Phoenix

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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。

1、Phoenix搭建

Phoenix 4.15.0 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

解压

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

改名

mv /usr/local/soft/apache-phoenix-4.15.0-HBase-1.4-bin /usr/local/soft/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集群

# 在master中执行
start-hbase.sh

5、配置环境变量

vim /etc/profile

PHOENIX_HOME=/usr/local/soft/phoenix-4.15.0
export PATH=$PHOENIX_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile

2、Phoenix使用

1、连接|退出 sqlline

# 连接
# 这边连接只指定一台虚拟机也可以，因为Zookeeper是去中心化架构，找到一台就等于找到整个集群
sqlline.py master,node1,node2

# 出现 表示初始化成功
163/163 (100%) Done
Done
sqlline version 1.5.0
0: jdbc:phoenix:master,node1,node2> 

# 退出
!quit

2、常用命令

Phoenix 的数据与元数据还是借助 HBase 存储

Phoenix 的 shell 中是区分大小写的，默认转成大写；若想要表名不被转成大写，则需要将表名通过双引号引起来

# 1、创建表
# 将 id 设置为 PRIMARY KEY 对应着 HBase 中的 rowkey  
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 这和 MySQL中的SQL、Hive中的HQL 不一样
# 且不需要以 ; 结尾
!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，不然会被默认转成大写
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：

// column_encoded_bytes=0  --  表示用多少个字节去将HBase上的数据通过编码转换然后映射到Phoenix，这里设置为0表示关闭编码转换的映射，即原来在HBase上的数据是什么样，映射到Phoenix就是什么样
// 若在创建第一类表映射的时候，不指定 column_encoded_bytes=0 则创建的映射表查不出来数据
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。

二级索引：建立 rowkey 与 列值 的映射关系

二级索引原理图及建立二级索引的两种方式

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 向其中添加

<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.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）

全局索引用的是建立二级索引的第一种方式 --- 生成索引表

全局索引的原理 -- rowkey 前缀过滤

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，除非使用hint。

hint 格式 /*+ ……*/

# 在Linux中创建 DIANXIN.sql 文件 ，并在文件中添加下面的建表语句
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;

# 上传数据至Linux 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 );

# 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。

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

类似 MySQL|Hive 的 JDBC

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

# 注意 在加入上面的依赖的时候 如果项目的 pom.xml 文件中有以下依赖需要将之注释掉 因为上面的依赖含有下面依赖的功能，会产生冲突
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-client</artifactId>
            <version>1.4.6</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-server</artifactId>
            <version>1.4.6</version>
        </dependency>
    </dependencies>

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();
posted @ 2022-03-02 00:18  赤兔胭脂小吕布  阅读(319)  评论(0)  编辑  收藏  举报