HBASE phoneix hbase phoenix hive

hbase学习之整合Phoenix与hive

Phoenix

Phoenix简介

定义

Phoenix是HBase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，插入数据和查询HBase数据。

特点

1）容易集成：如Spark，Hive，Pig，Flume和Map Reduce；

2）操作简单：DML命令以及通过DDL命令创建和操作表和版本化增量更改；

3）支持HBase二级索引创建。

架构

Phoenix快速入门

部署安装

#1.官网地址
http://phoenix.apache.org/

#2.Phoenix部署,上传并解压tar包
[atguigu@hadoop102 module]$ tar -zxvf apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz -C /opt/module/

[atguigu@hadoop102 module]$ mv apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin phoenix
#3.复制server包并拷贝到各个节点的hbase/lib
[atguigu@hadoop102 module]$ cd /opt/module/phoenix/
[atguigu@hadoop102 phoenix]$ cp /opt/module/phoenix/phoenix-5.0.0-HBase-2.0-server.jar /opt/module/hbase/lib/
[atguigu@hadoop102 phoenix]$ xsync /opt/module/hbase/lib/phoenix-5.0.0-HBase-2.0-server.jar
#4.配置环境变量
#phoenix
export PHOENIX_HOME=/opt/module/phoenix
export PHOENIX_CLASSPATH=$PHOENIX_HOME
export PATH=$PATH:$PHOENIX_HOME/bin

#5.重启HBase
[atguigu@hadoop102 ~]$ stop-hbase.sh
[atguigu@hadoop102 ~]$ start-hbase.sh
#6.连接Phoenix(使用重量级的连接),后面如果不加zookeeper地址会默认使用本机的
[atguigu@hadoop101 phoenix]$ sqlline.py hadoop102,hadoop103,hadoop104:2181

#7.连接Phoenix(使用轻量级的连接，还要先启动一个queryserver的服务queryserver.py)
[atguigu@hadoop102 ~]$ queryserver.py start
[atguigu@hadoop102 ~]$ sqlline-thin.py hadoop102:8765 # 默认找本机的8765端口

phoenix shell操作

schema(库)

默认情况下，在phoenix中不能直接创建schema。需要将如下的参数添加到Hbase中conf目录下的hbase-site.xml 和 phoenix中bin目录下的 hbase-site.xml中

<property>
    <name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name>
    <value>true</value>
</property>

# 重新启动Hbase和连接phoenix客户端.
[atguigu@hadoop102 ~]$ stop-hbase.sh
[atguigu@hadoop102 ~]$ start-hbase.sh
[atguigu@hadoop102 ~]$ sqlline.py hadoop102,hadoop103,hadoop104:2181

# 创建命令，注意这里创建的mydb,到hbase中都是大写的，如果想使用小写的加上双引号
create schema if not exists mybd;
create schema if not exists "mybd2";

# 删除
drop schema if exists "mybd2";

table

-- 1.显示所有表
!table 或 !tables
-- 2.创建表(指定单个列作为RowKey)
CREATE TABLE IF NOT EXISTS student(
id VARCHAR primary key,
name VARCHAR,
addr VARCHAR);

-- 3.插入或者数据
upsert into student(id,name,addr) values('1001','pihao','shenzhen');

-- 4.查询数据
select id,name,addr from student;

-- 5.删除数据
delete from student where id = '1001';

-- 6.创建表（使用联合主键）在hbase中会将联合主键的字段拼接作为rowkey
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));

upset into us_population('CA','LOGSJ',1000000);

hbase查看:

value=x的解释：

在hbase中，不允许存在只有rowkey,没有column的数据
在phoenix中，允许存在只有主键的数据（只存在主键，其余字段都为null）
那么问题来了，这种数据在hbase中是怎么存的呢？就使用到了这个value=x。可以理解为空数据，与phoenix对应

表的映射

1) Hbase中没有表,phoenix中创建表会同时在hbase中也创建表

2) Hbase中有表, 可以在phoenix中创建视图(只读)进行映射
   create 'emp','info'
   put 'emp','1001','info:name','zhangsan'
   put 'emp','1001','info:addr','beijing'

   create view "emp"(
     id varchar primary key , 
     "info"."name" varchar ,
     "info"."addr" varchar
   )

   # 正常查询出，没问题
   select * from "emp" ; 
   select id , "name","addr" from "emp" ;

   #对视图只能做查询操作，不能增删 
   upsert into "emp" values('1002','lisi','shanghai');

   drop view "emp";


