HBase 系列(十一)—— Spring/Spring Boot + Mybatis + Phoenix 整合

一、前言

使用 Spring+Mybatis 操作 Phoenix 和操作其他的关系型数据库(如 Mysql,Oracle)在配置上是基本相同的,下面会分别给出 Spring/Spring Boot 整合步骤,完整代码见本仓库:

  • Spring + Mybatis + Phoenix
  • SpringBoot + Mybatis + Phoenix

二、Spring + Mybatis + Phoenix

2.1 项目结构

HBase 系列(十一)—— Spring/Spring Boot + Mybatis + Phoenix 整合_第1张图片

2.2 主要依赖

除了 Spring 相关依赖外,还需要导入 phoenix-core 和对应的 Mybatis 依赖包



    org.mybatis
    mybatis-spring
    1.3.2


    org.mybatis
    mybatis
    3.4.6



    org.apache.phoenix
    phoenix-core
    4.14.0-cdh5.14.2

2.3 数据库配置文件

在数据库配置文件 jdbc.properties 中配置数据库驱动和 zookeeper 地址

# 数据库驱动
phoenix.driverClassName=org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver
# zookeeper地址
phoenix.url=jdbc:phoenix:192.168.0.105:2181

2.4 配置数据源和会话工厂




    
    

    
    

    
    
        
        
        
    

    
    
        
        
        
        
    

    
    
    
        
        
        
        
    

2.5 Mybtais参数配置

新建 mybtais 配置文件,按照需求配置额外参数, 更多 settings 配置项可以参考官方文档






    
        
        
        
        
    

2.6 查询接口

public interface PopulationDao {

    List queryAll();

    void save(USPopulation USPopulation);

    USPopulation queryByStateAndCity(@Param("state") String state, @Param("city") String city);

    void deleteByStateAndCity(@Param("state") String state, @Param("city") String city);
}





    

    
        UPSERT INTO us_population VALUES( #{state}, #{city}, #{population} )
    

    

    
        DELETE FROM us_population WHERE state=#{state} AND city = #{city}
    

2.7 单元测试

@RunWith(SpringRunner.class)
@ContextConfiguration({"classpath:springApplication.xml"})
public class PopulationDaoTest {

    @Autowired
    private PopulationDao populationDao;

    @Test
    public void queryAll() {
        List USPopulationList = populationDao.queryAll();
        if (USPopulationList != null) {
            for (USPopulation USPopulation : USPopulationList) {
                System.out.println(USPopulation.getCity() + " " + USPopulation.getPopulation());
            }
        }
    }

    @Test
    public void save() {
        populationDao.save(new USPopulation("TX", "Dallas", 66666));
        USPopulation usPopulation = populationDao.queryByStateAndCity("TX", "Dallas");
        System.out.println(usPopulation);
    }

    @Test
    public void update() {
        populationDao.save(new USPopulation("TX", "Dallas", 99999));
        USPopulation usPopulation = populationDao.queryByStateAndCity("TX", "Dallas");
        System.out.println(usPopulation);
    }


    @Test
    public void delete() {
        populationDao.deleteByStateAndCity("TX", "Dallas");
        USPopulation usPopulation = populationDao.queryByStateAndCity("TX", "Dallas");
        System.out.println(usPopulation);
    }
}

三、SpringBoot + Mybatis + Phoenix

3.1 项目结构

HBase 系列(十一)—— Spring/Spring Boot + Mybatis + Phoenix 整合_第2张图片

3.2 主要依赖



    org.mybatis.spring.boot
    mybatis-spring-boot-starter
    1.3.2



    org.apache.phoenix
    phoenix-core
    4.14.0-cdh5.14.2

spring boot 与 mybatis 版本的对应关系:

MyBatis-Spring-Boot-Starter 版本 MyBatis-Spring 版本 Spring Boot 版本
1.3.x (1.3.1) 1.3 or higher 1.5 or higher
1.2.x (1.2.1) 1.3 or higher 1.4 or higher
1.1.x (1.1.1) 1.3 or higher 1.3 or higher
1.0.x (1.0.2) 1.2 or higher 1.3 or higher

3.3 配置数据源

在 application.yml 中配置数据源,spring boot 2.x 版本默认采用 Hikari 作为数据库连接池,Hikari 是目前 java 平台性能最好的连接池,性能好于 druid。

spring:
  datasource:
    #zookeeper 地址
    url: jdbc:phoenix:192.168.0.105:2181
    driver-class-name: org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver

