文章目录
- 分布式NoSQL列存储数据库Hbase（六）
- 知识点01：回顾
- 知识点02：目标
- 知识点03：SQL on Hbase
- 知识点04：Hive on Hbase 介绍
- 知识点05：Hive on Hbase 配置
- 知识点06：Hive on Hbase 实现
- 知识点07：二级索引问题
- 知识点08：Phoenix的介绍
- 知识点09：Phoenix的安装配置
- 知识点10：Phoenix的语法：DDL：NS
- 知识点11：Phoenix的语法：DDL：Table
- 知识点12：Phoenix的语法：DML：upsert
- 知识点13：Phoenix的语法：DML：delete
- 知识点14：Phoenix的语法：DQL：select
- 知识点15：Phoenix的使用：预分区
- 知识点16：Phoenix的使用：加盐salt
- 知识点17：Phoenix的使用：视图
- 知识点18：Phoenix的使用：JDBC
分布式NoSQL列存储数据库Hbase（六）
知识点01：回顾
Hbase表的设计
Rowkey设计
- 业务原则：将最常用的查询条件的字段作为Rowkey的前缀
- 唯一原则：保证每一个Rowkey表示唯一的一条数据
- 组合原则：尽量将常用的几个查询字段组合作为rowkey
- 散列原则：构建不连续的Rowkey
- 可以不连续字段作为前缀
- 加密：编码规则：Md5
- 反转
- 添加随机值
- 长度原则：保证业务前提，越短越好
列族设计
长度原则：名称没有别的意义，满足标识以后，越短越好
个数原则：列族的个数不超过3个
1个：如果列的个数比较少
2个或者3个：如果列的个数达到30个及以上
Hbase Java API
step1：构建连接
Connection conn = ConnectionFactory.getConnect(Configuration)step2：DDL
- 构建admin
step3：DML
构建Table对象
写：Put
Put put = new Put(rowkey)
put.addColumn(cf,col,value)
table.put(Put)读：Scan
Scan scan = new Scan
//过滤器
rowkey范围：startrow和stoprow
rowkey前缀：PrefixFilter
列值过滤：SingleColumnValueFilter
列的过滤：MultipleColumnPrefixFilter
ResultScanner rsscan = table.getScanner(Scan) //多个rowkey数据的集合
for(Result rs: rsscan){
//每个rowkey就是一个Result
for(Cell cell：rs.rawCells){
//每列的数据
}
}
知识点02：目标
- SQL on Hbase
- 使用SQL语句来操作Hbase
- Hbase不支持SQL接口
- 额外的工具来实现
- Hive on Hbase【了解】
- 使用Hive中的SQL语句来实现对Hbase数据的操作
- 本质：通过MapReduce来实现读写Hbase
- Phoenix【重点】
- 专门为Hbase所设计的一个工具
- 本质：直接封装Hbase的JavaAPI来实现的
- 功能、应用场景、基本原理、特点
- 基本使用：语法【upsert、delete、select】
知识点03：SQL on Hbase
问题
- Hbase是列存储NoSQL，不支持SQL，开发接口不方便大部分用户使用，怎么办？
分析
应用场景：应用系统或者大数据存储系统
大数据存储系统：大数据工程师
- 利用Hbase来存储大量要分析处理的数据
- 使用JavaAPI通过MapReduce或者通过Spark来实现数据的读写
- Java
- Scala
应用系统：Java工程师、数据分析师
- 利用Hbase来存储大量的商品数据、订单数据，来提供高性能的查询
问题：Java人员不会Hbase Java API，对于数据库会JDBC
解决：需要一个工具能让Hbase支持SQL，支持JDBC方式对Hbase进行处理
Hbase的结构是否能实现基于SQL的查询操作？
普通表数据：按行操作
id name age sex addr
001 zhangsan 18 null shanghai
002 lisi 20 female null
003 wangwu null male beijing
……Hbase数据：按列操作
rowkey cf1:id cf1:name cf1:age cf2:sex cf2:addr
zhangsan_001 001 zhangsan 18 null shanghai
lisi_002 002 lisi 20 female null
wangwu_003 003 wangwu null male beijing
……
可以基于Hbase数据构建结构化的数据形式
可以用SQL来实现处理
实现
- 将Hbase表中每一行对应的所有列构建一张完整的结构化表
- 如果这一行没有这一列，就补null
- Hive：通过MapReduce来实现
- Phoenix：通过Hbase API封装实现的
总结
- 原因：满足各种应用场景下，对于Hbase使用的方式，基于SQL方式会更加通用
- 实现：将整张表的数据构建结构化形式，每一行没有列就补null
- 原理：将SQL转换成了Hbase的客户端操作来实现的
知识点04：Hive on Hbase 介绍
功能：实现Hive与Hbase集成，使用Hive SQL对Hbase的数据进行处理
原理
Hive的功能：使用HQL对表的数据进行处理
本质：通过MapReduce对HDFS中的文件进行处理
原理
TextInputFormat：读文件
TextOutputFormat：写文件
MapReduce的功能：读取数据进行分布式计算
InputFormat：输入类
- TextInputFormat：默认的输入类，用于读取文件系统
- DBInputFormat：用于读取JDBC数据库
- 实现Sqoop导入的：将MySQL数据导入到Hive或者HDFS
- TableInputFormat：用于读取Hbase数据
OutputFormat：输出类
TextOutputFormat：默认的输出类，用于将结果写入文件系统
DBOutputFormat：用于写入JDBC数据库
- 实现Sqoop导出的：将HDFS数据写入MySQL
TableOutputFormat：用于写入HBase数据库
原理：Hive可以通过MapReduce来实现映射读写Hbase表的数据
特点
优点：支持完善的SQL语句，可以实现各种复杂SQL的数据处理及计算，通过分布式计算程序实现，对大数据量的数据处理比较友好
缺点：不支持二级索引，数据量不是特别大的情况下，性能一般
应用
- 基于大数据高性能的离线读写，并且使用SQL来开发
知识点05：Hive on Hbase 配置
需求
- 配置Hive与Hbase集成，实现Hive中可以读写Hbase表
分析
- step1：修改Hive配置文件，指定Hbase的Zookeeper地址
- step2：按顺序启动HDFS、ZK、Hbase、Hive
实现
全部操作在第三台机器
修改hive-site.xml：Hive通过SQL访问Hbase，就是Hbase的客户端，就要连接zookeeper
cd /export/server/hive-2.1.0-bin/
vim conf/hive-site.xml<property>
<name>hive.zookeeper.quorum</name>
<value>node1,node2,node3</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>node1,node2,node3</value>
