使用 Phoenix-4.11.0连接 Hbase 集群 ,并使用 JDBC 查询测试

什么是 Phoenix ？

Apache Phoenix 是运行在Hbase之上的高性能关系型数据库，通过Phoenix可以像使用jdbc访问关系型数据库一样访问hbase。

Phoenix，操作的表以及数据存储在hbase上。phoenix只需要和hbase进行表关联。然后在用工具进行一些读写操作。

可以把Phoenix 只看成一种代替Hbase语法的工具。虽然Java可以用jdbc来连接phoenix，然后操作hbase，但是在生产环境中，不可以用OLTP中。

phoenix在查询hbase时，虽然做了一些优化，但是延迟还是不小。所以依然用在OLAT中，在将结果返回存储下来。

准备工作

环境

JDK:1.8  
Hadoop Release:2.7.4  
centos:7.3  

node1（master）  主机: 192.168.252.121  
node2（salve）  从机: 192.168.252.122  
node3（salve）  从机: 192.168.252.123  

node4（ZooKeeper）  主机: 192.168.252.124

依赖环境

Hadoop

Hadoop-2.7.4 集群快速搭建

HBase

HBase-1.3.1 集群搭建

安装

下载解压

在 ndoe1 上操作

su hadoop
cd /home/hadoop/
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/phoenix/apache-phoenix-4.11.0-HBase-1.3/bin/apache-phoenix-4.11.0-HBase-1.3-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-phoenix-4.11.0-HBase-1.3-bin.tar.gz
mv apache-phoenix-4.11.0-HBase-1.3-bin phoenix-4.11.0

配置 Phoenix

复制 JAR

进入 /phoenix-4.11.0 文件目录

cd /home/hadoop/phoenix-4.11.0/

把两个 jar 包 phoenix-4.11.0-HBase-1.3-client.jar,phoenix-core-4.11.0-HBase-1.3.jar 拷贝至 Hbase的/lib文件夹。

cp phoenix-4.11.0-HBase-1.3-client.jar /home/hadoop/hbase-1.3.1/lib/
cp phoenix-core-4.11.0-HBase-1.3.jar /home/hadoop/hbase-1.3.1/lib/

复制 base-site.xml

进入 Hbase conf配置目录

cd /home/hadoop/hbase-1.3.1/conf/

把 Hbase 的配置文件 base-site.xml拷贝至 Phoenix 根目录中的 /bin 文件夹下到此就完成了配置。

cp hbase-site.xml /home/hadoop/phoenix-4.11.0/bin

配置集群

复制节点

将 phoenix-4.11.0文件夹重打包后复制到其他子节点

cd /home/hadoop/

tar zcvf phoenix.tar.gz phoenix-4.11.0
scp phoenix.tar.gz hadoop@node2:/home/hadoop/
scp phoenix.tar.gz hadoop@node3:/home/hadoop/

在 node2，node3 节点解压

cd /home/hadoop/
tar -zxvf phoenix.tar.gz

进入 node2，node3 节点 phoenix-4.11.0 文件目录

cd /home/hadoop/phoenix-4.11.0/

把两个 jar 包 phoenix-4.11.0-HBase-1.3-client.jar,phoenix-core-4.11.0-HBase-1.3.jar 拷贝至 Hbase的/lib文件夹。

cp phoenix-4.11.0-HBase-1.3-client.jar /home/hadoop/hbase-1.3.1/lib/
cp phoenix-core-4.11.0-HBase-1.3.jar /home/hadoop/hbase-1.3.1/lib/

启动

cd /home/hadoop/phoenix-4.11.0/bin

./sqlline.py 192.168.252.124:2181

如果看到如下信息，证明，配置没毛病

Setting property: [incremental, false]
Setting property: [isolation, TRANSACTION_READ_COMMITTED]
issuing: !connect jdbc:phoenix:node4:2181 none none org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver
Connecting to jdbc:phoenix:node4:2181
17/09/21 13:58:09 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Connected to: Phoenix (version 4.11)
Driver: PhoenixEmbeddedDriver (version 4.11)
Autocommit status: true
Transaction isolation: TRANSACTION_READ_COMMITTED
Building list of tables and columns for tab-completion (set fastconnect to true to skip)...
92/92 (100%) Done
Done
sqlline version 1.2.0
0: jdbc:phoenix:node4:2181>

命令行测试

创建表

create table test (mykey integer not null primary key, mycolumn varchar);

增加，修改表数据

upsert into test values (1,'Hello');
upsert into test values (2,'www.ymq.io');

查询表数据

select * from test;

响应

+--------+-------------+
| MYKEY  |  MYCOLUMN   |
+--------+-------------+
| 1      | Hello       |
| 2      | www.ymq.io  |
+--------+-------------+
2 rows selected (0.083 seconds)

删除表

drop table test;

常用命令

!tables        #查看表
!exit         #退出phoenix
create table、drop table、desc table

phoenix 语法

http://phoenix.apache.org/language/index.html

JDBC 测试

github-源码：https://github.com/souyunku/ymq-example/tree/master/ymq-example/ymq-apache-phoenix

public static void main(String[] args) throws Throwable {

    try {

        Class.forName("org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver");

        //这里配置zookeeper的地址，可单个，多个(用","分隔)可以是域名或者ip

        String url = "jdbc:phoenix:node4:2181";

        Connection conn = DriverManager.getConnection(url);

        Statement statement = conn.createStatement();

        long time = System.currentTimeMillis();

        ResultSet rs = statement.executeQuery("select * from test");

        while (rs.next()) {
            String myKey = rs.getString("MYKEY");
            String myColumn = rs.getString("MYCOLUMN");

            System.out.println("myKey=" + myKey + "myColumn=" + myColumn);
        }

        long timeUsed = System.currentTimeMillis() - time;

        System.out.println("time " + timeUsed + "mm");

        // 关闭连接
        rs.close();
        statement.close();
        conn.close();

    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

响应

myKey=1myColumn=Hello
myKey=2myColumn=www.ymq.io
time 127mm

如果有报错，请参考，反正我是没报错 http://www.cnblogs.com/huxinga/p/6875929.html

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• 作者：鹏磊
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