实战phoenix

一 安装部署

1，下载

http://archive.apache.org/dist/phoenix/

本文下载的是apache-phoenix-4.12.0-HBase-1.2-bin.tar.gz

2，安装

解压之后将phoenix-4.12.0-HBase-1.2-server.jar复制到hbase/lib目录下。

在hbase-site.xml中，添加如下配置

<property>
<name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
</property>


<property>
<name>hbase.coprocessor.master.classes</name>
<value>org.apache.phoenix.hbase.index.master.IndexMasterObserver</value>
</property>
<property>
<name>hbase.rpc.timeout</name>
<value>300000</value>
</property>


<property>
<name>hbase.region.server.rpc.scheduler.factory.class</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.ipc.PhoenixRpcSchedulerFactory</value>
<description>Factory to create the Phoenix RPC Scheduler that usesseparate queues for index and metadata updates</description>
</property>
<property>
<name>hbase.rpc.controllerfactory.class</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.ipc.controller.ServerRpcControllerFactory</value>
<description>Factory to create the Phoenix RPCScheduler that uses separate queues for index and metadataupdates</description>
</property>

重启hbase

关于hadoop及hbase的安装部署，请参考：

Hadoop伪分布式集群安装部署

HBase的安装部署

3，测试

测试的方法有很多，本文采用更加简单的测试方法。

在phoenix的bin目录下执行:sqlline.py [zookeeper]

./sqlline.py localhost:2181

创建表，并插入两条数据：

create table test (mykey integer not null primary key, mycolumn varchar);
upsert into test values (1,'Hello');
upsert into test values (2,'World!');
select * from test;

二 通过java的jdbc

创建表test1，并插入数据，然后查询

在这之前，要先将依赖：phoenix-4.12.0-HBase-1.2-client.jar加到工程的依赖里面

具体代码如下：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.Statement;
/**
* Created by spark on 2017/11/25.
*/
public class PhoenixTest {
   public static void main(String[] args) throws SQLException {
       Statement stmt = null;
       ResultSet rset = null;

       Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:phoenix:192.168.1.103:2181");
       stmt = con.createStatement();


       stmt.executeUpdate("create table test1 (mykey integer not null primary key, mycolumn varchar)");
       stmt.executeUpdate("upsert into test1 values (1,'Hello')");
       stmt.executeUpdate("upsert into test1 values (2,'World!')");
       con.commit();

       PreparedStatement statement = con.prepareStatement("select * from test1");
       rset = statement.executeQuery();
       while (rset.next()) {
           System.out.println(rset.getString("mycolumn"));
       }
       statement.close();
       con.close();
   }
}

输出结果如下：

三 映射hbase表

针对预先存在的HBase表，可以通过CREATE TABLE / CREATE VIEW DDL语句创建一个Phoenix表或视图。在这两种情况下，我们都会保留HBase元数据。对于CREATE TABLE，我们将创建任何不存在的元数据（表格，列族）。我们还将为每行添加一个空的键值，以便查询按预期工作（不需要在扫描期间映射所有列）。

Rowkey是通过使用将值简单拼接形成的，其中在变长类型后使用一个零字节作为分隔符。

映射hbase表到phoenix：

比如，在hbase上创建表t1,然后映射到phoenix上，分两步：

1，创建hbase表

create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5}

2，创建phoenix视图

CREATE VIEW "t1" ( pk VARCHAR PRIMARY KEY, "f1".val VARCHAR )

Pk列声明你的Rowkey是字符串类型。而“f1”.val列声明你的HBase表将包含KeyValues列簇和列限定符“f1”：VAL和他们的值将是一个VARCHAR。

请注意，如果使用全部大写名称创建HBase表，则不需要双引号（因为这是Phoenix对字符串进行规范化的方法，通过上面的方式对它们进行标准化）。例如，用：

创建'T1'，{NAME =>'F1'，VERSIONS => 5}

你可以创建这个phoenix图：

CREATE VIEW t1（pk VARCHAR PRIMARY KEY，f1.val VARCHAR）

Hbase表中插入一条数据，phoenix表中查询

put 't1','1001','f1:VAL','lisi'

同时创建hbase和phoenix表：

也可以直接使用cteate table同时创建phoenix表和hbase表

CREATE TABLE t1（pk VARCHAR PRIMARY KEY，val VARCHAR）