描述hbase的查询工具有很多如:Hive,Tez,Impala,Shark/Spark,Phoenix等。今天主要记录Phoenix。,中文译为“凤凰”,很美的名字。Phoenix是由saleforce.com开源的一个项目,后又捐给了Apache基金会。它相当于一个Java中间件,提供jdbc连接,操作hbase数据表。OLTP中。在线事务处理的环境中,需要低延迟,而Phoenix在查询HBa
转载 2024-09-30 13:25:33
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一、什么是Phonenix? 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HBase数据进行查询。 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。直接使用HB
转载 2023-09-08 23:54:33
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1.Phoenix 简介官网在这里插入代码片官网: http://phoenix.apache.org/Phoenix-in-15-minutes-or-less.html 源码: https://github.com/phoenixframework/phoenix2. 特点:优点:1. 编译SQL查询为原生HBase的scan语句 2. 检测scan语句最佳的开始结束的key(确定扫描
文章目录Phoenix 定义为什么使用 PhoenixPhoenix 快速入门安装Phoenix Shell 操作table表的映射数字类型说明Phoenix JDBC 操作 Phoenix 定义PhoenixHBase 的开源 SQL 皮肤。可以使用标准 JDBC API 代替 HBase 客户端 API来创建表,插入数据查询 HBase 数据。为什么使用 Phoenix官方给的解释为
# HBase安装Phoenix ## 概述 Apache Phoenix是一个开源的、分布式的、关系型数据库管理系统(RDBMS)的层次,用于在Apache HBase上执行SQL查询。本文将介绍在HBase安装配置Phoenix的详细步骤,并提供相应的代码示例。 ## 前提条件 在开始安装之前,请确保满足以下前提条件: - 已经安装配置好HBase集群。 - 已经具备管理员权限。
原创 2023-10-20 06:11:54
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HBase 分布式安装部署小笔记前言HBase的使用依赖于Hadoopzookeeper,在安装部署HBase之前,要先安装好Hadoopzookeeper(如果不安装zookeeper,HBase也自带了zookeeper,但HBase自带的zookeeper一般只用于简单测试使用,不能用于生产环境),Hadoopzookeeper的安装部署可以分别参见我之前的博客:小坨的在CentOS6
文章目录整合Phoenix定义为何要使用安装SHELL操作表的映射简易JDBC示例二级索引二级索引配置文件全局索引包含索引本地索引(local index)HBase与 Hive 的集成使用场景集成方法示例整合已有HBase表示例 整合Phoenix定义Phoenix 官网地址 https://phoenix.apache.org/Phoenix作为一款OLTPApache Hadoop的操作
转载 2024-04-17 20:51:18
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版本:* hadoop:2.7.5 * hbase:1.4.13 * phoenix:4.15.0 * zookeeper:3.6.0准备工作明确自己是要将hbase中的数据加载到phoenix中 如果表命名空间不是默认的,要配置一些属性。这里检查两个事情:检查hbase服务中的hbase-site.xml配置文件是否有:<property> <name>pho
转载 2024-03-04 16:41:21
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安装Docker# 移除之前安装的docker sudo yum remove docker* # 安装yum工具,进行docker国内yum源的配置 sudo yum install -y yum-utils #配置docker的yum地址 sudo yum-config-manager \ --add-repo \ http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/l
目录目录 11. 前言 12. 约定 23. 相关端口 24. 下载HBase5. 安装步骤 25.1. 修改conf/regionservers5.2. 修改conf/hbase-site.xml5.2.1. hbase.master.info.port 45.2.2. hbase.master.info.
