实现Phoenix入门
来源于 https://www.jianshu.com/p/91decdd7fc5d
快速入门
Phoenix是一个开源的HBASE SQL层。Phoeinx可以用标准的JDBC API替代HBASE client API来创建表，插入和查询查询HBASE中的数据。
Phoenix作为应用层和HBASE之间的中间件,以下特性使它在大数据量的简单查询场景有着独有的优势
1. 二级索引支持(global index + local index)
2. 编译SQL成为原生HBASE的可并行执行的scan
3. 在数据层完成计算，server端的coprocessor执行聚合
4. 下推where过滤条件到server端的scan filter上
5. 利用统计信息优化、选择查询计划（5.x版本将支持CBO）
6. skip scan功能提高扫描速度
一般可以使用以下三种方式访问Phoenix
1. JDBC API
2. 使用Python编写的命令行工具（sqlline, sqlline-thin和psql等）
3. SQuirrel
一.命令行工具psql使用示例
1.创建一个建表的sql脚本文件us_population.sql：
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)
);
2. 创建csv格式的数据文件us_population.csv：
NY,New York,8143197
CA,Los Angeles,3844829
IL,Chicago,2842518
TX,Houston,2016582
PA,Philadelphia,1463281
AZ,Phoenix,1461575
TX,San Antonio,1256509
CA,San Diego,1255540
TX,Dallas,1213825
CA,San Jose,912332
3. 创建一个查询sql脚本文件us_population_queries.sql：
SELECT state as “State”,count(city) as “City Count”,sum(population) as “Population Sum”FROM us_populationGROUP BY stateORDER BY sum(population) DESC;
4. 执行psql.py工具运行sql脚本：
./psql.py <your_zookeeper_quorum> us_population.sql us_population.csv us_population_queries.sql
二.JDBC API使用示例
1. 使用Maven构建工程时，需要添加以下依赖
<dependency>
<groupId>com.aliyun.phoenix</groupId>
<artifactId>ali-phoenix-core</artifactId>
<version>${version}</version>
</dependency>
2. 创建名为test.java的文件
importjava.sql.Connection;importjava.sql.DriverManager;importjava.sql.ResultSet;importjava.sql.SQLException;importjava.sql.PreparedStatement;importjava.sql.Statement;publicclasstest{publicstaticvoidmain(String[] args)throwsSQLException{ Statement stmt =null; ResultSet rset =null; Connection con = DriverManager.getConnection(“jdbc:phoenix:[zookeeper]”); stmt = con.createStatement(); stmt.executeUpdate(“create table test (mykey integer not null primary key, mycolumn varchar)”); stmt.executeUpdate(“upsert into test values (1,\’Hello\’)”); stmt.executeUpdate(“upsert into test values (2,\’World!\’)”); con.commit(); PreparedStatement statement = con.prepareStatement(“select * from test”); rset = statement.executeQuery();while(rset.next()) { System.out.println(rset.getString(“mycolumn”)); } statement.close(); con.close(); }}
3.执行test.java
javac test.javajava -cp”../phoenix-[version]-client.jar:.”test
三.SQuirrel使用示例
参考： SQuirrel使用示例
数据类型
目前Phoenix支持24种简单数据类型和1个一维Array的复杂类型。以下是对支持数据类型的说明:
DML语法
云HBASE上Phoenix支持的DML
1. SELECT
从一个或者多个表中查询数据。
LIMIT(或者FETCH FIRST) 在ORDER BY子句后将转换为top-N查询。
OFFSET子句指定返回查询结果前跳过的行数。
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
2. UPSERT VALUES
此处upsert语义有异于标准SQL中的Insert，当写入值不存在时，表示写入数据，否则更新数据。其中列的声明是可以省略的，当省略时，values指定值的顺序和目标表中schema声明列的顺序需要一致。