</property>
<property>
<name>hive.server2.enable.doAs</name>
<value>false</value>
</property>修改hive-env.sh
export HBASE_HOME=/export/server/hbase-2.1.0启动HDFS、ZK、Hbase：第一台机器
start-dfs.sh
/export/server/zookeeper-3.4.6/bin/start-zk-all.sh
start-hbase.sh启动Hive和YARN：第三台机器
#启动YARN
start-yarn.sh
#先启动metastore服务
start-metastore.sh
#然后启动hiveserver
start-hiveserver2.sh
#然后启动beeline
start-beeline.sh
总结
- 先配置Hive的配置文件：添加Hbase的地址
- 然后按照先后顺序启动即可
知识点06：Hive on Hbase 实现
需求
- 在Hive中实现对Hbase表的数据读写
分析
- step1：如果表在Hbase中没有，Hive中没有，在Hive中创建表，指定在Hbase中创建关联表
- 场景比较少
- 在Hive中建一张表，自动在Hbase中也创建一张对应的表
- step2：如果表在Hbase中有，但是Hive中没有，Hive中创建一张外部表，关联Hbase表
- 主要应用的方式
- Hbase中的表已经存在，已经有数据，构建一张Hive关联表，使用SQL进行查询
实现
第三台机器测试
如果Hbase中表不存在：【用的比较少】
创建测试数据文件
vim /export/data/hive-hbase.txt
1,zhangsan,80
2,lisi,60
3,wangwu,30
4,zhaoliu,70创建测试表
--创建测试数据库
create database course;
--切换数据库
use course;
--创建原始数据表
create external table if not exists course.score(
id int,
cname string,
score int
) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile ;
--加载数据文件
load data local inpath '/export/data/hive-hbase.txt' into table score;创建一张Hive与HBASE的映射表
create table course.hbase_score(
id int,
cname string,
score int
)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
with serdeproperties("hbase.columns.mapping" = "cf:name,cf:score")
tblproperties("hbase.table.name" = "hbase_score");将测试表的数据写入映射表
set hive.exec.mode.local.auto=true;
insert overwrite table course.hbase_score select id,cname,score from course.score;
如果Hbase中表已存在，只能创建外部表
create external table course.t1(
key string,
name string,
age string,
addr string,
phone string
)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
with serdeproperties("hbase.columns.mapping" = ":key,basic:name,basic:age,other:addr,other:phone")
tblproperties("hbase.table.name" = "itcast:t1");
总结
- Hive中的只是关联表，并没有数据，数据存储在Hbase表中
在Hive中创建Hbase的关联表，关联成功后，使用SQL处理关联表
- 如果Hbase中表不存在，默认使用Hive的第一列作为rowkey
- 如果Hbase中表已存在，只能建外部表，使用:key来表示rowkey
- HIve中与Hbase关联的表，不能使用load加载，只能使用insert，通过MR读写数据
知识点07：二级索引问题
问题
- Hbase使用Rowkey作为唯一索引，需要构建二级索引来解决查询问题，如何构建二级索引以及维护索引表？
分析
step1：基于存储和常用查询需求，构建数据表
step2：基于其他查询需求，构建索引表
step3：先查询索引表，再查询数据表
step4：自动维护索引表与原始数据表的数据一致性
实现
构建数据表
rowkey:name_id id name age sex addr
zhangsan_001 001 zhangsan 18 male shanghai
lisi_002 002 lisi 18 female beijing
zhangsan_003 003 zhangsan 20 male
……构建索引表
rowkey:id_name col：原始数据表的rowkey
001_zhangsan zhangsan_001
002_lisi lisi_002
003_zhangsan zhangsan_003
……查询：根据id查询
- 先查询索引表，获取原表的Rowkey
- 再根据原表Rowkey查询原表的数据
维护
- 当原表数据需要进行增删改时，索引表自动进行同步增删改对应的数据，保持一致性
解决方案
方案一：客户端操作实现
put1
put2
table1.put(put1)
table2.put(put2)方案二：协处理器实现
- 自己开发代码
- 让Hbase监听原表，原表更改一条，Hbase自动对索引表更改一条
- 缺点：开发比较麻烦
方案三：第三方工具
Phoenix：将所有协处理器都封装好了
支持SQL
支持自动二级索引的构建及维护
create index
总结
- 需求：必须根据不同的查询条件，创建不同的索引表，并且维护所有索引表与原始数据表的同步
- 解决：通过Phoenix自带的协处理器来实现
知识点08：Phoenix的介绍
功能
专门基于Hbase所设计的SQL on Hbase 工具
使用Phoenix实现基于SQL操作Hbase
使用Phoenix自动构建二级索引并维护二级索引
原理
上层提供了SQL接口
- 底层全部通过Hbase Java API来实现，通过构建一系列的Scan和Put来实现数据的读写
功能非常丰富
- 底层封装了大量的内置的协处理器，可以实现各种复杂的处理需求，例如二级索引等
特点
- 优点
- 支持SQL接口
- 支持自动维护二级索引
- 缺点
- SQL支持的语法不全面
- Bug比较多
- Hive on Hbase对比
- Hive：SQL更加全面，但是不支持二级索引，底层通过分布式计算工具来实现
- Phoenix：SQL相对支持不全面，但是性能比较好，直接使用HbaseAPI，支持索引实现
应用
Phoenix适用于任何需要使用SQL或者JDBC来快速的读写Hbase的场景
或者需要构建及维护二级索引场景
知识点09：Phoenix的安装配置
需求
- http://phoenix.apache.org/
- 安装部署配置Phoenix，集成Hbase
分析
- step1：上传解压安装
- step2：修改配置，指定Hbase连接地址
- step3：启动Phoenix，连接Hbase
实现
下载：http://phoenix.apache.org/download.html
第一台机器上传
