Phoenix的安装、升级版本、以及使用，以及所遇到的问题
现因公司要使用phoenix来实时查询，现公司的业务场景是一张表62个字段，数据量在千万级别，测试环境下的集群环境是4台机器，每台机器8CPU，内存28G，一个Master，四个cluster。CDH的版本CDH5.10.0。
在自己安装的过程中遇到的问题遇到好多问题，记录下来跟各位一起分享一下，文章中也有网上各位博客的引用，用到处有可能没有做引用出，望见谅，如果有问题可以相互交流（QQ：1064052448）。
首先CDH5.10.0版本所带的Phoenix版本为Phoenix4.7，但是Phoenix4.7不支持分页，如果分页只有两种方式，一种是采用Row Value Constructors (RVC)的方式，其中官网地址（http://phoenix.apache.org/paged.html），官网看不懂的话，可以网上各种搜，再分享一个PHoenix分页博客（http://blog.csdn.net/berylfanzi/article/details/45459257），第二种方式是升级版本到Phoenix4.8版本及以上（支持OFFSET）,现因为该公司不想动页面，不能发布带Session，所以升级版本，升级版本的步骤如下：
Phoenix编译
因为Phoenix官网不提供4.8版本以上编译好的jar包，所以需要自己下载，使用maven进行自己编译，至于开源的版本需要自己在网上搜索。我也再次分享一个，
源码下载
先去 GitHub 下载与你比较接近版本源码zip包（具体版本可以看pom文件），解压后导入到本地IDE.注：我分享的是cdh版本的，只需要改为你需要的在pom文件中修改Cdh版本即可，如果你的是APache版本的，需要下载Apache版本的项目，
源码修改
1.先修改repository下的依赖，让phoenix依赖CDH的repository而不依赖apache原生的,修改如下（有的项目是不需要修改的）
cdh.repo
https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos
Cloudera Repositories
false
cdh.snapshots.repo
https://repository.cloudera.com/artifactory/libs-snapshot-local
Cloudera Snapshots Repository
true
false
cloudbees netty
http://repository-netty.forge.cloudbees.com/snapshot/
apache release
https://repository.apache.org/content/repositories/releases/
com.cloudera.cdh
cdh-root
5.10.0
5.10.0 处改为你的CDH版本的，如果是Apache版本的使用Apache的repository（https://repository.apche.com/artifactory/libs-snapshot-local）
1.2
${cdh.hive.version}
${cdh.hadoop.version}
${cdh.pig.version}
${cdh.jackson.version}
3.5.2
1.2.17
${cdh.slf4j.version}
2.5.0
1.6
2.1
2.5
1.2
1.0
1.1.9
13.0.1
${cdh.flume.version}
1.3.9-1
1.0-1
2.11
0.3
4.0.23.Final
1.7
3.2.0-incubating
3.2.2
1.6
2.1.2
1.8.0
8.1.7.v20120910
0.8.0-incubating
${cdh.spark.version}
2.10.4
2.10
注意，如果是CDH版本的只需要下载我分享的地址的项目，修改CDH的版本即可，如果是非我分享的项目，一定要修改跟你集群环境相类似的版本，不然会出错，而且有时候还需要注意hbase的版本号、Cdh的版本、Hbase属于cloudera的版本还是Apache的版本，这些都是要注意的 ，cloudera的hbase和Apache的hbase版本差别还是很大的，
源码编译
第二步中修改完成后,直接在phoenix源代码根目录下执行mvn clean install -DskipTests后等待编译成功随后可以去\phoenix-for-cloudera-4.9-HBase-1.2-cdh5.9\phoenix-assembly\target目录下查看结果，如下图
Phoenix部署与安装
编译完成后，上面结果图中phoenix-4.9.0-cdh5.10.0.tar.gz是已经打包好解压,直接上传到hbase的集群上面卸载原版本
由于cdh自带版本，你手动删除，cdh会定时检测，会恢复你删除的，需要在cdh配置界面卸载，位置如图所示
点击按钮parcel，会出现你集群所安装所有主键，找到你的phoenix组件，卸载，并删除，这个自己摸索哈，最后再重启的CDH集群，
安装
找到你的编译好的phoenix-4.9.0-cdh5.10.0.tar.gz上传到你的hbase集群，解压你的jar包，我解压的位置为/usr/local，然后在你的phoenix的lib里面找到jar包phoenix-4.9.0-cdh5.9.1-server.jar上传到你的hbase集群的每个hbase的lib下面的，一般的路径为（cdh版本：/opt/cloudera/parcels/CDH-5.10.0-1.cdh5.10.0.p0.41/lib/hbase/lib），注意：只要是有habse的集群，都是需要上传的，然后在你的cdh的配置界面配置
安装 增加hbase-site.xml配置
hbase.table.sanity.checks
false
CDH修改方法:
在集群管理页面点击Hbase,进入Hbase管理界面
点击配置
选择高级
增加如下配置
重启Hbase
登录phoenix
./sqlline.py qkt-datacenter1:2181 其中qkt-datacenter1是我zookeeper上的一台机群，这个位置可以是IP，但是一定zookeeper中其中一台的集群或者IP，而不是本机，进行测试offset可以使用，截图如下：
创建索引
首先进行配置，关于配置，版本不同，配置的也有所差异，如果想要准确，还是查看官网（http://phoenix.apache.org/secondary_indexing.html），关于博客，写的比较好的一篇也是翻译官网的，您将需要将以下参数添加到每个区域服务器上的hbase-site.xml：
