如何在CDH中使用Phoenix
时间:2022-05-06
本文章向大家介绍如何在CDH中使用Phoenix，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。
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1.文档编写目的
昨天我们简单介绍了一下Apache Phoenix，请参考Cloudera Labs中的Phoenix。今天我们主要讲述如何在CDH中安装配置Phoenix，并会做一些使用示例。
- 内容概述
1.安装及配置Phoenix
2.Phoenix的基本操作
3.使用Phoenix bulkload数据到HBase
4.使用Phoenix从HBase中导出数据到HDFS
- 测试环境
1.CDH5.11.2
2.RedHat7.2
3.Phoenix4.7.0
- 前置条件
1.CDH集群正常
2.HBase服务已经安装并正常运行
3.测试csv数据已准备
4.Redhat7中的httpd服务已安装并使用正常
2.在CDH集群中安装Phoenix
1.到Cloudera官网下载Phoenix的Parcel，注意选择与操作系统匹配的版本，因为本次测试使用的是Redhat7，所以选择后缀名为el7的文件。下载地址为：
http://archive.cloudera.com/cloudera-labs/phoenix/parcels/latest/具体需要下载的三个文件地址为：
http://archive.cloudera.com/cloudera-labs/phoenix/parcels/latest/CLABS_PHOENIX-4.7.0-1.clabs_phoenix1.3.0.p0.000-el7.parcel
http://archive.cloudera.com/cloudera-labs/phoenix/parcels/latest/CLABS_PHOENIX-4.7.0-1.clabs_phoenix1.3.0.p0.000-el7.parcel.sha1
http://archive.cloudera.com/cloudera-labs/phoenix/parcels/latest/manifest.json
2.将下载好的文件发布到httpd服务，可以用浏览器打开页面进行测试。
[ec2-user@ip-172-31-22-86 phoenix]$ pwd
/var/www/html/phoenix
[ec2-user@ip-172-31-22-86 phoenix]$ ll
total 192852
-rw-r--r-- 1 root root 41 Jun 24 2016 CLABS_PHOENIX-4.7.0-1.clabs_phoenix1.3.0.p0.000-el7.parcel.sha1
-rw-r--r-- 1 root root 197466534 Jun 24 2016 CLABS_PHOENIX-4.7.0-1.clabs_phoenix1.3.0.p0.000-el7.parcel
-rw-r--r-- 1 root root 4687 Jun 24 2016 manifest.json
[ec2-user@ip-172-31-22-86 phoenix]$ 
3.从Cloudera Manager点击“Parcel”进入Parcel管理页面
点击“配置”，输入Phoenix的Parcel包http地址。
点击“保存更改“回到Parcel管理页面，发现CM已发现Phoenix的Parcel。
点击“下载”->“分配”->“激活”
4.回到CM主页，发现HBase服务需要部署客户端配置以及重启
重启HBase服务
安装完成。
3.如何在CDH集群中使用Phoenix
3.1Phoenix的基本操作
进入Phoenix的脚本命令目录
[ec2-user@ip-172-31-22-86 bin]$ cd /opt/cloudera/parcels/CLABS_PHOENIX/bin
[ec2-user@ip-172-31-22-86 bin]$ ll
total 16
-rwxr-xr-x 1 root root 672 Jun 24 2016 phoenix-performance.py
-rwxr-xr-x 1 root root 665 Jun 24 2016 phoenix-psql.py
-rwxr-xr-x 1 root root 668 Jun 24 2016 phoenix-sqlline.py
-rwxr-xr-x 1 root root 674 Jun 24 2016 phoenix-utils.py
使用Phoenix登录HBase
[ec2-user@ip-172-31-22-86 bin]$ ./phoenix-sqlline.py
Zookeeper not specified.
Usage: sqlline.py <zookeeper> <optional_sql_file>
Example:
1. sqlline.py localhost:2181:/hbase
2. sqlline.py localhost:2181:/hbase ../examples/stock_symbol.sql需要指定Zookeeper
[ec2-user@ip-172-31-22-86 bin]$ ./phoenix-sqlline.py ip-172-31-21-45:2181:/hbase
...
