1.简介
Phoenix是一个HBase框架，可以通过SQL的方式来操作HBase。
Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层，是内嵌在HBase中的JDBC驱动，能够让用户使用标准的JDBC来操作HBase。
Phoenix使用JAVA语言进行编写，其查询引擎会将SQL查询语句转换成一个或多个HBase Scanner，且并行执行生成标准的JDBC结果集。
*如果需要对HBase进行复杂的操作，那么应该使用Phoenix，其会将SQL语句转换成HBase相应的API。
*Phoenix只能用在HBase上，其查询性能要远高于Hive。
2.Phoenix与HBase的关系
Phoenix与HBase中的表是独立的，两者之间没有必然的关系。
Phoenix与HBase集成后会创建六张系统表：SYSTEM.CATALOG、SYSTEM.FUNCTION、SYSTEM.LOG、SYSTEM.SEQUENCE、SYSTEM.STATS，其中SYSTEM.CATALOG表用于存放Phoenix创建表时的元数据。
Phoenix创建表时会自动调用HBase客户端创建相应的表，并且在SYSTEM.CATALOG系统表中记录Phoenix创建表时的元数据，其主键的值对应HBase的RowKey，非主键的列对应HBase的Column（列族不指定时为0，且列会进行编码）
如果是通过Phoenix创建的表，那么必须通过Phoenix客户端来对表进行操作，因为通过Phoenix创建的表其非主键的列会进行编码。
3.Phoenix语法
Phoenix的SQL中如果表名、字段名不使用双引号标注那么默认转换成大写。
Phoenix中的字符串使用单引号进行标注。
创建表
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)
);
*主键的值对应HBase中的RowKey，列族不指定时默认是0，非主键的列对应HBase的列。
删除表
DROP TABLE us_population;
查询数据
SELECT * FROM us_population WHERE state = 'NA' AND population > 10000 ORDER BY population DESC;
*在进行查询时，支持ORDER BY、GROUP BY、LIMIT、JOIN等操作，同时Phoenix提供了一系列的函数，其中包括COUNT()、MAX()、MIN()、SUM()等，具体的函数列表可以查看：http://phoenix.apache.org/language/functions.html
*不管条件中的列是否是联合主键中的，Phoenix一样可以支持。
删除数据
DELETE FROM us_population WHERE state = 'NA';
插入或更新数据
UPSERT INTO us_population VALUES('CA','GZ',850000);
UPSERT INTO us_population(state,city) VALUES('CA','GZ');
*如果主键的值重复，那么进行更新操作，否则插入一条新的记录（在进行更新时，没有更新的列保持原值，在进行插入时，没有插入的列为null）
*在使用UPSERT时，主键的列不能为空（包括联合主键）
4.Phoenix映射HBase
只要直接通过HBase客户端创建的表，若想用Phoenix来进行操作，那么必须要进行表的映射，因为SYSTEM.CATALOG表中并没有维护Phoenix创建表的元数据。
创建表来进行表的映射
CREATE TABLE IF NOT EXISTS 表名( 列名 类型 主键, 列簇.列名, 列簇.列名 )
*HBase中的RowKey映射Phoenix的主键，HBase中的Column映射Phoenix的列，且使用列簇名.列名进行映射。
*相当于在SYSTEM.CATALOG表中录入相关的元数据，使Phoenix能够进行操作它。
创建视图来进行表的映射
CREATE VIEW 视图名( 列名 类型 主键, 列簇.列名, 列簇.列名 )
*Phoenix中的视图只能进行查询，不能进行添加、更新、删除操作。
5.Phoenix优化
1.服务端配置优化
*往HBase安装目录下的conf目录下的hbase-site.xml文件中添加配置。
2.对表中的数据进行分区
哈希取模
通过在创建表时指定SALE_BUCKETS来实现将表中的数据预分割到多个Region中，有利于提高读取数据的性能。
其原理是将RowKey进行散列，把得到的余数的byte值插入到RowKey的第一个字节中，并通过预定义每个Region的Start Key和End Key，将数据分散存储到不同的Region中。
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)
)SALT_BUCKETS=16;
*通过SALE_BUCKETS设置哈希函数的除数P（除留余数法）
根据值来进行预分区
在创建表时，可以精确的指定RowKey根据什么值来进行预分区，不同的值存储在独立的Region中，有利于提高读取数据的性能。
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)
)SPLIT ON('CS','EU','NA');
3.创建表时指定列簇
在HBase中每个列簇对应一个文件，如果要查询的列其列簇下只有它自己，那么将极大的提高读取数据的性能。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS us_population (
state CHAR(2) NOT NULL,
city VARCHAR NOT NULL,
C1.population BIGINT
CONSTRAINT my_pk PRIMARY KEY (state, city)
);
*列族只能在非主键列中进行指定。
4.对表进行压缩
在创建表时可以指定表的压缩方式，能极大的提高数据的读写效率。
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)
)COMPRESSION='GZ';
*可选的压缩方式包括GZip、Snappy、Lzo等。
5.使用二级索引
在HBase中会自动为RowKey添加索引，因此在通过RowKey查询数据时效率会很高，但是如果要根据其他列来进行组合查询，那么查询的性能就很低下，此时可以使用Phoenix提供的二级索引，能够极大的提高查询数据的性能。
创建普通索引
CREATE INDEX 索引名称 ON 表名(列名)
创建二级索引
CREATE INDEX 索引名称 ON 表名(列名) INCLUDE(列名)
