Phoenix使用指南

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2022-03-29 02:56 530阅读 0赞

## Phoenix ##

Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层，能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表，插入数据和对HBase数据进行查询，如果可以像操作mysql等一样通过sql实现对Hbase的操作，那么很大程度降低了Hbase的使用成本。Apache Phoenix 组件就完成了这种需求，官方注解为 “Phoenix -we put the SQL back in NoSql”，通过官方说明，Phoenix 的性能很高，相对于 hbase 原生的scan 并不会差多少，而对于类似的组件 hive、Impala等，性能有着显著的提升，详细请阅读https://phoenix.apache.org/performance.html。

Apache Phoenix 官方站点：[https://phoenix.apache.org/][https_phoenix.apache.org]  
Phoenix支持的sql语句： [https://phoenix.apache.org/language/index.html][https_phoenix.apache.org_language_index.html]

Phoenix 支持的DataTypes：[https://phoenix.apache.org/language/datatypes.html][https_phoenix.apache.org_language_datatypes.html]  
Phoenix 支持的函数：[https://phoenix.apache.org/language/functions.html][https_phoenix.apache.org_language_functions.html]

Phoenix完全使用Java编写，作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描，并编排执行以生成标准的JDBC结果集,

Download：[http://phoenix.apache.org/download.html][http_phoenix.apache.org_download.html]

### 安装 ###

下载hbase对应版本的phoenix；解压bin.tar.gz包，拷贝phoenix server jar包到hbase集群的每个region server 的lib目录下，然后重启hbase 集群

wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/phoenix/apache-phoenix-4.14.1-HBase-1.4/bin/apache-phoenix-4.14.1-HBase-1.4-bin.tar.gz
     
    tar -zxvf apache-phoenix-4.14.1-HBase-1.4-bin.tar.gz
    mv apache-phoenix-4.14.1-HBase-1.4-bin/ phoenix-1.4

拷贝phoenix-core-4.14.1-HBase-1.4.jar到RegionServer,如果有其他节点则把master和slave都需要拷  
phoenix-4.14.1-HBase-1.4-server.jar 和 phoenix-core-4.14.1-HBase-1.4.jar

cd phoenix-HBase-1.4
    cp phoenix-core-4.14.1-HBase-1.4.jar hbase-1.4.9/lib
    cp phoenix-4.14.1-HBase-1.4-client.jar /mnt/hbase-1.4.9/lib
    
    # 拷贝到其他节点
    $scp -r phoenix-core-4.14.1-HBase-1.4.jar  hadoop@172.18.68.88:/home/hbase-1.4.9/lib 拷贝到slave01
    scp -r phoenix-4.14.1-HBase-1.4-client.jar  hadoop@172.18.68.88:/home/hbase-1.4.9/lib 拷贝到slave01

2.3.3 重启hbase

$cd /mnt/hbase-1.4.9/bin
    
    $./stop-hbase.sh
    
    $./start-hbase.sh

#phoenix
    export PHOENIX_HOME=/home/hadoop/app/phoenix
    export PHOENIX_CLASSPATH=$PHOENIX_HOME
    export PATH=$PATH:$PHOENIX_HOME/bin
    
    source /etc/profile

### 执行sql测试 ###

./sqlline.py localhost:2181
    Setting property: [incremental, false]
    Setting property: [isolation, TRANSACTION_READ_COMMITTED]
    issuing: !connect jdbc:phoenix:localhost:2181 none none org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver
    Connecting to jdbc:phoenix:localhost:2181
    SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
    SLF4J: Found binding in [jar:file:/mnt/phoenix-HBase-1.4/phoenix-4.14.1-HBase-1.4-client.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
    SLF4J: Found binding in [jar:file:/mnt/hadoop-2.7.5/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
    SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
    19/01/07 04:07:30 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
    Connected to: Phoenix (version 4.14)
    Driver: PhoenixEmbeddedDriver (version 4.14)
    Autocommit status: true
    Transaction isolation: TRANSACTION_READ_COMMITTED
    Building list of tables and columns for tab-completion (set fastconnect to true to skip)...
    133/133 (100%) Done
    Done
    sqlline version 1.2.0
    0: jdbc:phoenix:localhost:2181> !tables
    +------------+--------------+-------------+---------------+----------+------------+----------------------------+-----------------+--------------+-----------------+------------+
    | TABLE_CAT  | TABLE_SCHEM  | TABLE_NAME  |  TABLE_TYPE   | REMARKS  | TYPE_NAME  | SELF_REFERENCING_COL_NAME  | REF_GENERATION  | INDEX_STATE  | IMMUTABLE_ROWS  | SALT_BUCKE |
    +------------+--------------+-------------+---------------+----------+------------+----------------------------+-----------------+--------------+-----------------+------------+
    |            | SYSTEM       | CATALOG     | SYSTEM TABLE  |          |            |                            |                 |              | false           | null       |
    |            | SYSTEM       | FUNCTION    | SYSTEM TABLE  |          |            |                            |                 |              | false           | null       |
    |            | SYSTEM       | LOG         | SYSTEM TABLE  |          |            |                            |                 |              | true            | 32         |
    |            | SYSTEM       | SEQUENCE    | SYSTEM TABLE  |          |            |                            |                 |              | false           | null       |
    |            | SYSTEM       | STATS       | SYSTEM TABLE  |          |            |                            |                 |              | false           | null       |
    +------------+--------------+-------------+---------------+----------+------------+----------------------------+-----------------+--------------+-----------------+------------+
    0: jdbc:phoenix:localhost:2181>