sqlline version 1.1.8
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> !tables
+------------+--------------+-------------+---------------+----------+------------+--------------------+
| TABLE_CAT | TABLE_SCHEM | TABLE_NAME | TABLE_TYPE | REMARKS | TYPE_NAME | SELF_REFERENCING_C |
+------------+--------------+-------------+---------------+----------+------------+--------------------+
| | SYSTEM | CATALOG | SYSTEM TABLE | | | |
| | SYSTEM | FUNCTION | SYSTEM TABLE | | | |
| | SYSTEM | SEQUENCE | SYSTEM TABLE | | | |
| | SYSTEM | STATS | SYSTEM TABLE | | | |
| | | ITEM | TABLE | | | |
+------------+--------------+-------------+---------------+----------+------------+--------------------+
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> 
创建一张测试表
注意：建表必须指定主键。
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> create table hbase_test
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> (
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> s1 varchar not null primary key,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> s2 varchar,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> s3 varchar,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> s4 varchar
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> );
No rows affected (1.504 seconds)
在hbase shell中进行检查
插入一行数据。注意：Phoenix中没有insert语法，用upsert代替。参考：http://phoenix.apache.org/language/index.html
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> upsert into hbase_test values('1','testname','testname1','testname2');
1 row affected (0.088 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> select * from hbase_test;
+-----+-----------+------------+------------+
| S1 | S2 | S3 | S4 |
+-----+-----------+------------+------------+
| 1 | testname | testname1 | testname2 |
+-----+-----------+------------+------------+
1 row selected (0.049 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> 
在hbase shell中进行检查
删除这行数据，delete测试
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> delete from hbase_test where s1='1';
1 row affected (0.018 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> select * from hbase_test;
+-----+-----+-----+-----+
| S1 | S2 | S3 | S4 |
+-----+-----+-----+-----+
+-----+-----+-----+-----+
No rows selected (0.045 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> 
在hbase shell中进行检查
更新数据测试，注意Phoenix中没有update语法，用upsert代替。插入多条数据需要执行多条upsert语句，没办法将所有的数据都写到一个“values”后面。
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> upsert into hbase_test values('1','testname','testname1','testname2');
1 row affected (0.017 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> upsert into hbase_test values('2','testname','testname1','testname2');
1 row affected (0.007 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> upsert into hbase_test values('3','testname','testname1','testname2');
1 row affected (0.008 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> select * from hbase_test;
+-----+-----------+------------+------------+
| S1 | S2 | S3 | S4 |
+-----+-----------+------------+------------+
| 1 | testname | testname1 | testname2 |
| 2 | testname | testname1 | testname2 |
| 3 | testname | testname1 | testname2 |
+-----+-----------+------------+------------+
3 rows selected (0.067 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> upsert into hbase_test values('1','fayson','testname1','testname2');
1 row affected (0.009 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> select * from hbase_test;
+-----+-----------+------------+------------+
| S1 | S2 | S3 | S4 |
+-----+-----------+------------+------------+
| 1 | fayson | testname1 | testname2 |
| 2 | testname | testname1 | testname2 |
| 3 | testname | testname1 | testname2 |
+-----+-----------+------------+------------+
3 rows selected (0.037 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase>
在hbase shell中进行检查
批量更新测试，创建另外一张表hbase_test1，表结构与hbase_test一样，并插入五条，有两条是hbase_test中没有的（主键为4，5），有一条与hbase_test中的数据不一样（主键为1），有两条是完全一样（主键为2，3）。
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> create table hbase_test1
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> (
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> s1 varchar not null primary key,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> s2 varchar,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> s3 varchar,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> s4 varchar
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> );
No rows affected (1.268 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase>
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> upsert into hbase_test1 values('1','fayson','testname1','testname2');
1 row affected (0.031 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> upsert into hbase_test1 values('2','testname','testname1','testname2');
1 row affected (0.006 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> upsert into hbase_test1 values('3','testname','testname1','testname2');
1 row affected (0.005 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> upsert into hbase_test1 values('4','testname','testname1','testname2');
1 row affected (0.005 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> upsert into hbase_test1 values('5','testname','testname1','testname2');
1 row affected (0.007 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> select * from hbase_test1;
+-----+-----------+------------+------------+
| S1 | S2 | S3 | S4 |
+-----+-----------+------------+------------+
