​
# 上传数据DIANXIN.csv
​
# 导入数据
psql.py master,node1,node2 DIANXIN.sql DIANXIN.csv
​
# 创建全局索引
CREATE INDEX DIANXIN_INDEX ON DIANXIN ( end_date );
​
# 查询数据 ( 索引未生效)
select * from DIANXIN where end_date = '20180503154014';
​
# 强制使用索引 （索引生效） hint  
select /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX) */  * from DIANXIN where end_date = '20180503154014';
​
select /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX) */  * from DIANXIN where end_date = '20180503154014'  and start_date = '20180503154614';
​
# 取索引列，（索引生效）
select end_date from DIANXIN where end_date = '20180503154014';
​
# 创建多列索引
CREATE INDEX DIANXIN_INDEX1 ON DIANXIN ( end_date,COUNTY );
​
注意：查询的时候，如果前面出现的某一列既不在rowkey中，也不在索引列中，默认是不会生效的。
# 多条件查询 （索引生效）
select end_date,MDN,COUNTY from DIANXIN where end_date = '20180503154014' and COUNTY = '8340104';
​
# 查询所有列 (索引未生效)
select * from DIANXIN where end_date = '20180503154014'  and COUNTY = '8340104';
​
# 查询所有列 （索引生效）
select /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX1) */ * from DIANXIN where end_date = '20180503154014' and COUNTY = '8340104';
​
# 单条件  (索引未生效)
select end_date from DIANXIN where  COUNTY = '8340103';
# 单条件  (索引生效) end_date 在前
select COUNTY from DIANXIN where end_date = '20180503154014';
​
# 删除索引
drop index DIANXIN_INDEX on DIANXIN;

2.2、本地索引

本地索引适合写多读少的场景，或者存储空间有限的场景。和全局索引一样，Phoenix也会在查询的时候自动选择是否使用本地索引。本地索引因为索引数据和原数据存储在同一台机器上，避免网络数据传输的开销，所以更适合写多的场景。由于无法提前确定数据在哪个Region上，所以在读数据的时候，需要检查每个Region上的数据从而带来一些性能损耗。

注意:对于本地索引，查询中无论是否指定hint或者是查询的列是否都在索引表中，都会使用索引表。

# 创建本地索引
CREATE LOCAL INDEX DIANXIN_LOCAL_IDEX ON DIANXIN(grid_id);
​
# 索引生效
select grid_id from dianxin where grid_id='117285031820040';
​
# 索引生效
select * from dianxin where grid_id='117285031820040';
​

2.3、覆盖索引

覆盖索引是把原数据存储在索引数据表中，这样在查询时不需要再去HBase的原表获取数据就，直接返回查询结果。(相当于全局索引+数据)

注意：查询是 select 的列和 where 的列都需要在索引中出现。

# 创建覆盖索引
CREATE INDEX DIANXIN_INDEX_COVER ON DIANXIN ( x,y ) INCLUDE ( county );
​
# 查询所有列 (索引未生效)
select * from dianxin where x=117.288 and y =31.822;
select * from DIANXIN where x=117.288 and y =31.822;
​
# 强制使用索引 (索引生效)
select /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX_COVER) */ * from dianxin where x=117.288 and y =31.822;
​
# 查询索引中的列 (索引生效) mdn是DIANXIN表的RowKey中的一部分
select x,y,county from dianxin where x=117.288 and y =31.822;
select mdn,x,y,county from dianxin where x=117.288 and y =31.822;
​
# 查询条件必须放在索引中  select 中的列可以放在INCLUDE （将数据保存在索引中）
select /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX_COVER) */ x,y,count(*) from dianxin group by x,y;
​

4、Phoenix JDBC

​
# 导入依赖
​
<dependency><groupId>org.apache.phoenix</groupId><artifactId>phoenix-core</artifactId><version>4.15.0-HBase-1.4</version>
</dependency>
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​

​
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:phoenix:master,node1,node2:2181");PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("select /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX) */ * from DIANXIN where end_date=?");ps.setString(1, "20180503212649");ResultSet rs = ps.executeQuery();while (rs.next()) {String mdn = rs.getString("mdn");String start_date = rs.getString("start_date");String end_date = rs.getString("end_date");String x = rs.getString("x");String y = rs.getString("y");String county = rs.getString("county");System.out.println(mdn + "\t" + start_date + "\t" + end_date + "\t" + x + "\t" + y + "\t" + county);}ps.close();conn.close();
​
​