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。
目录
- Phoenix
- 1、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sqlline
- 2、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
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='1500100004';
# 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
);
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
二级索引：建立行键与列值的映射关系
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
hbase.regionserver.wal.codec
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec
hbase.rpc.timeout
60000000
hbase.client.scanner.timeout.period
60000000
phoenix.query.timeoutMs
60000000
# 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
hbase.rpc.timeout
60000000
hbase.client.scanner.timeout.period
60000000
phoenix.query.timeoutMs
60000000
# 启动hbase
start-hbase.sh
# 重新进入phoenix客户端
sqlline.sql master,node1,node2
2、创建索引
2.1、全局索引
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 );
索引名 哪张表
# 查询数据 ( 索引未生效)
select * from DIANXIN where end_date = '20180503154014';
# 索引未生效就还是去原始表查，不是去索引表查
# 运行超过1秒，不算是实时的
# 强制使用索引 （索引生效） hint
# /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX) */ 算是提示
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 );
# 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) 返回慢
select end_date from DIANXIN where COUNTY = '8340103';
#CREATE INDEX DIANXIN_INDEX1 ON DIANXIN ( end_date,COUNTY );
#end_date 在前，row前缀过滤器，效率快
# 单条件 (索引生效) end_date 在前 返回快
select COUNTY from DIANXIN where end_date = '20180503154014';
# 删除索引
drop index DIANXIN_INDEX on DIANXIN;
#单独启动regionServer
./hbase-daemon.sh start regionserver
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';
# 因为DIANXIN表数据大，所以速度比较慢
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;
# 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
org.apache.phoenix
phoenix-core
4.15.0-HBase-1.4
package com.gym.HBase;
import java.sql.*;
/**
* @
* @create 2021-12-04-21:11
* @create 明天吃烤肉
*/
public class Demo7PhoenixJDBC {
public static void main(String[] args) throws SQLException {
//1.创建连接
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:phoenix:master,node1,node2:2181");
//
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("select /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX_COVER) */ * from DIANXIN where x=? and y =?");
//
ps.setDouble(1, 117.233);
ps.setDouble(2, 31.833);
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 county = rs.getString("county");
System.out.println(mdn + "," + start_date + "," + end_date + "," + county);
}
ps.close();
conn.close();
}
}