ON DUPLICATE KEY是4.9版本中的功能，表示upsert原子写入的语义，在写入性能上弱于非原子语义。相同的row在同一batch中按照执行顺序写入。
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 KEYUPDATECOUNTER = COUNTER +1;UPSERT INTO TEST(ID, MY_COL) VALUES(123, 0) ON DUPLICATE KEY IGNORE;
3. UPSERT SELECT
从另外一张表中读取数据写入到目标表中，如果数据存在则更新，否则插入数据。插入目标表的值顺序和查询表指定查询字段一致。当auto commit被打开并且select子句没有聚合时，写入目标表这个过程是在server端完成的，否则查询的数据会先缓存在客户端再写入目标表中（phoenix.mutate.upsertBatchSize表示从客户端一次commit的行数，默认10000行）。
示例
UPSERT INTO test.targetTable(col1, col2) SELECT col3, col4 FROM test.sourceTable WHERE col5 < 100UPSERT INTO foo SELECT * FROM bar;
4. DELETE
示例
DELETEFROMTABLENAME;DELETEFROMTABLENAMEWHEREPK=123;DELETEFROMTABLENAMEWHERENAMELIKE\’%\’;
References
https://phoenix.apache.org/language/index.html
加盐表
1. 什么是加盐？
在密码学中，加盐是指在散列之前将散列内容（例如：密码）的任意固定位置插入特定的字符串。这个在散列中加入字符串的方式称为“加盐”。其作用是让加盐后的散列结果和没有加盐的结果不相同，在不同的应用情景中，这个处理可以增加额外的安全性。而Phoenix中加盐是指对pk对应的byte数组插入特定的byte数据。
2. 加盐能解决什么问题？
加盐能解决HBASE读写热点问题，例如:单调递增rowkey数据的持续写入，使得负载集中在某一个RegionServer上引起的热点问题。
3. 怎么对表加盐？
在创建表的时候指定属性值：SALT_BUCKETS，其值表示所分buckets(region)数量， 范围是1~256。
CREATE TABLE table (key VARCHAR PRIMARY KEY, col VARCHAR) SALT_BUCKETS = 8;
4. 加盐的原理是什么？
加盐的过程就是在原来key的基础上增加一个byte作为前缀,计算公式如下：
new_row_key = (++index % BUCKETS_NUMBER) + original_key
下图展示了自增rowkey通过加盐被打散写入到各个region中的过程
5. 一个表“加多少盐合适”？
当可用block cache的大小小于表数据大小时，较优的slated bucket是和region server数量相同，这样可以得到更好的读写性能。
当表的数量很大时，基本上会忽略blcok cache的优化收益，大部分数据仍然需要走磁盘IO。比如对于10个region server集群的大表，可以考虑设计64~128个slat buckets。
6. 加盐时需要注意
创建加盐表时不能再指定split key。
太大的slated buckets会减小range查询的灵活性，甚至降低查询性能。
References
https://phoenix.apache.org/salted.html
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%9B%90_(%E5%AF%86%E7%A0%81%E5%AD%A6)
https://community.hortonworks.com/questions/26269/how-many-salt-buckets-should-i-use-for-my-phoenix.html
二级索引
一.概要
目前HBASE只有基于字典序的主键索引，对于非主键过滤条件的查询都会变成扫全表操作，为了解决这个问题Phoenix引入了二级索引功能。然而此二级索引又有别于传统关系型数据库的二级索引，本文将详细描述Phoenix中二级索引功能、用法和原理，希望能够对大家在业务技术选型时起到一些帮助作用。
二.二级索引
示例表如下(为了能够容易通过HBASE SHELL对照表内容，我们对属性值COLUMN_ENCODED_BYTES设置为0，不对column family进行编码)：
CREATE TABLE TEST ( ID VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, COL1 VARCHAR, COL2 VARCHAR ) COLUMN_ENCODED_BYTES=0;
upsert into TEST values(\’1\’, \’2\’, \’3\’);
1. 全局索引
全局索引更多的应用在读较多的场景。它对应一张独立的HBASE表。对于全局索引，在查询中检索的列如果不在索引表中，默认的索引表将不会被使用，除非使用hint。
创建全局索引：
CREATE INDEX IDX_COL1 ON TEST(COL1)
通过HBASE SHELL观察生成的索引表IDX_COL1。我们发现全局索引表的RowKey存储了索引列的值和原表RowKey的值，这样编码更有利于提高查询的性能。
hbase(main):001:0> scan \’IDX_COL1\’ROW COLUMN+CELL 2\x001 column=0:_0, timestamp=1520935113031, value=x1 row(s) in 0.1650 seconds
实际上全局索引的RowKey将会按照如下格式进行编码
