Phoenix是一個HBase框架,能夠經過SQL的方式來操做HBase。html
Phoenix是構建在HBase上的一個SQL層,是內嵌在HBase中的JDBC驅動,可以讓用戶使用標準的JDBC來操做HBase。sql
Phoenix使用JAVA語言進行編寫,其查詢引擎會將SQL查詢語句轉換成一個或多個HBase Scanner,且並行執行生成標準的JDBC結果集。apache
*若是須要對HBase進行復雜的操做,那麼應該使用Phoenix,其會將SQL語句轉換成HBase相應的API。app
*Phoenix只能用在HBase上,其查詢性能要遠高於Hive。框架
Phoenix與HBase中的表是獨立的,二者之間沒有必然的關係。函數
Phoenix與HBase集成後會建立六張系統表:SYSTEM.CATALOG、SYSTEM.FUNCTION、SYSTEM.LOG、SYSTEM.SEQUENCE、SYSTEM.STATS,其中SYSTEM.CATALOG表用於存放Phoenix建立表時的元數據。oop
Phoenix建立表時會自動調用HBase客戶端建立相應的表,而且在SYSTEM.CATALOG系統表中記錄Phoenix建立表時的元數據,其主鍵的值對應HBase的RowKey,非主鍵的列對應HBase的Column(列族不指定時爲0,且列會進行編碼)性能
若是是經過Phoenix建立的表,那麼必須經過Phoenix客戶端來對錶進行操做,由於經過Phoenix建立的表其非主鍵的列會進行編碼。優化
Phoenix的SQL中若是表名、字段名不使用雙引號標註那麼默認轉換成大寫。編碼
Phoenix中的字符串使用單引號進行標註。
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) );
*主鍵的值對應HBase中的RowKey,列族不指定時默認是0,非主鍵的列對應HBase的列。
DROP TABLE us_population;
SELECT * FROM us_population WHERE state = 'NA' AND population > 10000 ORDER BY population DESC;
*在進行查詢時,支持ORDER BY、GROUP BY、LIMIT、JOIN等操做,同時Phoenix提供了一系列的函數,其中包括COUNT()、MAX()、MIN()、SUM()等,具體的函數列表能夠查看:http://phoenix.apache.org/language/functions.html
*無論條件中的列是不是聯合主鍵中的,Phoenix同樣能夠支持。
DELETE FROM us_population WHERE state = 'NA';
UPSERT INTO us_population VALUES('CA','GZ',850000);
UPSERT INTO us_population(state,city) VALUES('CA','GZ');
*若是主鍵的值重複,那麼進行更新操做,不然插入一條新的記錄(在進行更新時,沒有更新的列保持原值,在進行插入時,沒有插入的列爲null)
*在使用UPSERT時,主鍵的列不能爲空(包括聯合主鍵)
只要直接經過HBase客戶端建立的表,若想用Phoenix來進行操做,那麼必需要進行表的映射,由於SYSTEM.CATALOG表中並無維護Phoenix建立表的元數據。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS 表名( 列名 類型 主鍵, 列簇.列名, 列簇.列名 )
*HBase中的RowKey映射Phoenix的主鍵,HBase中的Column映射Phoenix的列,且使用列簇名.列名進行映射。
*至關於在SYSTEM.CATALOG表中錄入相關的元數據,使Phoenix可以進行操做它。
CREATE VIEW 視圖名( 列名 類型 主鍵, 列簇.列名, 列簇.列名 )
*Phoenix中的視圖只能進行查詢,不能進行添加、更新、刪除操做。
*往HBase安裝目錄下的conf目錄下的hbase-site.xml文件中添加配置。
哈希取模
經過在建立表時指定SALE_BUCKETS來實現將表中的數據預分割到多個Region中,有利於提升讀取數據的性能。
其原理是將RowKey進行散列,把獲得的餘數的byte值插入到RowKey的第一個字節中,並經過預約義每一個Region的Start Key和End Key,將數據分散存儲到不一樣的Region中。
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) )SALT_BUCKETS=16;
*經過SALE_BUCKETS設置哈希函數的除數P(除留餘數法)
根據值來進行預分區
在建立表時,能夠精確的指定RowKey根據什麼值來進行預分區,不一樣的值存儲在獨立的Region中,有利於提升讀取數據的性能。
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) )SPLIT ON('CS','EU','NA');
在HBase中每一個列簇對應一個文件,若是要查詢的列其列簇下只有它本身,那麼將極大的提升讀取數據的性能。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS us_population ( state CHAR(2) NOT NULL, city VARCHAR NOT NULL, C1.population BIGINT CONSTRAINT my_pk PRIMARY KEY (state, city) );
*列族只能在非主鍵列中進行指定。
在建立表時能夠指定表的壓縮方式,能極大的提升數據的讀寫效率。
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) )COMPRESSION='GZ';
*可選的壓縮方式包括GZip、Snappy、Lzo等。
在HBase中會自動爲RowKey添加索引,所以在經過RowKey查詢數據時效率會很高,可是若是要根據其餘列來進行組合查詢,那麼查詢的性能就很低下,此時可使用Phoenix提供的二級索引,可以極大的提升查詢數據的性能。
建立普通索引
CREATE INDEX 索引名稱 ON 表名(列名)
建立二級索引
CREATE INDEX 索引名稱 ON 表名(列名) INCLUDE(列名)