## sql操作的前提之路 ##

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： 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。而且相比于直接创建映射表，视图的查询效率会低，原因是：创建映射表的时候，Phoenix会在表中创建一些空的键值对，这些空键值对的存在可以用来提高查询效率。修改视图不会对数据源进行改变。
 *  表映射：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。

hbase命令行中创建表test

$ cd /home/hadoop/hbase/bin
    
    $ ./hbase shell
    create 'test','name','company'

下面的视图映射和表映射均基于该表。

### 视图映射 ###

1）创建视图

create table "test"(empid varchar primary key,"name"."firstname"varchar,"name"."lastname"varchar,"company"."name" varchar,"company"."address"varchar);

按照family.cloum的方式创建表结构语句

2）删除视图

drop view "test";

### 表映射 ###

使用Apache Phoenix创建对HBase的表映射，有两种方法：

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 "bamboo"(empid varchar primarykey,"name"."firstname"varchar,"name"."lastname"varchar,"company"."name" varchar,"company"."address"varchar);
    
    # hbase 可以看到该表
    hbase(main):001:0> list                                                                                                                                                                     
    bamboo

第2）种情况下，直接使用与第1）种情况一样的create table语句进行创建即可，这样系统将会自动在Phoenix和HBase中创建person_infomation的表，并会根据指令内的参数对表结构进行初始化。
    
    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。

### 常用sql ###

# 进入命令行
    ./sqlline.py localhost:2181
    
    
    # 创建表
    
    create table "bamboo"(empid varchar primarykey,"name"."firstname"varchar,"name"."lastname"varchar,"company"."name" varchar,"company"."address"varchar);
    
    
    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));
    
          在phoenix中，默认情况下，表名等会自动转换为大写，若要小写，使用双引号，如"us_population"。
    
    
    # 显示所有表
      !table
           或
           !tables
    
    # 插入记录
          upsert into us_population values('NY','NewYork',8143197);
          upsert into us_population values('BJ','BeiJing',9143197);
          upsert into us_population values('SH','ShangHai',9143198);
          upsert into us_population values('TY','TokYou',8043198);
    
    
    #查询记录
    select * from us_population ;
    +--------+-----------+-------------+
    | STATE  |   CITY    | POPULATION  |
    +--------+-----------+-------------+
    | BJ     | BeiJing   | 9143197     |
    | NY     | NewYork   | 8143197     |
    | SH     | ShangHai  | 9143198     |
    | TY     | TokYou    | 8043198     |
    +--------+-----------+-------------+
    
    select * from us_population where state='NY';
    
    # 删除记录:
     
    delete from us_population where state='NY';
    
    
    # alter：可添加或删除一列或更新表属性。被移除的列，其上数据会被删除。如果该列是主键，不能被移除，如果移除列的是一个视图，数据是不会受影响的。
    
     ALTER TABLE us_population ADD area varchar(50);
    
     upsert into us_population values('SZ','ShenZhen',443198,'20000');#插入一条数据
      select * from us_population ;
    +--------+-----------+-------------+--------+
    | STATE  |   CITY    | POPULATION  |  AREA  |
    +--------+-----------+-------------+--------+
    | BJ     | BeiJing   | 9143197     |        |
    | SH     | ShangHai  | 9143198     |        |
    | SZ     | ShenZhen  | 443198      | 20000  |
    | TY     | TokYou    | 8043198     |        |
    +--------+-----------+-------------+--------+
    
    
    ALTER TABLE us_population DROP COLUMN area;#删除area列后ShenZhen的area值将丢失
    
    ALTER TABLE us_population SET IMMUTABLE_ROWS=true#
    
     
    