cd /export/software/
rz第一台机器解压
tar -zxvf apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz -C /export/server/
cd /export/server/
mv apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin修改三台Linux文件句柄数
vim /etc/security/limits.conf
#在文件的末尾添加以下内容，*号不能去掉
* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 2048
* hard nproc 4096将Phoenix所有jar包分发到Hbase的lib目录下
#拷贝到第一台机器
cd /export/server/phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin/
cp phoenix-* /export/server/hbase-2.1.0/lib/
cd /export/server/hbase-2.1.0/lib/
#分发给第二台和第三台
scp phoenix-* node2:$PWD
scp phoenix-* node3:$PWD修改hbase-site.xml，添加一下属性
cd /export/server/hbase-2.1.0/conf/
vim hbase-site.xml<!-- 关闭流检查，从2.x开始使用async -->
<property>
<name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 支持HBase命名空间映射 -->
<property>
<name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 支持索引预写日志编码 -->
<property>
<name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
</property>
<!-- 配置NS映射 -->
<property>
<name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name>
<value>true</value>
</property>同步给其他两台机器
scp hbase-site.xml node2:$PWD
scp hbase-site.xml node3:$PWD同步给Phoenix
cp hbase-site.xml /export/server/phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin/bin/重启Hbase
stop-hbase.sh
start-hbase.sh启动Phoenix
cd /export/server/phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin/
bin/sqlline.py node1:2181测试
!tables
总结
- 解压安装
- 修改配置
- 启动服务
- 测试环境
知识点10：Phoenix的语法：DDL：NS
http://phoenix.apache.org/language/index.html
需求
- 实现基于SQL的数据库管理：创建、切换、删除
分析
- step1：创建Namespace
- step2：切换Namespace
- step3：删除Namespace
实现
创建NS
create schema if not exists student;切换NS
use student;删除NS
drop schema if exists student;
总结
- 基本与SQL语法一致
- 注意：Phoenix中默认会将所有字符转换为大写，如果想要使用小写字母，必须加上双引号
知识点11：Phoenix的语法：DDL：Table
需求
- 实现基于SQL的数据表管理：创建、列举、查看、删除
分析
- step1：列举当前所有的表
- step2：创建表
- step3：查询表信息
- step4：删除表
实现
列举
!tables创建
语法：http://phoenix.apache.org/language/index.html#create_table
CREATE TABLE my_schema.my_table (
id BIGINT not null primary key,
date Date
);
CREATE TABLE my_table (
id INTEGER not null primary key desc,
m.date DATE not null,
m.db_utilization DECIMAL,
i.db_utilization
) m.VERSIONS='3';
CREATE TABLE stats.prod_metrics (
host char(50) not null,
created_date date not null,
txn_count bigint
CONSTRAINT pk PRIMARY KEY (host, created_date)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS "my_case_sensitive_table"(
"id" char(10) not null primary key,
"value" integer
) DATA_BLOCK_ENCODING='NONE',VERSIONS=5,MAX_FILESIZE=2000000
split on (?, ?, ?);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_schema.my_table (
org_id CHAR(15),
entity_id CHAR(15),
payload binary(1000),
CONSTRAINT pk PRIMARY KEY (org_id, entity_id)
) TTL=86400
如果Hbase中没有这个表
use default;
create table if not exists ORDER_DTL(
ID varchar primary key,
C1.STATUS varchar,
C1.PAY_MONEY float,
C1.PAYWAY integer,
C1.USER_ID varchar,
C1.OPERATION_DATE varchar,
C1.CATEGORY varchar
);如果Hbase中已存在会自动关联
create table if not exists ORDER_INFO(
"ROW" varchar primary key,
"C1"."USER_ID" varchar,
"C1"."OPERATION_DATE" varchar,
"C1"."PAYWAY" varchar,
"C1"."PAY_MONEY" varchar,
"C1"."STATUS" varchar,
"C1"."CATEGORY" varchar
) column_encoded_bytes=0 ;查看
!desc order_info;删除
drop table if exists order_dtl;
总结
创建表时，必须指定主键作为Rowkey，主键列不能加列族
create table if not exists ORDER_INFO(
–不能这么写
“C1”.“ROW” varchar primary key,
“C1”.“USER_ID” varchar,
“C1”.“OPERATION_DATE” varchar,
