ESXi 磁盘的分区删除 esxi分区格式

文章目录

• 一、基本指令

• 1）创建表
• 2）删除表
• 3）插入数据
• 4）查询数据
• 5）删除数据
• 6）退出命令行

• 二、映射

• 1）视图映射

• 创建视图
• 查询视图
• 删除视图

• 2）表映射

• 删除表

• 3）视图映射和表映射的区别

• 三、二级索引

• 1）修改配置文件
• 2）全局索引

• 增加索引
• 删除索引
• 创建多列索引

• 3）本地索引

• 创建索引

• 4）覆盖索引

• 创建索引

• 四、java代码使用phonex
• 五、phonex调优

• 配置超时
• 预分区

• 方法一
• 方法二

• rowkey的设计
• in memory
• version

• Hbase适合存储大量的对关系运算要求低的NOSQL数据，受Hbase 设计上的限制不能直接使用原生的PAI执行在关系数据库中普遍使用的条件判断和聚合等操作。
• Apache Phoenix提供一种更面向普通开发人员的操作方式
• Phoenix 基于Hbase给面向业务的开发人员提供了以标准SQL的方式对Hbase进行查询操作，并支持标准SQL中大部分特性:条件运算,分组，分页，等高级查询语法。

一、基本指令

使用phonex
sqlline.py master,node1,node2

• 用了phonex就只能存储结构化的数据，不能存储半结构化和非结构化的数据

1）创建表

建表的时候必须要指定主键，或者会报错

CREATE TABLE IF NOT EXISTS STUDENT1 (
 id VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, 
 name VARCHAR,
 age BIGINT, 
 gender VARCHAR ,
 clazz VARCHAR
);

在HBASE中查看表的结构

在phonex中创建的表比在hbase中的表多了一段代码，这部分叫做协处理器，就是在region中运行的一段代码，用于自动处理索引

2）删除表

删除所有在phonex中创建的表，观察HBASE中是否还有

发现hbase中也没有了

3）插入数据

4）查询数据

查询全部

虽然也可以分组，汇总，但是不适合该操作，当数据多的时候，数据非常慢，计算量也很大，可能会导致hbase集群崩溃

5）删除数据

支持where操作，速度快

6）退出命令行

!quit

二、映射

• 默认情况下，直接在hbase中创建的表，通过phoenix是查看不到的
• 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：视图映射和表映射。(视图映射,表映射)ou
• 为表创建映射时，需保证，表是结构化的，不能为非结构化和半结构化的表创建映射

1）视图映射

• Phoenix创建的视图是只读的，所以只能用来做查询

在hbase中找一个student表，在phonex中为该表创建视图映射，由于原表中已经有了一个STUDENT，在phonex中会自动将表名转为大写，便于区分，这里加上引号创建student映射，但是注意，查询的时候也需要加上引号

首先在HBASE中查看student的列族和列的名字,了解表的结构

创建视图

在phonex中创建视图映射,和创建表一样必须指定主键，这里的主键就是HBASE表中的rowkey，字段名可以任意起，这里为id

create view "student" (
id varchar primary key,
"info"."age" varchar,
"info"."clazz"varchar,
"info"."name"  varchar,
"info"."sex" varchar
);

查询视图

删除视图

drop view “student”;

HBASE中依然存在，因为视图是只读的

2）表映射

• 创建映射表的时候，Phoenix会在表中创建一些空的键值对,会生成原表对应字段的映射，故创建表时，需加上column_encoded_bytes=0，否者用原表的字段名在去查询时，对应的映射中查询，会查询不到
• 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。

方法1

create table "student" (
empid varchar primary key,
"info"."age" varchar,
"info"."clazz"varchar,
"info"."sex"  varchar,
"info"."name" varchar
) column_encoded_bytes=0;

方法2

这样系统将会自动在Phoenix和HBase中创建表，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。