SALT BYTE: 全局索引表和普通phoenix表一样，可以在创建索引时指定SALT_BUCKETS或者split key。此byte正是存储着salt。TENANT_ID: 当前数据对应的多租户ID。INDEX VALUE: 索引数据。PK VALUE: 原表的RowKey。
2. 本地索引
因为本地索引和原数据是存储在同一个表中的，所以更适合写多的场景。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。
创建本地索引：
create local index LOCAL_IDX_COL1 ON TEST(COL1);
通过HBASE SHELL观察表\’TEST\’, 我们可以看到表中多了一行column为L#0:_0的索引数据。
hbase(main):001:0> scan \’TEST\’ROW COLUMN+CELL \x00\x002\x001 column=L#0:_0, timestamp=1520935997600, value=_0 1 column=0:COL1, timestamp=1520935997600, value=2 1 column=0:COL2, timestamp=1520935997600, value=3 1 column=0:_0, timestamp=1520935997600, value=x2 row(s) in 0.1680 seconds
本地索引的RowKey将会按照如下格式进行编码
REGION START KEY : 当前row所在region的start key。加上这个start key的好处是，可以让索引数据和原数据尽量在同一个region, 减小IO，提升性能。INDEX ID : 每个ID对应不同的索引表。TENANT ID :当前数据对应的多租户ID。INDEX VALUE: 索引数据。PK VALUE: 原表的RowKey。
3. 覆盖索引
覆盖索引的特点是把原数据存储在索引数据表中，这样在查询到索引数据时就不需要再次返回到原表查询，可以直接拿到查询结果。
创建覆盖索引：
create index IDX_COL1_COVER_COL2 on TEST(COL1) include(COL2);
通过HBASE SHELL 查询表IDX_COL1_COVER_COL2, 我们发现include的列的值被写入到了value中。
hbase(main):003:0> scan \’IDX_COL1_COVER_COL2\’ROW COLUMN+CELL 2\x001 column=0:0:COL2, timestamp=1520943893821, value=3 2\x001 column=0:_0, timestamp=1520943893821, value=x1 row(s) in 0.0180 seconds
对于类似select col2 from TEST where COL1=\’2\’的查询，查询一次索引表就能获得结果。其查询计划如下：
+————————————————————————————–+—————–+—————-+—+| PLAN | EST_BYTES_READ | EST_ROWS_READ | E |+————————————————————————————–+—————–+—————-+—+| CLIENT 1-CHUNK PARALLEL 1-WAY ROUND ROBIN RANGE SCAN OVER IDX_COL1_COVER_COL2 [\’2\’] | null | null | n |+————————————————————————————–+—————–+—————-+—+
4. 函数索引
函数索引的特点是能根据表达式创建索引，适用于对查询表，过滤条件是表达式的表创建索引。例如：
//创建函数索引CREATE INDEX CONCATE_IDX ON TEST (UPPER(COL1||COL2))//查询函数索引SELECT * FROM TEST WHERE UPPER(COL1||COL2)=\’23\’
三.什么是Phoenix的二级索引？
Phoenix的二级索引我们基本上已经介绍过了，我们回过头来继续看Phoenix二级索引的官方定义:Secondary indexes are an orthogonal way to access data from its primary access path。简单理解为，在主访问路径（通过row key访问）上发生正交的一种方法，更清楚的应该描述为：索引列访问和row key访问产生交集时的一种索引方法。我们来通过一个例子说明：
1. 对表TEST的COL1创建全局索引
CREATEINDEXIDX_COL1ONTEST(COL1);
2. 对于如下查询必将发生FULL SCAN
select*fromTESTwhereCOL1=\’2\’;
以上查询的查询计划如下：
+—————————————————————-+—————–+—————-+————–+| PLAN | EST_BYTES_READ | EST_ROWS_READ | EST_INFO_TS |+—————————————————————-+—————–+—————-+————–+| CLIENT1-CHUNK PARALLEL1-WAY ROUND ROBIN FULL SCAN OVER TEST |null|null|null|| SERVER FILTER BY COL1 =\’2\’|null|null|null|+—————————————————————-+—————–+—————-+————–+
3. 对于以下查询将会形成点查。因为二级索引是RowKey的交集。
select * from TEST where id=\’1\’ and COL1=\’2\’
查询计划如下