6.Phoenix的搭建
1.安装JDK、Hadoop、Zookeeper、HBase
由于Phoenix是内嵌在HBase的JDBC驱动，且HBase是通过JAVA语言编写的，其基于HDFS，且依赖于Zookeeper进行服务的协调和HA高可用配置，因此需要安装JDK、Hadoop和Zookeeper，并配置好JAVA_HOME环境变量。
由于HDFS一般都以集群的方式运行，因此需要搭建HDFS集群并启动。
*在搭建HDFS集群时，需要相互配置SSH使之互相信任并且开放防火墙相应的端口，或者直接关闭防火墙。
启动Zookeeper集群
由于HBase一般都以集群的方式运行，因此需要搭建HBase集群并启动。
2.安装Phoenix
选择对应HBase版本的Phoenix版本：http://archive.apache.org/dist
将下载后的hbase-server.jar复制到HBase安装目录的lib目录下。
3.重启HBase集群
由于已经将Phoenix的hbase-server.jar复制到HBase的lib目录下，当HBase集群启动时将会加载Phoenix，并加载hbase-site.xml配置文件（存放HBase和Phoenix的配置），此时可以使用Phoenix客户端进行连接，通过标准的JDBC来操作HBase。
*Phoenix第一次启动时，会在HBase中创建六张系统表，用于存放Phoenix的相关信息。
7.Phoenix客户端
使用sqlline.py操作Phoenix
Phoenix提供了sqlline.py脚本用于启动Phoenix客户端并进行连接，启动时只需要指定HBase连接的Zookeeper集群地址即可。
*使用!tables查询通过Phoenix创建的表（即SYSTEM.CATALOG表中的元数据）
使用JAVA操作Phoenix
导入依赖
<dependency> <groupId>org.apache.phoenix</groupId> <artifactId>phoenix-core</artifactId> <version>4.14.1-HBase-1.2</version> </dependency>
使用标准的JDBC来操作HBase
//加载驱动
Class.forName("org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver");
//通过DriverManager获取连接
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:phoenix:192.168.1.80,192.168.1.81,192.168.1.82:2181);
//创建Statement实例
Statement statement = conn.prepareStatement(sql);
//执行增、删、改、查等操作
execute(sql)
executeUpdate(sql)
executeQuery(sql)
完整的PhoenixUtils
/**
* @Auther: ZHUANGHAOTANG
* @Date: 2019/1/9 10:24
* @Description:
*/
public class PhoenixUtils {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(PhoenixUtils.class);
private static final String PHOENIX_DRIVER = "org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver";
private static final String PHOENIX_URL = "jdbc:phoenix:192.168.1.80,192.168.1.81,192.168.1.82:2181";
private static Connection conn = null;
static {
try {
Class.forName(PHOENIX_DRIVER);
conn = DriverManager.getConnection(PHOENIX_URL);
} catch (Exception e) {
logger.info("初始化Phoenix连接时失败", e);
}
}
/**
* 获取Phoenix中的表(系统表除外)
*/
public static List<String> getTables() throws Exception {
List<String> tables = new ArrayList<>();
DatabaseMetaData metaData = conn.getMetaData();
String[] types = {"TABLE"}; //"SYSTEM TABLE"
ResultSet resultSet = metaData.getTables(null, null, null, types);
while (resultSet.next()) {
tables.add(resultSet.getString("TABLE_NAME"));
}
return tables;
}
/**
* 获取表中的所有数据
*/
public static List<Map<String, String>> getList(String tableName) throws Exception {
String sql = "SELECT * FROM " + tableName;
PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(sql);
ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery();
ResultSetMetaData resultSetMetaData = resultSet.getMetaData();
List<Map<String, String>> resultList = new ArrayList<>();
while (resultSet.next()) {
Map<String, String> result = new HashMap<>();
for (int i = 1, len = resultSetMetaData.getColumnCount(); i <= len; i++) {
result.put(resultSetMetaData.getColumnName(i), resultSet.getString(i));
}
resultList.add(result);
}
return resultList;
}
}