接着上一篇数据库应用实验,这篇博客主要是搞明白Phoenix+HBase,刚开始接触这两个名词,一点都不理解这是干什的,一顿搜索B站的讲解,才大致了解这是干什么的。一、Phoenix+HBase是什么HBase是一个NOSQL(not onlysql)的数据库,能够实时读写大量的数据。单张表就可以做到10亿*百万列数据量的级别。Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层,能让我们用标准的JD
转载 2023-11-17 14:37:37
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  saiku不仅可以对传统的RDBMS里面的数据做OLAP分析,还可以对Nosql数据库如Hbase做统计分析。本文简单介绍下一个使用saiku去查询分析hbase数据的例子。 1、phoenixhbase的关系我们知道:hbase虽然好用,但是想用jdbc方式来查询数据单纯的hbase是办不到的,这里需要借助一个JDBC中间件名叫phoenix(英文:凤凰)来实
转载 2024-04-24 12:06:56
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5. 性能问题Hbase默认只支持对行键的索引,那么如果要针对其它的列来进行查询,就只能全表扫描之前介绍的查询是使用scan + filter组合来进行查询的,但查询地效率不高,因为要进行顺序全表扫描而没有其他索引。如果数据量较大,只能在客户端(client)来进行处理,如果要传输到Client大量的数据,然后交由客户端处理网络传输压力很大客户端的压力很大如果表存储的数据量很大时,效率会非常低下,
转载 2024-02-26 21:21:34
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Hbase的基础认知HBase适用于:持久化存储大量数据(TB、PB) 对扩展伸缩性有要求 需要良好的随机读写性能 简单的业务KV查询(不支持复杂的查询比如表关联等) 能够同时处理结构化非结构化的数据 订单流水、交易记录、需要记录历史版本的数据等不适用于(适用于RDBMS):几千、几百万数据 需要类型列(不过已经可以用Phoniex on HBase解决这个问题) 需要跨行事务,目前HBase
ase是一个在HDFS上开发的面向列的分布式数据库,能够对大型数据提供随机、实施的读写访问。HBase的运行依赖于其他文件系统,他模仿并提供了基于Google文件系统(GFS)中大表(BigTable)数据库的所有功能。虽然数据库存储检索的...
原创 2023-03-21 07:04:28
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# HBase Phoenix 安装方法 HBase Phoenix是一个基于HBase的SQL查询引擎,它提供了通过SQL查询访问HBase数据的功能。在本文中,我们将介绍如何安装HBase Phoenix,并通过一些示例代码来演示其基本用法。 ## 1. 安装准备工作 在开始安装HBase Phoenix之前,我们需要确保已经安装了以下软件工具: - Apache HBase - J
原创 2024-06-12 04:28:53
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# CDH HBase 安装 Phoenix 教程 ## 1. 简介 CDH(Cloudera Distribution for Hadoop)是一种基于Apache Hadoop的分布式数据处理平台,HBase是Hadoop生态系统中的一个开源列式分布式数据库。Phoenix是一个基于HBase的分布式SQL查询引擎。本教程将指导你如何在CDH环境下安装Phoenix。 ## 2. 安装准备
原创 2024-01-11 10:35:53
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一、基本概念  诸如历史消息查询、历史记录查询等,当数据量变得超过数百万数千万乃至上亿级别,关系型数据库必然要走向sharding,但具体的sharding方案往往绑定着一些列的业务产品设计,比如特定的用户查询方式,如何设计sharding键等等。本文试图探讨从另一种技术栈也就是nosql来解决大数据量查询与存储的问题,并比较传统关系型数据库与nosql在实践中各自的优势。Hbase底层存储基于
转载 2023-07-12 10:53:57
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1. Phoenix定义Phoenix最早是saleforce的一个开源项目,后来成为Apache基金的顶级项目。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HBase数据进行查询。put the SQL back in NoSQLPhoenix完全使用Java编写,作为HBase内嵌的JDBC驱
1. HBase读写的方式概况主要分为:纯Java API读写HBase的方式;Spark读写HBase的方式;Flink读写HBase的方式;HBase通过Phoenix读写的方式;第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二、第三则分别是Spark、Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作
转载 2023-07-25 15:24:07
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