“C1”.“PAYWAY” varchar,
“C1”.“PAY_MONEY” varchar,
“C1”.“STATUS” varchar,
“C1”.“CATEGORY” varchar
) column_encoded_bytes=0 ;Phoenix 4.8版本之前只要创建同名的Hbase表，会自动关联数据
Phoenix 4.8版本以后，不推荐关联表的方式
- 推荐使用视图关联的方式来实现，如果你要使用关联表的方式，必须加上以下参数
column_encoded_bytes=0 ;
```
- 如果关联已存在的表，Rowkey字段叫做ROW，使用时必须加上双引号select “ROW”,“C1”.USER_ID,“C1”.“PAYWAY” from ORDER_INFO;
知识点12：Phoenix的语法：DML：upsert
列名 | 数值 | 描述 |
Rowkey | 02602f66-adc7-40d4-8485-76b5632b5b53 | 行健，编码生成 |
USER_ID | 4944191 | 用户id |
OPERATION_DATE | 2020-04-25 12:09:16 | 操作时间 |
PAYWAY | 1 | 支付方式 |
PAY_MONEY | 4070 | 支付金额 |
STATUS | 已提交 | 提交状态 |
CATEGORY | 手机; | 分类 |
需求
- 基于order_info订单数据实现DML插入数据
分析
Phoenix中插入更新的命令为：upsert
- 功能：insert + update
- MySQL：replace
- 如果存在就更新，如果不存在就插入
语法及示例
UPSERT INTO TEST VALUES('foo','bar',3);
UPSERT INTO TEST(NAME,ID) VALUES('foo',123);
UPSERT INTO TEST(ID, COUNTER) VALUES(123, 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE COUNTER = COUNTER + 1;
UPSERT INTO TEST(ID, MY_COL) VALUES(123, 0) ON DUPLICATE KEY IGNORE;
实现
插入一条数据
upsert into order_info values('z8f3ca6f-2f5c-44fd-9755-1792de183845','4944191','2020-04-25 12:09:16','1','4070','未提交','电脑');更新USERID为123456
upsert into order_info("ROW","USER_ID") values('z8f3ca6f-2f5c-44fd-9755-1792de183845','123456');
总结
语法类似于insert语法
功能：insert + update
知识点13：Phoenix的语法：DML：delete
需求
- 基于order_info订单数据实现DML删除数据
分析
Phoenix中插入更新的命令为：delete
语法及示例
DELETE FROM TEST;
DELETE FROM TEST WHERE ID=123;
DELETE FROM TEST WHERE NAME LIKE 'foo%';
实现
删除USER_ID为123456的rowkey数据
delete from order_info where USER_ID = '123456';
总结
- 与MySQL是一致的
知识点14：Phoenix的语法：DQL：select
需求
- 基于order_info订单数据实现DQL查询数据
分析
Phoenix中插入更新的命令为：select
语法及示例
SELECT * FROM TEST LIMIT 1000;
SELECT * FROM TEST LIMIT 1000 OFFSET 100;
SELECT full_name FROM SALES_PERSON WHERE ranking >= 5.0
UNION ALL SELECT reviewer_name FROM CUSTOMER_REVIEW WHERE score >= 8.0
实现
查询支付方式为1的数据
select "ROW",payway,pay_money,category from order_info where payway = '1';查询每种支付方式对应的用户人数，并且按照用户人数降序排序
select
payway,
count(distinct user_id) as numb
from order_info
group by payway
order by numb desc;
- 分组：每、各个、不同
- 排序：用户人数
查询数据的第60行到66行
--以前的写法：limit M,N
--M：开始位置
--N：显示的条数
--Phoenix的写法：limit N offset M
select * from order_info limit 6 offset 60;//总共66行，显示最后6行函数支持
- http://phoenix.apache.org/language/functions.html
总结
- 基本查询与MySQL也是一致的
- 写的时候注意数据类型以及大小写的问题即可
- 如果遇到SQL报错，检查语法是否支持
知识点15：Phoenix的使用：预分区
需求
Hbase命令建表
create Ns;tbname,列族，预分区创建表的时候，需要根据Rowkey来设计多个分区
分析
Phoenix也提供了创建表时，指定分区范围的语法
CREATE TABLE IF NOT EXISTS "my_case_sensitive_table"(
"id" char(10) not null primary key,
"value" integer
)
DATA_BLOCK_ENCODING='NONE',VERSIONS=5,MAX_FILESIZE=2000000 split on (?, ?, ?)
实现
创建数据表，四个分区
drop table if exists ORDER_DTL;
create table if not exists ORDER_DTL(
"id" varchar primary key,
C1."status" varchar,
C1."money" float,
C1."pay_way" integer,
C1."user_id" varchar,
C1."operation_time" varchar,
C1."category" varchar
)
CONPRESSION='GZ'
SPLIT ON ('3','5','7');插入数据