+———————————————————————————————+—————–+————-+| PLAN | EST_BYTES_READ | EST_ROWS_RE |+———————————————————————————————+—————–+————-+| CLIENT 1-CHUNK 1 ROWS 203 BYTES PARALLEL 1-WAY ROUND ROBIN POINT LOOKUP ON 1 KEY OVER TEST | 203 | 1 || SERVER FILTER BY COL1 = \’2\’ | 203 | 1 |+———————————————————————————————+—————–+————-+
对于2中所描述的查询为什么会发生FULL SCAN? 正如Phoenix二级索引官方定义的一样，因为“没有和RowKey列的查询发生正交关系”，除非使用Hint强制指定索引表。
四.索引Building
Phoenix的二级索引创建有同步和异步两种方式。
在执行CREATE INDEX IDX_COL1 ON TEST(COL1)时会进行索引数据的同步。此方法适用于数据量较小的情况。
异步build索引需要借助MR，创建异步索引语法和同步索引相差一个关键字：ASYNC。
//创建异步索引CREATE INDEX ASYNC_IDX ON DB.TEST (COL1) ASYNC//build 索引数据${HBASE_HOME}/bin/hbase org.apache.phoenix.mapreduce.index.IndexTool –schema DB –data-table TEST –index-table ASYNC_IDX –output-path ASYNC_IDX_HFILES
五.索引问题汇总
1. 创建同步索引超时怎么办？
在客户端配置文件hbase-site.xml中，把超时参数设置大一些，足够build索引数据的时间。
2. 索引表最多可以创建多少个？
建议不超过10个
3. 为什么索引表多了，单条写入会变慢？
索引表越多写放大越严重。写放大情况可以参考下图。
References
https://phoenix.apache.org/secondary_indexing.html
https://community.hortonworks.com/articles/61705/art-of-phoenix-secondary-indexes.html
MR在Ali-Phoenix上的使用
一.MR在Phoenix上的用途
利用MR对Phoenix表（可带有二级索引表）进行Bulkload入库, 其原理是直接生成主表（二级索引表）的HFILE写入HDFS。相对于走API的数据导入方式，不仅速度更快，而且对HBASE集群的负载也会小很多。目前云HBASE上的Phoenix支持以下数据源的Bulkload工具:
CsvBulkLoadTool
JsonBulkLoadTool
RegexBulkLoadTool
ODPSBulkLoadTool（待上线）
利用MR Building二级索引。当主表数据量较大时，可以通过创建异步索引，使用MR快速同步索引数据。
二.如何访问云HBASE的HDFS？
由于云HBASE上没有MR，需要借助外部的计算引擎（自建的HADOOP集群或者EMR），而使用外部的计算引擎的首先面临的问题是，如何跨集群访问HDFS。
由于云HBASE的HDFS端口默认是不开的，需要联系工作人员开通。
端口开通以后，要想顺利的访问HDFS是HA配置的云HBASE集群，需要向工作人员获取云HBASE的主备(emr-header-1,emr-header-2)namenode host/IP。参考如下配置模板，设置hadoop客户端配置文件：
core-site.xml
hdfs-site.xml
验证访问云HBASE HDFS
hadoop dfs -ls hdfs://emr-cluster/
三.BULKLOAD PHOENIX表
1. 由于要和云HBASE通信，所以客户端的依赖的hbase-protocol.jar需要是1.1.x版本。可以使用链接：http://central.maven.org/maven2/org/apache/hbase/hbase-protocol/1.1.1/hbase-protocol-1.1.1.jar 下载。
2. 以EMR访问云HBASE为例。EMR集群需要把云HBASE HDFS的emr-cluster 相关配置和当前EMR的HDFS配置合在一起形成新的配置文件，单独存放在一个目录（${conf-dir}）下。通过yarn命令的–config参数指定新的配置目录，使这些配置文件放在CLASSPATH最前面覆盖掉当前EMR集群hadoop_conf_dir下的配置，以便bulkload程序能识别到云HBASE HA的HDFS URL。
3. 执行BULKLOAD命令
yarn –config ${CONF_DIR} jar ${PHOENIX_HOME}/phoenix-${version}-client.jar org.apache.phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool –table “TABLENAME” –input “hdfs://emr-header-1.cluster-55090:9000/tmp/test_data” –zookeeper “zk1,zk2,zk3” –output “hdfs://emr-cluster/tmp/tmp_data”
注意: –output 配置的是云HBASE的临时文件，这样直接把生成的HFILE存储在云HBASE的HDFS上，后续的只有简单的move操作。否则，如果生成在EMR集群还需要走网络发送到云HBASE HDFS上。
四.参考
http://www.syscrest.com/2016/02/access-remote-ha-enabled-hdfs-oozie-distcp-action/
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