因爲Phoenix是內嵌在HBase的JDBC驅動,且HBase是經過JAVA語言編寫的,其基於HDFS,且依賴於Zookeeper進行服務的協調和HA高可用配置,所以須要安裝JDK、Hadoop和Zookeeper,並配置好JAVA_HOME環境變量。
因爲HDFS通常都以集羣的方式運行,所以須要搭建HDFS集羣並啓動。
*在搭建HDFS集羣時,須要相互配置SSH使之互相信任而且開放防火牆相應的端口,或者直接關閉防火牆。
啓動Zookeeper集羣
因爲HBase通常都以集羣的方式運行,所以須要搭建HBase集羣並啓動。
選擇對應HBase版本的Phoenix版本:http://archive.apache.org/dist
將下載後的hbase-server.jar複製到HBase安裝目錄的lib目錄下。
因爲已經將Phoenix的hbase-server.jar複製到HBase的lib目錄下,當HBase集羣啓動時將會加載Phoenix,並加載hbase-site.xml配置文件(存放HBase和Phoenix的配置),此時可使用Phoenix客戶端進行鏈接,經過標準的JDBC來操做HBase。
*Phoenix第一次啓動時,會在HBase中建立六張系統表,用於存放Phoenix的相關信息。
Phoenix提供了sqlline.py腳本用於啓動Phoenix客戶端並進行鏈接,啓動時只須要指定HBase鏈接的Zookeeper集羣地址便可。
*使用!tables查詢經過Phoenix建立的表(即SYSTEM.CATALOG表中的元數據)
導入依賴
<dependency> <groupId>org.apache.phoenix</groupId> <artifactId>phoenix-core</artifactId> <version>4.14.1-HBase-1.2</version> </dependency>
使用標準的JDBC來操做HBase
//加載驅動 Class.forName("org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver"); //經過DriverManager獲取鏈接 Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:phoenix:192.168.1.80,192.168.1.81,192.168.1.82:2181); //建立Statement實例 Statement statement = conn.prepareStatement(sql); //執行增、刪、改、查等操做 execute(sql) executeUpdate(sql) executeQuery(sql)
完整的PhoenixUtils
/** * @Auther: ZHUANGHAOTANG * @Date: 2019/1/9 10:24 * @Description: */ public class PhoenixUtils { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(PhoenixUtils.class); private static final String PHOENIX_DRIVER = "org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver"; private static final String PHOENIX_URL = "jdbc:phoenix:192.168.1.80,192.168.1.81,192.168.1.82:2181"; private static Connection conn = null; static { try { Class.forName(PHOENIX_DRIVER); conn = DriverManager.getConnection(PHOENIX_URL); } catch (Exception e) { logger.info("初始化Phoenix鏈接時失敗", e); } } /** * 獲取Phoenix中的表(系統表除外) */ public static List<String> getTables() throws Exception { List<String> tables = new ArrayList<>(); DatabaseMetaData metaData = conn.getMetaData(); String[] types = {"TABLE"}; //"SYSTEM TABLE" ResultSet resultSet = metaData.getTables(null, null, null, types); while (resultSet.next()) { tables.add(resultSet.getString("TABLE_NAME")); } return tables; } /** * 獲取表中的全部數據 */ public static List<Map<String, String>> getList(String tableName) throws Exception { String sql = "SELECT * FROM " + tableName; PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(sql); ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery(); ResultSetMetaData resultSetMetaData = resultSet.getMetaData(); List<Map<String, String>> resultList = new ArrayList<>(); while (resultSet.next()) { Map<String, String> result = new HashMap<>(); for (int i = 1, len = resultSetMetaData.getColumnCount(); i <= len; i++) { result.put(resultSetMetaData.getColumnName(i), resultSet.getString(i)); } resultList.add(result); } return resultList; } }