创建一个HBASE中不存在的表的映射

create table "stu" (
empid varchar primary key,
"info"."age" varchar,
"info"."clazz"varchar,
"info"."sex"  varchar,
"info"."name" varchar
) column_encoded_bytes=0;

hbase中也有该表的信息

删除表

hbase中也被删除，如果被更改，hbase中也被更改

3）视图映射和表映射的区别

• 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。
• 视图映射是只读的操作，不会对原表进行修改，表映射和原表关联，对表映射的更改，也会影响hbase中的表

三、二级索引

• 对于Hbase，如果想精确定位到某行记录，唯一的办法就是通过rowkey查询。如果不通过rowkey查找数据，就必须逐行比较每一行的值，对于较大的表，全表扫描的代价是不可接受的。
• 索引分为全局索引和本地索引

1）修改配置文件

关闭hbase的集群，修改配置文件
修改配置文件，设置RPC请求的超时时间。默认为60s，由于电脑性能和数据量，需要修改的长一点，RPC时间超过该值，客户端就会主动关闭socket

关闭集群

修改phonex下的hbase-site.xml

<property>
<name>phoenix.query.timeoutMs</name>
<value>500000</value>
</property>

修改hbase下的hbase-site.xml

如果不是伪分布式，还需将该文件分别发送到子节点的对应目录下

<property>
  <name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
    <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
    </property>
<property>
<name>phoenix.query.timeoutMs</name>
<value>500000</value>
</property>

两个文件修改完后，启动集群

2）全局索引

• 全局索引适合读多写少的场景。
• 如果使用全局索引，读数据基本不损耗性能，所有的性能损耗都来源于写数据。
• 数据表的添加、删除和修改都会更新相关的索引表（数据删除了，索引表中的数据也会删除；数据增加了，索引表的数据也会增加）、
• 注意: 对于全局索引在默认情况下，在查询语句中检索的列如果不在索引表中，Phoenix不会使用索引表将，除非使用hint。
• hint是一种添加注解的方式
• 
  

这里个建一个数据量比较大的表，效果明显
创建表，由于手机号并非每条数据的唯一标识,需要用，联合主键，由于建表，再向表插数据，速度慢，将建表语句放入一个sql文件中，使用指令导入数据到表中

创建sql文件

上传数据

执行指令，导入数据

进入phonex

这是一个普通的表，查询测试时间根据mdn查询数据

根据start_data查询数据

根据end_data查询数据

以上的测试也应证了，前缀比较器比其他子串比较器要快，行过滤器比列值过滤器速度快
前缀加行过滤器最快

增加索引

根据需求，为要查找的字段增加全局索引,此处以end_data为例

这里会多了一个索引表，hbase中也是

查询数据，会发现没很大区别，这是因为索引没生效，查找的数据含有非索引字段的部分

只查询索引字段，时间明显减少，可见索引生效

要想查询非索引字段的时候，让索引生效，可以使用加上hint的方法

加上 /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX) */ 强制使用索引

删除索引

drop index DIANXIN_INDEX on dianxin;

创建多列索引

CREATE INDEX DIANXIN_INDEX1 ON DIANXIN (end_date,start_date);

查询索引列，索引生效

此处只能where后面只能筛选这个end_date的或者end_date和start_date才会生效，用start_date不生效

查询含非索引的列和非key值的列

使索引生效

3）本地索引

• 本地索引适合写多读少的场景，或者存储空间有限的场景。和全局索引一样，Phoenix也会在查询的时候自动选择是否使用本地索引。
• 本地索引因为索引数据和原数据存储在同一台机器上，避免网络数据传输的开销，所以更适合写多的场景
• 由于无法提前确定数据在哪个Region上，所以在读数据的时候，需要检查每个Region上的数据从而带来一些性能损耗。
• 注意:对于本地索引，查询中无论是否指定hint或者是查询的列是否都在索引表中，都会使用索引表。