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('02602f66-adc7-40d4-8485-76b5632b5b53','已提交',4070,1,'4944191','2020-04-25 12:09:16','手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('0968a418-f2bc-49b4-b9a9-2157cf214cfd','已完成',4350,1,'1625615','2020-04-25 12:09:37','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('0e01edba-5e55-425e-837a-7efb91c56630','已提交',6370,3,'3919700','2020-04-25 12:09:39','男装;男鞋;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('0f46d542-34cb-4ef4-b7fe-6dcfa5f14751','已付款',9380,1,'2993700','2020-04-25 12:09:46','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('1fb7c50f-9e26-4aa8-a140-a03d0de78729','已完成',6400,2,'5037058','2020-04-25 12:10:13','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('23275016-996b-420c-8edc-3e3b41de1aee','已付款',280,1,'3018827','2020-04-25 12:09:53','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2375a7cf-c206-4ac0-8de4-863e7ffae27b','已完成',5600,1,'6489579','2020-04-25 12:08:55','食品;家用电器;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('269fe10c-740b-4fdb-ad25-7939094073de','已提交',8340,2,'2948003','2020-04-25 12:09:26','男装;男鞋;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2849fa34-6513-44d6-8f66-97bccb3a31a1','已提交',7060,2,'2092774','2020-04-25 12:09:38','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('28b7e793-6d14-455b-91b3-0bd8b23b610c','已提交',640,3,'7152356','2020-04-25 12:09:49','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2909b28a-5085-4f1d-b01e-a34fbaf6ce37','已提交',9390,3,'8237476','2020-04-25 12:10:08','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2a01dfe5-f5dc-4140-b31b-a6ee27a6e51e','已提交',7490,2,'7813118','2020-04-25 12:09:05','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2b86ab90-3180-4940-b624-c936a1e7568d','已付款',5360,2,'5301038','2020-04-25 12:08:50','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2e19fbe8-7970-4d62-8e8f-d364afc2dd41','已付款',6490,0,'3141181','2020-04-25 12:09:22','食品;家用电器;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2fc28d36-dca0-49e8-bad0-42d0602bdb40','已付款',3820,1,'9054826','2020-04-25 12:10:04','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('31477850-8b15-4f1b-9ec3-939f7dc47241','已提交',4650,2,'5837271','2020-04-25 12:08:52','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('39319322-2d80-41e7-a862-8b8858e63316','已提交',5000,1,'5686435','2020-04-25 12:08:51','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('3d2254bd-c25a-404f-8e42-2faa4929a629','已完成',5000,1,'1274270','2020-04-25 12:08:43','男装;男鞋;');
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UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('d7be5c39-e07c-40e8-bf09-4922fbc6335c','已付款',8750,2,'1250995','2020-04-25 12:09:09','食品;家用电器;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('dfe16df7-4a46-4b6f-9c6d-083ec215218e','已完成',410,0,'1923817','2020-04-25 12:09:56','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e1241ad4-c9c1-4c17-93b9-ef2c26e7f2b2','已付款',6760,0,'2457464','2020-04-25 12:08:54','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e180a9f2-9f80-4b6d-99c8-452d6c037fc7','已完成',8120,2,'7645270','2020-04-25 12:09:32','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e4418843-9ac0-47a7-bfd8-d61c4d296933','已付款',8170,2,'7695668','2020-04-25 12:09:11','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e8b3bb37-1019-4492-93c7-305177271a71','已完成',2560,2,'4405460','2020-04-25 12:10:05','男装;男鞋;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('eb1a1a22-953a-42f1-b594-f5dfc8fb6262','已完成',2370,2,'8233485','2020-04-25 12:09:24','机票;文娱;');
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UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('f1226752-7be3-4702-a496-3ddba56f66ec','已付款',4410,3,'1981968','2020-04-25 12:10:10','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('f642b16b-eade-4169-9eeb-4d5f294ec594','已提交',4010,1,'6463215','2020-04-25 12:09:29','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('f8f3ca6f-2f5c-44fd-9755-1792de183845','已付款',5950,3,'4060214','2020-04-25 12:09:12','机票;文娱;');查看分区请求