    
    #  删除表:如果删除表，表中数据也会被删除，如果是视图则不受影响
    DROP TABLE "us_population";
    
    #  退出命令行
          !quit

具体语法参照官网

[https://phoenix.apache.org/language/index.html\#upsert\_select][https_phoenix.apache.org_language_index.html_upsert_select]

## java链接到phoenix客户端 ##

pom

<dependency>
    <groupId>org.apache.phoenix</groupId>
    <artifactId>phoenix-core</artifactId>
    <version>4.10.0-HBase-1.2</version>
    </dependency>

java

package com.epoint.test.phoenix;
    
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.DriverManager;
    import java.sql.ResultSet;
    import java.sql.SQLException;
    import java.sql.Statement;
    
    public class Phoenix {
        private static String driver = "org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver";
    
        public static void main(String[] args) throws SQLException {
            try {
                Class.forName(driver);
            } catch (ClassNotFoundException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            Statement stmt = null;
            ResultSet rs = null;
    
            Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:phoenix:hadoop0,hadoop1,hadoop2:2181");
            stmt = con.createStatement();
            String sql = "select * from test";
            rs = stmt.executeQuery(sql);
            while (rs.next()) {
                System.out.print("id:"+rs.getString("id"));
                System.out.println(",name:"+rs.getString("name"));
            }
            stmt.close();
            con.close();
        }
    }

## 视图界面SQuirrel使用 ##

如果希望通过客户端以图形化的界面操作Phoenix的话，可以下载并安装SQuirrel。

SQuirrel SQL Client是一个用Java写的数据库客户端，可以通过一个统一的用户界面来操作MySQL 、PostgreSQL 、MSSQL、 Oracle等任何支持JDBC访问的数据库。使用起来非常方便。
    
    SQuirrel下载页面：http://squirrel-sql.sourceforge.net/#installation。
    
    SQuirrel的安装步骤（参考https://phoenix.apache.org/installation.html）：
    
    1）移除SQuirrel的lib文件夹下的phoenix-[oldversion]-client.jar(如果有的话），然后拷贝phoenix-[newversion]-client.jar到SQuirrel的lib文件夹下，phoenix-[newversion]-client.jar须与欲连接的hbase的lib下的phoenix版本一致。
    
    2）windows下，运行squirrel-sql.bat启动SQuirrel，在启动界面下，切换到Drivers选项卡，点击＋号添加新的驱动。
    
    3）在添加驱动对话框中，设置name为Phoenix,设置Example URL为 jdbc:phoenix:localhost，其中的localhost为hbase使用的Zookeeper主机名。
    
    4）设置Class Name文本框的内容为 “org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver”， 如图4.1，然后点击“OK”关闭。
    
    5）切换到Aliases选项卡，点击+新建一个alias。
    
    6）在对话框中，name：任何名称，Driver:选择phoenix，username、password可省略，或者填任意值均可。
    
    7）URL的内容为：jdbc:phoenix: zookeeperquorum server，例如，要连接本机的hbase，URL为：jdbc:phoenix:localhost，如图4.2。
    
    8）点击Test,在新对话框中选择connect,如果一切设置正确的话，应该连接成功，然后点击OK关闭对话框。
    
    9）双击新建的phoenix alias,点击connect，然后就可以通过phoenix的sql语句操作hbase了，如图4.3。

## 参考资料 ##

单机安装  
[https://blog.csdn.net/xerjava/article/details/79072290][https_blog.csdn.net_xerjava_article_details_79072290]

集群安装  
[https://www.cnblogs.com/zlslch/p/7096353.html][https_www.cnblogs.com_zlslch_p_7096353.html]

[https_phoenix.apache.org]: https://phoenix.apache.org/
[https_phoenix.apache.org_language_index.html]: https://phoenix.apache.org/language/index.html
[https_phoenix.apache.org_language_datatypes.html]: https://phoenix.apache.org/language/datatypes.html
[https_phoenix.apache.org_language_functions.html]: https://phoenix.apache.org/language/functions.html
[http_phoenix.apache.org_download.html]: http://phoenix.apache.org/download.html
[https_phoenix.apache.org_language_index.html_upsert_select]: https://phoenix.apache.org/language/index.html#upsert_select
[https_blog.csdn.net_xerjava_article_details_79072290]: https://blog.csdn.net/xerjava/article/details/79072290
[https_www.cnblogs.com_zlslch_p_7096353.html]: https://www.cnblogs.com/zlslch/p/7096353.html