| 1 | fayson | testname1 | testname2 |
| 2 | testname | testname1 | testname2 |
| 3 | testname | testname1 | testname2 |
| 4 | testname | testname1 | testname2 |
| 5 | testname | testname1 | testname2 |
+-----+-----------+------------+------------+
5 rows selected (0.038 seconds)
批量更新，我们用hbase_test1中的数据去更新hbase_test。
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> upsert into hbase_test select * from hbase_test1;
5 rows affected (0.03 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> select * from hbase_test;
+-----+-----------+------------+------------+
| S1 | S2 | S3 | S4 |
+-----+-----------+------------+------------+
| 1 | fayson | testname1 | testname2 |
| 2 | testname | testname1 | testname2 |
| 3 | testname | testname1 | testname2 |
| 4 | testname | testname1 | testname2 |
| 5 | testname | testname1 | testname2 |
+-----+-----------+------------+------------+
5 rows selected (0.039 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase>
批量更新发现对于已有的数据，如果值不一样，会覆盖，对于相同的数据会保持不变，对于没有的数据会直接作为新的数据插入。
3.2使用Phoenix bulkload数据到HBase
准备需要批量导入的测试数据，这里使用TPC_DS的item表数据。
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ ll item.dat
-rw-r--r-- 1 root root 28855325 Oct 3 10:23 item.dat
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ head -1 item.dat
1|AAAAAAAABAAAAAAA|1997-10-27||Powers will not get influences. Electoral ports should show low, annual chains. Now young visitors may pose now however final pages. Bitterly right children suit increasing, leading el|27.02|23.23|5003002|exportischolar #2|3|pop|5|Music|52|ableanti|N/A|3663peru009490160959|spring|Tsp|Unknown|6|ought|
因为Phoenix的bulkload只能导入csv，所以我们先把该数据的分隔符修改为逗号，并且后缀名改为.csv
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ sed -i 's/|/,/g' item.dat
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ mv item.dat item.csv
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ ll item.csv
-rw-r--r-- 1 ec2-user ec2-user 28855325 Oct 3 10:26 item.csv
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ head -1 item.csv
1,AAAAAAAABAAAAAAA,1997-10-27,,Powers will not get influences. Electoral ports should show low, annual chains. Now young visitors may pose now however final pages. Bitterly right children suit increasing, leading el,27.02,23.23,5003002,exportischolar #2,3,pop,5,Music,52,ableanti,N/A,3663peru009490160959,spring,Tsp,Unknown,6,ought,
上传该文件到HDFS
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ hadoop fs -mkdir /fayson
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ hadoop fs -put item.csv /fayson
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ hadoop fs -ls /fayson
Found 1 items
-rw-r--r-- 3 ec2-user supergroup 28855325 2017-10-03 10:28 /fayson/item.csv
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ 
通过Phoenix创建item表，注意为了方便阅读，只创建了4个字段
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> create table item
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> (
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> i_item_sk varchar not null primary key,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> i_item_id varchar,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> i_rec_start_varchar varchar,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> i_rec_end_date varchar
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .> );
No rows affected (1.268 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase>
执行bulkload命令导入数据
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ HADOOP_CLASSPATH=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase/hbase-protocol-1.2.0-cdh5.12.1.jar:/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase/conf hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CLABS_PHOENIX/lib/phoenix/phoenix-4.7.0-clabs-phoenix1.3.0-client.jar org.apache.phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool -t item -i /fayson/item.csv
17/10/03 10:32:24 INFO util.QueryUtil: Creating connection with the jdbc url: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45.ap-southeast-1.compute.internal,ip-172-31-22-86.ap-southeast-1.compute.internal,ip-172-31-26-102.ap-southeast-1.compute.internal:2181:/hbase;
...
17/10/03 10:32:24 INFO zookeeper.ZooKeeper: Initiating client connection, connectString=ip-172-31-21-45.ap-southeast-1.compute.internal:2181,ip-172-31-22-86.ap-southeast-1.compute.internal:2181,ip-172-31-26-102.ap-southeast-1.compute.internal:2181 sessionTimeout=60000 watcher=hconnection-0x7a9c0c6b0x0, quorum=ip-172-31-21-45.ap-southeast-1.compute.internal:2181,ip-172-31-22-86.ap-southeast-1.compute.internal:2181,ip-172-31-26-102.ap-southeast-1.compute.internal:2181, baseZNode=/hbase
17/10/03 10:32:24 INFO zookeeper.ClientCnxn: Opening socket connection to server ip-172-31-21-45.ap-southeast-1.compute.internal/172.31.21.45:2181. Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error)
...
17/10/03 10:32:30 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1507035313248_0001
17/10/03 10:32:38 INFO mapreduce.Job: Job job_1507035313248_0001 running in uber mode : false
17/10/03 10:32:38 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
17/10/03 10:32:52 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
17/10/03 10:33:01 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%
17/10/03 10:33:01 INFO mapreduce.Job: Job job_1507035313248_0001 completed successfully
17/10/03 10:33:01 INFO mapreduce.Job: Counters: 50
...
17/10/03 10:33:01 INFO mapreduce.AbstractBulkLoadTool: Loading HFiles from /tmp/fef0045b-8a31-4d95-985a-bee08edf2cf9
...