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JNtGYfpg-1645671149444)(20210323_分布式NoSQL列存储数据库Hbase（六）.assets/image-20210323175607500.png)]
总结
实现效果与命令实现的效果一致
通过SQL建表语句实现
create table() split
知识点16：Phoenix的使用：加盐salt
需求
- Rowkey设计的时候为了避免连续，构建Rowkey的散列，如果rowkey设计是连续的，怎么解决？
分析
在Phoenix创建一张盐表，写入的数据会自动进行编码写入不同的分区中
CREATE TABLE table (
a_key VARCHAR PRIMARY KEY,
a_col VARCHAR
) SALT_BUCKETS = 20;
实现
创建一张盐表，指定分区个数为10
drop table if exists ORDER_DTL;
create table if not exists ORDER_DTL(
"id" varchar primary key,
C1."status" varchar,
C1."money" float,
C1."pay_way" integer,
C1."user_id" varchar,
C1."operation_time" varchar,
C1."category" varchar
)
CONPRESSION='GZ', SALT_BUCKETS=10;
写入数据
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UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('0968a418-f2bc-49b4-b9a9-2157cf214cfd','已完成',4350,1,'1625615','2020-04-25 12:09:37','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('0e01edba-5e55-425e-837a-7efb91c56630','已提交',6370,3,'3919700','2020-04-25 12:09:39','男装;男鞋;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('0f46d542-34cb-4ef4-b7fe-6dcfa5f14751','已付款',9380,1,'2993700','2020-04-25 12:09:46','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('1fb7c50f-9e26-4aa8-a140-a03d0de78729','已完成',6400,2,'5037058','2020-04-25 12:10:13','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('23275016-996b-420c-8edc-3e3b41de1aee','已付款',280,1,'3018827','2020-04-25 12:09:53','男鞋;汽车;');
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UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2849fa34-6513-44d6-8f66-97bccb3a31a1','已提交',7060,2,'2092774','2020-04-25 12:09:38','酒店;旅游;');
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UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('5a6932f4-b4a4-4a1a-b082-2475d13f9240','已提交',50,2,'1764961','2020-04-25 12:10:07','家用电器;;电脑;');
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UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('605c6dd8-123b-4088-a047-e9f377fcd866','已完成',8980,2,'6202324','2020-04-25 12:09:54','机票;文娱;');
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UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('62246ac1-3dcb-4f2c-8943-800c9216c29f','已提交',8610,1,'5264116','2020-04-25 12:09:14','维修;手机;');
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UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('6d43c490-58ab-4e23-b399-dda862e06481','已提交',4570,0,'5514248','2020-04-25 12:09:34','酒店;旅游;');
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UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('9ff3032c-8679-4247-9e6f-4caf2dc93aff','已付款',850,0,'8835231','2020-04-25 12:09:45','食品;家用电器;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('a467ba42-f91e-48a0-865e-1703aaa45e0e','已提交',8040,0,'8206022','2020-04-25 12:09:50','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('a5302f47-96d9-41b4-a14c-c7a508f59282','已付款',8570,2,'5319315','2020-04-25 12:08:44','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('a5b57bec-6235-45f4-bd7e-6deb5cd1e008','已提交',5700,3,'6486444','2020-04-25 12:09:27','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('ae5c3363-cf8f-48a9-9676-701a7b0a7ca5','已付款',7460,1,'2379296','2020-04-25 