创建索引

但在HBASE中只有一个索引表，本地索引和数据表在一个表里

观察全局索引和本地索引的表的不同

本地索引=》数据表

全局索引

测试

查询索引字段

select grid_id from dianxin where grid_id='117285031820040’

索引生效

查询非索引的字段

select * from dianxin where grid_id='117285031820040’

索引生效

4）覆盖索引

• 覆盖索引是把原数据存储在索引数据表中，这样在查询时不需要再去HBase的原表获取数据就，直接返回查询结果。
• 注意：查询是 select 的列和 where 的列都需要在索引中出现。

创建索引

CREATE INDEX DIANXIN_INDEX_COVER ON DIANXIN ( x,y ) INCLUDE ( county );

查询所有列不生效

select * from dianxin where x=117.288 and y =31.822;

强制让索引生效

select /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX_COVER) */ * from dianxin where x=117.288 and y =31.822;

查询索引中的列，索引生效

select x,y,county from dianxin where x=117.288 and y =31.822;

查询条件必须放在索引中，查询字段作为覆盖

四、java代码使用phonex

在java项目中，加入phonex对应版本的依赖
注意此处必须加入与HBASE版本对应的依赖

<dependency>
            <groupId>org.apache.phoenix</groupId>
            <artifactId>phoenix-core</artifactId>
            <version>4.15.0-HBase-1.4</version>
        </dependency>

代码演示

import java.sql.*;

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

        //建立连接，连接zookeeper
        Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:phoenix:master:2181");
        //建立预处理的sql
        PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("select * from DIANXIN where mdn=?");
        //设置参数的值
        ps.setString(1,"47BE1E866CFC071DB19D5E1C056BE28AE24C16E7");
        //执行查询操作，获取结果集
        ResultSet resultSet = ps.executeQuery();
        while ((resultSet.next())){
            String mdn = resultSet.getString("mdn");
            String start_date = resultSet.getString("start_date");
            String end_date = resultSet.getString("end_date");
            String county = resultSet.getString("county");
            String x = resultSet.getString("x");
            String y = resultSet.getString("y");
            System.out.println(mdn+"\t"+start_date+"\t"+end_date+"\t"+county+"\t"+x+"\t"+y);
        }
        conn.close();

    }
}

上面有许多警告信息，但是不影响结果

五、phonex调优

配置超时

增加超时时间，phnoex,master和子节点 都要添加

<property>
     <name>hbase.rpc.timeout</name>
     <value>60000000<value>
    </property>
    <property>
      <name>hbase.client.scanner.timeout.period</name>
      <value>60000000<value>
    </property>
   <property>
    <name>phoenix.query.timeoutMs</name>
    <value>60000000<value>
</property>

预分区

方法一

在创建表的时候，根据指定主键要分区的值

CREATE TABLE IF NOT EXISTS STUDENT (
 id VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, 
 name VARCHAR,
 age BIGINT, 
 gender VARCHAR ,
 clazz VARCHAR
)split on('1500100615','1500100721','1500100742') ;

方法二

加盐：在创建表的时候指定salting。
在rowkey前面加上一个随机的前缀

CREATE TABLE IF NOT EXISTS STUDENT (
 id VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, 
 name VARCHAR,
 age BIGINT, 
 gender VARCHAR ,
 clazz VARCHAR
)salt_buckets=4;

优点：不需要知道rowkey的分步情况
缺点：不能在hbase中根据rowkey对数据进行查询和修改

rowkey的设计

• rowkey按字典升序排列，如果想要倒叙排列，可以采用大数减小数的方法
• rowkey尽量不要太长，因为每个列中也存有rowkey的信息，rowkey太长，会导致数据量很大
• rowkey的设计原则

• 长度原则
• 散列原则
• 唯一原则

in memory

• 创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到 RegionServer的缓存中，保证在读取的时候被cache命中。

version

• 创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)设置 表中数据的最大版本，如果只需要保存最新版本的数据，那么可以设置 setMaxVersions(1)。