3) Hbase中有表, 可以在phoenix中创建表进行映射，
   #phoenix在创建表的时候会给你的字段进行编码储存，但是hbase那边如果先有表的话，那么就是存在字段映射不上的问题，比如，select name,底层给你转化为了 select  'xxx' ,这样就查询不出数据，解决办法：在见表的时候添加上COLUMN_ENCODED_BYTES = NONE;表示不适用编码。这样字段就映射上了，还要注意字段大写的问题，phoenix中的小写到hbase中都会转化为大写。
   
   create table "emp"(
     id varchar primary key , 
     "info"."name" varchar ,
     "info"."addr" varchar
   )
   COLUMN_ENCODED_BYTES = NONE;


   select * from "emp" ; 
   select id , "name","addr" from "emp" ; 

   drop table "emp";

数值问题

在phoenix中，存数字的话，然后在hbase中会给你数字格式话，默认使用的是‘toStringBinary’，我们可以自定编码方式

# 现象
phoenix存,phoenix查.没有问题
phoenix存,hbase查.有问题
hbase存,hbase查,没有问题
hbase存,phoenix查,有问题

# 建表
 create table test (
   id varchar primary key , 
   name varchar ,
   salary integer 
 )
 COLUMN_ENCODED_BYTES = NONE;  

# phoenix插入
 upsert into test values('1001','zs',123456); 
 然后使用hbase查看发现数字变成二进制了，
 scan 'TEST',{COLUMNS=>['0:SALARY:toInt']}
 就算使用toInt编码也变成负数的了。
 delete from test where id = '1001';
# hbase插入
 put 'TEST','1002','0:NAME','ls'
 put 'TEST','1002','0:SALARY',Bytes.toBytes(456789)   --  Long类型
 scan 'TEST',{COLUMNS=>['0:SALARY:toLong']} -- hbase查看正常
 使用phoenix查看，又变成负数的了。
 
 
 -- 解决办法：使用无服务的UNSIGNED_INT，或者hbase和phoenix不要交叉使用。
   create table test1 (
   id varchar primary key , 
   name varchar ,
   salary UNSIGNED_INT -- 无符号的int
 )
 COLUMN_ENCODED_BYTES = NONE;

phoenix api操作

添加依赖 thin client

<dependency>
    <groupId>org.apache.phoenix</groupId>
    <artifactId>phoenix-queryserver-client</artifactId>
    <version>5.0.0-HBase-2.0</version>
</dependency>

编写java代码

// 测试前启动queryserver.py 服务
package com.pihao;

import java.sql.*;
import org.apache.phoenix.queryserver.client.ThinClientUtil;

public class PhoenixTest {
public static void main(String[] args) throws SQLException {

    //1.queryserver的连接地址
    String connectionUrl = ThinClientUtil.getConnectionUrl("hadoop102", 8765);
	//2.获取连接
    Connection connection = DriverManager.getConnection(connectionUrl);
    //3.编写sql语句
    PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("select * from student");
	//4.执行
    ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery();

    while (resultSet.next()) {
        resultSet.getString("id");
        resultSet.getString("name");
        resultSet.getString("addr");
    }

    //关闭
    connection.close();

}
}

添加依赖 thick client

<dependency>
     <groupId>org.apache.phoenix</groupId>
     <artifactId>phoenix-core</artifactId>
     <version>5.0.0-HBase-2.0</version>
     <exclusions>
         <exclusion>
             <groupId>org.glassfish</groupId>
             <artifactId>javax.el</artifactId>
         </exclusion>
     </exclusions>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.glassfish</groupId>
    <artifactId>javax.el</artifactId>
    <version>3.0.1-b06</version>
</dependency>

编写java代码

package com.atguigu.phoenix.thin;

import java.sql.*;
import java.util.Properties;

public class TestThick {

    public static void main(String[] args) throws SQLException {
        String url = "jdbc:phoenix:hadoop102,hadoop103,hadoop104:2181";
        Properties props = new Properties();
        props.put("phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled","true");
        Connection connection = DriverManager.getConnection(url,props);
        PreparedStatement ps = connection.prepareStatement("select * from \"test\"");
        ResultSet rs = ps.executeQuery();
        while(rs.next()){
            System.out.println(rs.getString(1)+":" +rs.getString(2));
        }
    }
}

Phoenix二级索引

为啥一上来就是二级索引呢？其实可以这样理解：rowkey是hbase的以及索引，二级索引是给除rowkey外的其他列来创建的

二级索引配置文件

添加如下配置到HBase的HRegionserver节点的hbase-site.xml

<!-- phoenix regionserver 配置参数-->
<property>
    <name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
    <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</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 uses separate 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 RPC Scheduler that uses separate queues for index and metadata updates</description>
</property>

全局二级索引

所谓的全局二级索引,意味着建索引会创建一张索引表.
在索引表中， 将索引列与原表中的rowkey组合起来作为索引表的rowkey.