12:09:23','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('b1fb2399-7cf2-4af5-960a-a4d77f4803b8','已提交',2690,3,'6686018','2020-04-25 12:09:55','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('b21c7dbd-dabd-4610-94b9-d7039866a8eb','已提交',6310,2,'1552851','2020-04-25 12:09:15','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('b4bfd4b7-51f5-480e-9e23-8b1579e36248','已提交',4000,1,'3260372','2020-04-25 12:09:35','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('b63983cc-2b59-4992-84c6-9810526d0282','已提交',7370,3,'3107867','2020-04-25 12:08:45','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('bf60b752-1ccc-43bf-9bc3-b2aeccacc0ed','已提交',720,2,'5034117','2020-04-25 12:09:03','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('c808addc-8b8b-4d89-99b1-db2ed52e61b4','已提交',3630,1,'6435854','2020-04-25 12:09:10','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('cc9dbd20-cf9f-4097-ae8b-4e73db1e4ba1','已付款',5000,0,'2007322','2020-04-25 12:08:38','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('ccceaf57-a5ab-44df-834a-e7b32c63efc1','已提交',2660,2,'7928516','2020-04-25 12:09:42','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('d7be5c39-e07c-40e8-bf09-4922fbc6335c','已付款',8750,2,'1250995','2020-04-25 12:09:09','食品;家用电器;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('dfe16df7-4a46-4b6f-9c6d-083ec215218e','已完成',410,0,'1923817','2020-04-25 12:09:56','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e1241ad4-c9c1-4c17-93b9-ef2c26e7f2b2','已付款',6760,0,'2457464','2020-04-25 12:08:54','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e180a9f2-9f80-4b6d-99c8-452d6c037fc7','已完成',8120,2,'7645270','2020-04-25 12:09:32','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e4418843-9ac0-47a7-bfd8-d61c4d296933','已付款',8170,2,'7695668','2020-04-25 12:09:11','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e8b3bb37-1019-4492-93c7-305177271a71','已完成',2560,2,'4405460','2020-04-25 12:10:05','男装;男鞋;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('eb1a1a22-953a-42f1-b594-f5dfc8fb6262','已完成',2370,2,'8233485','2020-04-25 12:09:24','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('ecfd18f5-45f2-4dcd-9c47-f2ad9b216bd0','已付款',8070,3,'6387107','2020-04-25 12:09:04','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('f1226752-7be3-4702-a496-3ddba56f66ec','已付款',4410,3,'1981968','2020-04-25 12:10:10','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('f642b16b-eade-4169-9eeb-4d5f294ec594','已提交',4010,1,'6463215','2020-04-25 12:09:29','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('f8f3ca6f-2f5c-44fd-9755-1792de183845','已付款',5950,3,'4060214','2020-04-25 12:09:12','机票;文娱;');Phoenix中查看
select "id" from ORDER_DTL;
Hbase中查看
scan 'ORDER_DTL'
总结
- 由Phoenix来实现自动编码，解决Rowkey的热点问题，不需要自己设计散列的Rowkey
知识点17：Phoenix的使用：视图
需求
- 直接关联Hbase中的表，会导致误删除，对数据的权限会有影响，容易出现问题，如何避免？
分析
- Phoenix中建议使用视图的方式来关联Hbase中已有的表
- 通过构建关联视图，可以解决大部分数据查询的数据，不影响数据
- 视图：理解为只读的表
实现
创建视图，关联Hbase中已经存在的表
create "MSG" (
"pk" varchar primary key,
"C1"."msg_time" varchar,
"C1"."sender_nickyname" varchar,
"C1"."sender_account" varchar,
"C1"."sender_sex" varchar,
"C1"."sender_ip" varchar,
"C1"."sender_os" varchar,
"C1"."sender_phone_type" varchar,
"C1"."sender_network" varchar,
"C1"."sender_gps" varchar,
"C1"."receiver_nickyname" varchar,
"C1"."receiver_ip" varchar,
"C1"."receiver_account" varchar,
"C1"."receiver_os" varchar,
"C1"."receiver_phone_type" varchar,
"C1"."receiver_network" varchar,
"C1"."receiver_gps" varchar,