在Phoenix中查询该表
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> select * from item limit 10;
+------------+-------------------+----------------------+-----------------+
| I_ITEM_SK | I_ITEM_ID | I_REC_START_VARCHAR | I_REC_END_DATE |
+------------+-------------------+----------------------+-----------------+
| 1 | AAAAAAAABAAAAAAA | 1997-10-27 | |
| 10 | AAAAAAAAKAAAAAAA | 1997-10-27 | 1999-10-27 |
| 100 | AAAAAAAAEGAAAAAA | 1997-10-27 | 1999-10-27 |
| 1000 | AAAAAAAAIODAAAAA | 1997-10-27 | 1999-10-27 |
| 10000 | AAAAAAAAABHCAAAA | 1997-10-27 | 1999-10-27 |
| 100000 | AAAAAAAAAKGIBAAA | 1997-10-27 | 1999-10-27 |
| 100001 | AAAAAAAAAKGIBAAA | 1999-10-28 | 2001-10-26 |
| 100002 | AAAAAAAAAKGIBAAA | 2001-10-27 | |
| 100003 | AAAAAAAADKGIBAAA | 1997-10-27 | |
| 100004 | AAAAAAAAEKGIBAAA | 1997-10-27 | 2000-10-26 |
+------------+-------------------+----------------------+-----------------+
10 rows selected (0.054 seconds)
0: jdbc:phoenix:ip-172-31-21-45:2181:/hbase> 
在hbase shell中查询该表
hbase(main):002:0> scan 'ITEM', LIMIT => 10
ROW COLUMN+CELL
1 column=0:I_ITEM_ID, timestamp=1507041176470, value=AAAAAAAABAAAAAAA
1 column=0:I_REC_START_VARCHAR, timestamp=1507041176470, value=1997-10-27
1 column=0:_0, timestamp=1507041176470, value=
10 column=0:I_ITEM_ID, timestamp=1507041176470, value=AAAAAAAAKAAAAAAA
10 column=0:I_REC_END_DATE, timestamp=1507041176470, value=1999-10-27
10 column=0:I_REC_START_VARCHAR, timestamp=1507041176470, value=1997-10-27
10 column=0:_0, timestamp=1507041176470, value=
...
100004 column=0:I_REC_START_VARCHAR, timestamp=1507041176470, value=1997-10-27
100004 column=0:_0, timestamp=1507041176470, value=
10 row(s) in 0.2360 seconds
入库条数检查
条数相等，全部入库成功。
3.3使用Phoenix从HBase中导出数据到HDFS
Phoenix还提供了使用MapReduce导出数据到HDFS的功能，以pig的脚本执行。首先准备pig脚本。
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ cat export.pig
REGISTER /opt/cloudera/parcels/CLABS_PHOENIX/lib/phoenix/phoenix-4.7.0-clabs-phoenix1.3.0-client.jar;
rows = load 'hbase://query/SELECT * FROM ITEM' USING org.apache.phoenix.pig.PhoenixHBaseLoader('ip-172-31-21-45:2181');
STORE rows INTO 'fayson1' USING PigStorage(',');[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$
执行该脚本
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ pig -x mapreduce export.pig
...
Counters:
Total records written : 102000
Total bytes written : 4068465
Spillable Memory Manager spill count : 0
Total bags proactively spilled: 0
Total records proactively spilled: 0
Job DAG:
job_1507035313248_0002
2017-10-03 10:45:38,905 [main] INFO org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.MapReduceLauncher - Success!
导出成功后检查HDFS中的数据
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ hadoop fs -ls /user/ec2-user/fayson1
Found 2 items
-rw-r--r-- 3 ec2-user supergroup 0 2017-10-03 10:45 /user/ec2-user/fayson1/_SUCCESS
-rw-r--r-- 3 ec2-user supergroup 4068465 2017-10-03 10:45 /user/ec2-user/fayson1/part-m-00000
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ hadoop fs -cat /user/ec2-user/fayson1/part-m-00000 | head -2
1,AAAAAAAABAAAAAAA,1997-10-27,
10,AAAAAAAAKAAAAAAA,1997-10-27,1999-10-27
cat: Unable to write to output stream.
[ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ 
检查条数为10200与原始数据一致，全部导出成功。
4.总结
- 使用Cloudera提供的Phoenix Parcel，可以很方便的安装Phoenix。
- 使用Phoenix可以对HBase进行建表，删除，更新等操作，都是以大家熟悉的SQL方式操作。
- Phoenix提供了批量导入/导出数据的方式。批量导入只支持csv格式，分隔符为逗号。
- Phoenix中的SQL操作，可以马上同步到HBase，通过hbase shell检查都成功。
- 目前Cloudera官方提供的Phoenix版本较旧，为4.7.0，社区最新版本为4.11.0
- Phoenix提供的SQL语法较为简陋，没有insert/update，一律用upsert代替。
- 使用upsert插入数据时，只能一条一条插入，没法将全部字段值写到一个“values”后面。
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