CREATE TABLE IF NOT EXISTS student(
  id VARCHAR primary key,
  name VARCHAR,
  addr VARCHAR);

upsert into student values('1001','pihao','shanghai');	
upsert into student values('1002','zhangsan','shenzhen');	
# 没建索引之前测试explain
explain select id from student ;   // FULL SCAN全表扫描
explain select id from student where id = '1001' ;  //POINT LOOKUP (主键唯一)
explain select id from student where name = 'pihao' ; // FULL SCAN 全表扫描

-- 给name字段建索引
create index idx_student_name on student(name); 
explain select id from student where name = 'lixiaosi' ; // RANGE SCAN

# 给name添加索引之后测试explain
explain select id ,name from student where id ='1001' ;  // POINT LOOKUP
explain select id ,name from student where name  ='pihao' ; //RANGE SCAN,现在走索引了

# 新的问题，多查询了一个addr,这个addr没有创建索引的
explain select id ,name ,addr  from student where name  ='pihao' ; //FULL SCAN

# 解决办法：创建复合索引
drop index idx_student_name on student;
create index idx_student_addr_name on student(name,addr); 

# 测试
-- RANGE SCAN
explain select id ,name ,addr  from student where name  ='lixiaosi' ; 
-- RANGE SCAN
explain select id ,name ,addr from student where name ='lixiaosi' and addr = 'beijing'; 
-- FULL SCAN（带头大哥不能死）
explain select id ,name ,addr from student where addr = 'beijing'; 
-- RANGE SCAN （sql被优化）
explain select id ,name ,addr from student where addr = 'beijing' and name ='lixiaosi'


# 给name列建索引包含addr列
drop index idx_student_addr_name on student; 
create index idx_student_name on student(name) include(addr); -- 使用include关键字
explain select id ,name ,addr  from student where name  ='pihao' ; //RANGE SCAN

# 强制使用索引(目前没有了，官方不推荐使用)
select id ,name ,addr  from student where name  ='pihao' ;
就拿这个sql来说，目前只创建了name索引，让你强制使用name的索引，先找到id,然后再使用id去原表查找，相当于查了两次表

本地二级索引

-- 只创建name索引
create local index idx_student_name on student(name);
-- 还查询了addr
explain select id ,name ,addr  from student where name  ='pihao' ; //range scan

# 这种方式会在原表中增加数据，将name字段和rowkey拼接作为新的rowkey插入hbase，不会创建新的表

整合hive

hbase作为一个数据库，缺乏强大的数据分析能力，这可以整合hive来使用

整合步骤

在hive-site.xml中添加zookeeper的属性，如下：

<property>
    <name>hive.zookeeper.quorum</name>
    <value>hadoop102,hadoop103,hadoop104</value>
</property>

<property>
    <name>hive.zookeeper.client.port</name>
    <value>2181</value>
</property>

启动hive，测试新的表

1) 在hive中建表，对应着在hbase中也建表

CREATE TABLE hive_hbase_emp_table(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:comm,info:deptno")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_emp_table");
-- 提示：完成之后，可以分别进入Hive和HBase查看，都生成了对应的表
-- 提示：不能将数据直接load进Hive所关联HBase的那张表中

# 再准备一个hive的中间表
CREATE TABLE emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
row format delimited fields terminated by '\t';

# 在hive中执行命令
load data local inpath '/opt/module/hive/data/emp.txt' into table emp;

# 将数据从中间表写入hbase的表
load data local inpath '/home/module/hive/data/emp.txt' into table emp;

# 在hive以及hbase中查询

hbase中又表，hive关联那张表

# 注意：建表语句和之前的一样，唯一的区别是只能创建外部表EXTERNAL
CREATE EXTERNAL TABLE relevance_hbase_emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
STORED BY 
'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = 
":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:comm,info:deptno") 
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_emp_table");