您将需要将以下参数添加到每个区域服务器(regionServer)上的hbase-site.xml：
hbase.regionserver.wal.codec
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec
hbase.region.server.rpc.scheduler.factory.class
org.apache.hadoop.hbase.ipc.PhoenixRpcSchedulerFactory
Factory to create the Phoenix RPC Scheduler that uses separate queues for index and metadata updates
hbase.rpc.controllerfactory.class
org.apache.hadoop.hbase.ipc.controller.ServerRpcControllerFactory
Factory to create the Phoenix RPC Scheduler that uses separate queues for index and metadata updates
通过确保索引更新的优先级高于数据更新，上述属性可防止在全局索引（HBase 0.98.4+和Phoenix 4.3.1+）的索引维护过程中发生死锁。它还通过确保元数据rpc调用比数据rpc调用具有更高的优先级来防止死锁。
从Phoenix 4.8.0开始，不需要更改配置就可以使用本地索引。在Phoenix 4.7及更低版本中，主服务器节点和区域服务器节点上的服务器端hbase-site.xml需要进行以下配置更改：
hbase.master.loadbalancer.class
org.apache.phoenix.hbase.index.balancer.IndexLoadBalancer
hbase.coprocessor.master.classes
org.apache.phoenix.hbase.index.master.IndexMasterObserver
hbase.coprocessor.regionserver.classes
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.LocalIndexMerger
过程中所遇到的问题：
1.为什么我关联上hbase的表以后查询出错，order by、group by ，＞，<统统报错，说什么类型不匹配，或者列的不存在？？？
我一开始是使用sqoop直接从mysql数据库导入到hbase里面，因为从mysql直接导入到hbase时不能先在hbase里面建表（建表的时候制定其cloumn类型），再导入前面你所建的表中，只能再导入的时候建表，这样在hbase里面所生成表的列都是varchar类型的，但是这时候你如果去phoenix的shell中建立表（表中含有非string的类型，例如：int、long、time等等）并关联hbase里面相应的表，当你在shell中进行查询的时候，如果你对非string（例如：int、long、time等等）的column进行操作的时候出错，这是因为你的数据底层就是按照varchar进行存储的，虽然你在phoenix中建表的column是非string的，但是他是不被hbase识别的，因为底层hbase存储的column就是varchar，
解决方案：在phoenix中创建你所需要的表，然后通过sqoop先把数据导入到hdfs上面，在通过phoenix通过的job把数据导入到phoenix的表中即可，下面列举出所做项目，以供大家参考：
从mysql数据库中的表数据导到hdfs（这个是全部导入）
sqoop import --connect jdbc:mysql://199.29.0.4:3306/qkreport -username mysqlname -password mima --table table_name--fields-terminated-by '$' --target-dir /phoenix/
从mysql数据库中的表数据导到hdfs（这个是增量导入）
sqoop import --connect jdbc:mysql://199.29.0.4:3306/qkreport -username mysqlname -password mima --table tablename --fields-terminated-by '$' --where "id>1517965" --check-column 'Id' --incremental append --last-value 1517965 --m 1 --target-dir /phoenix/
cd /usr/local/PHOENIX4.9/
hadoop jar phoenix-4.9.-phoenix1.3.0-client.jar org.apache.phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool -t 'table' -i /phoenix/part* -z qkt-datacenter1,qkt-datacenter2,qkt-datacenter3 -d '$'参数说明：
--- t :表名
--- i :数据存储的位置：file:/// 代表本地， 上面的是hdfs
--- z: zookeeper集群
--- d : 你存储的数据的分隔符
2.phoenix采用的是global索引，其导入会自动更新索引，只有在数据量超大，导入时，索引有可能报错，这时候就需要来手动执行更新索引，创建索引的本质是建立hbase表，其详细规则可以查看网上文献，此处不再说说明；从mysql数据库中的表数据导到hdfs（这个是全部导入） a. 创建global索引，其分区情况会跟主表分区规则相同 b.加入创建一个按照column A desc 排序的索引，但是查找的时候如果按照 order by A asc 其速度会较慢，在140w级别数据、4个节点、20个分区，其速度在2s以上
3.Phoenix删除无法删除的表 在phoenix的shell中执行 DELETE from SYSTEM.CATALOG where TABLE_NAME =‘member_contract’;
4.phoenix中跟hbase一样，是区分大小写的，如果不带双引号（”）是自动转化为大写，而且跟hbase一样也从在空间的，然后在空间里面建表，列也是有列簇的，创建表的时候如果不加列簇，默认列簇为“0“，