    # 如果不想配置对数据库连接池做特殊配置的话,以下关于连接池的配置就不是必须的
    # spring-boot 2.X 默认采用高性能的 Hikari 作为连接池 更多配置可以参考 https://github.com/brettwooldridge/HikariCP#configuration-knobs-baby
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    hikari:
      # 池中维护的最小空闲连接数
      minimum-idle: 10
      # 池中最大连接数,包括闲置和使用中的连接
      maximum-pool-size: 20
      # 此属性控制从池返回的连接的默认自动提交行为。默认为 true
      auto-commit: true
      # 允许最长空闲时间
      idle-timeout: 30000
      # 此属性表示连接池的用户定义名称,主要显示在日志记录和 JMX 管理控制台中,以标识池和池配置。 默认值:自动生成
      pool-name: custom-hikari
      #此属性控制池中连接的最长生命周期,值 0 表示无限生命周期,默认 1800000 即 30 分钟
      max-lifetime: 1800000
      # 数据库连接超时时间,默认 30 秒,即 30000
      connection-timeout: 30000
      # 连接测试 sql 这个地方需要根据数据库方言差异而配置 例如 oracle 就应该写成  select 1 from dual
      connection-test-query: SELECT 1

# mybatis 相关配置
mybatis:
  configuration:
    # 是否打印 sql 语句 调试的时候可以开启
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

3.4 新建查询接口

上面 Spring+Mybatis 我们使用了 XML 的方式来写 SQL,为了体现 Mybatis 支持多种方式,这里使用注解的方式来写 SQL。

@Mapper
public interface PopulationDao {

    @Select("SELECT * from us_population")
    List queryAll();

    @Insert("UPSERT INTO us_population VALUES( #{state}, #{city}, #{population} )")
    void save(USPopulation USPopulation);

    @Select("SELECT * FROM us_population WHERE state=#{state} AND city = #{city}")
    USPopulation queryByStateAndCity(String state, String city);


    @Delete("DELETE FROM us_population WHERE state=#{state} AND city = #{city}")
    void deleteByStateAndCity(String state, String city);
}

3.5 单元测试

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class PopulationTest {

    @Autowired
    private PopulationDao populationDao;

    @Test
    public void queryAll() {
        List USPopulationList = populationDao.queryAll();
        if (USPopulationList != null) {
            for (USPopulation USPopulation : USPopulationList) {
                System.out.println(USPopulation.getCity() + " " + USPopulation.getPopulation());
            }
        }
    }

    @Test
    public void save() {
        populationDao.save(new USPopulation("TX", "Dallas", 66666));
        USPopulation usPopulation = populationDao.queryByStateAndCity("TX", "Dallas");
        System.out.println(usPopulation);
    }

    @Test
    public void update() {
        populationDao.save(new USPopulation("TX", "Dallas", 99999));
        USPopulation usPopulation = populationDao.queryByStateAndCity("TX", "Dallas");
        System.out.println(usPopulation);
    }


    @Test
    public void delete() {
        populationDao.deleteByStateAndCity("TX", "Dallas");
        USPopulation usPopulation = populationDao.queryByStateAndCity("TX", "Dallas");
        System.out.println(usPopulation);
    }

}

附:建表语句

上面单元测试涉及到的测试表的建表语句如下:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS us_population (
      state CHAR(2) NOT NULL,
      city VARCHAR NOT NULL,
      population BIGINT
      CONSTRAINT my_pk PRIMARY KEY (state, city));
      
-- 测试数据
UPSERT INTO us_population VALUES('NY','New York',8143197);
UPSERT INTO us_population VALUES('CA','Los Angeles',3844829);
UPSERT INTO us_population VALUES('IL','Chicago',2842518);
UPSERT INTO us_population VALUES('TX','Houston',2016582);
UPSERT INTO us_population VALUES('PA','Philadelphia',1463281);
UPSERT INTO us_population VALUES('AZ','Phoenix',1461575);
UPSERT INTO us_population VALUES('TX','San Antonio',1256509);
UPSERT INTO us_population VALUES('CA','San Diego',1255540);
UPSERT INTO us_population VALUES('CA','San Jose',912332);

更多大数据系列文章可以参见 GitHub 开源项目大数据入门指南

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