"C1"."receiver_sex" varchar,
"C1"."msg_type" varchar,
"C1"."distance" varchar
);查询数据
select
"pk",
"C1"."msg_time",
"C1"."sender_account",
"C1"."receiver_account"
from "MOMO_CHAT"."MSG"
limit 10;
总结
- 工作中主要构建的都是视图
- MySQL：视图
- Hive：外部表
- Phoenix：视图
知识点18：Phoenix的使用：JDBC
需求
- 工作中实际使用SQL，会基于程序中使用JDBC的方式来提交SQL语句，在Phoenix中如何实现？
分析
Phoenix支持使用JDBC的方式来提交SQL语句
例如：聊天分析案例中需求：查询条件为日期【年-月-日】 + 发送人ID + 接受人ID
select
*
from "MOMO_CHAT"."MSG"
where
substr("msg_time",0,10) = '2021-03-22'
and "sender_account" = '17351912952'
and "receiver_account" = '17742251415';可以在代码中基于JDBC来提交SQL查询
实现
构建JDBC连接Phoenix
package cn.itcast.momo_chat.service.impl;
import cn.itcast.momo_chat.entity.Msg;
import cn.itcast.momo_chat.service.ChatMessageService;
import org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver;
import java.sql.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* @ClassName PhoenixChatMessageService
* @Description TODO JDBC连接Phoenix实现数据查询
* @Create By Frank
*/
public class PhoenixChatMessageService implements ChatMessageService {
private Connection connection;
public PhoenixChatMessageService() throws ClassNotFoundException, SQLException {
try {
//申明驱动类
Class.forName(PhoenixDriver.class.getName());
// System.out.println(PhoenixDriver.class.getName());
//构建连接
connection = DriverManager.getConnection("jdbc:phoenix:node1,node2,node3:2181");
} catch (ClassNotFoundException e) {
throw new RuntimeException("加载Phoenix驱动失败!");
} catch (SQLException e) {
throw new RuntimeException("获取Phoenix JDBC连接失败!");
}
}
public List<Msg> getMessage(String date, String sender, String receiver) throws Exception {
PreparedStatement ps = connection.prepareStatement(
"SELECT * FROM MOMO_CHAT.MSG T WHERE substr(\"msg_time\", 0, 10) = ? "
+ "AND T.\"sender_account\" = ? "
+ "AND T.\"receiver_account\" = ? ");
ps.setString(1, date);
ps.setString(2, sender);
ps.setString(3, receiver);
ResultSet rs = ps.executeQuery();
List<Msg> msgList = new ArrayList<>();
while(rs.next()) {
Msg msg = new Msg();
msg.setMsg_time(rs.getString("msg_time"));
msg.setSender_nickyname(rs.getString("sender_nickyname"));
msg.setSender_account(rs.getString("sender_account"));
msg.setSender_sex(rs.getString("sender_sex"));
msg.setSender_ip(rs.getString("sender_ip"));
msg.setSender_os(rs.getString("sender_os"));
msg.setSender_phone_type(rs.getString("sender_phone_type"));
msg.setSender_network(rs.getString("sender_network"));
msg.setSender_gps(rs.getString("sender_gps"));
msg.setReceiver_nickyname(rs.getString("receiver_nickyname"));
msg.setReceiver_ip(rs.getString("receiver_ip"));
msg.setReceiver_account(rs.getString("receiver_account"));
msg.setReceiver_os(rs.getString("receiver_os"));
msg.setReceiver_phone_type(rs.getString("receiver_phone_type"));
msg.setReceiver_network(rs.getString("receiver_network"));
msg.setReceiver_gps(rs.getString("receiver_gps"));
msg.setReceiver_sex(rs.getString("receiver_sex"));
msg.setMsg_type(rs.getString("msg_type"));
msg.setDistance(rs.getString("distance"));
msgList.add(msg);
}
return msgList;
}
public void close() {
try {
connection.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
ChatMessageService chatMessageService = new PhoenixChatMessageService();
List<Msg> message = chatMessageService.getMessage("2021-03-22", "17351912952", "17742251415");
for (Msg msg : message) {
System.out.println(msg);
}
chatMessageService.close();
}
}运行查看结果
总结
- Phoenix支持SQL
- 支持JDBC方式提交SQL语句实现数据处理
