在本教程中，您将使用Phoenix-Ecto和Mariaex配置现有的Phoenix应用程序连接到MySQL数据库。Ecto是Phoenix应用程序广泛使用的数据库包装器。Mariaex是一个数据库驱动程序，它与Ecto集成并与MySQL和MariaDB数据库进行数据传输。
今天，DailyDrip发布了五周的免费内容，向人们介绍Elixir编程语言，并准备使用Ecto和Phoenix构建Web应用程序。我们制作了25个短片（每个约5分钟），这将使你从“Elixir是什么
本教程将向您展示如何在Ubuntu 18.04服务器实例上安装Elixir和Phoenix frameworks以进行开发。
英文原文：Elixir concepts for Go developers 基于 Elixir 的 Web 框架 Phoenix 受到了 Meteor 和 Rails 社区的广泛关注，所以今天我们推荐这篇文章，让大家了解这一新兴语言！ 这篇文章不是带你入门的，我只是把玩了一下这个编程语言，也不是什么专家，就把我写的当做一道开胃菜吧。我只是把我几个小时的调研结果汇总一下，以便能够帮助大家花几分钟读完之后再看 Elixir 是否吸引到了你。 本文内容目录如下： Elixir 是什么 弹性的不可变性 模式匹配
Phoenix 作为一款高性能的 Web 开发框架受到广泛关注。可以遇见，在不就的将来，Elixir + Phoenix 的技术栈就会占据现有 Ruby + Rails 的半壁江山。Elixir 无论是在语言设计还是运行性能上都优于Ruby，可谓吸收了函数式编程和 Ruby 语言的精髓。Elixir 基于的 Erlang VM（BEAM）也是久经考验的虚拟机，其历史甚至超过了 JVM。 当然，Elixir 不仅仅可以用来做网站，它可以用来构建大规模分布式服务，编写高性能游戏服务器，编写高速交易系统，深度学
Elixir构建于Erlang编程语言之上，是一种功能性编程语言，因其专注于开发人员的工作效率以及因为编写高度并发和可伸缩的应用程序而易于使用而闻名。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- Fayson在前面的文章《Cloudera Labs中的Phoenix》，《如何在CDH中使用Phoenix》和《如何使用Phoenix在CDH的HBase中创建二级索引》中介绍了Cloudera Labs中的Phoenix，如何在CDH5.11.2中安装和使用Phoenix4.
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 对于HBase而言，如果想精确地定位到某行记录，唯一的办法是通过rowkey来查询。如果不通过rowkey来查找数据，就必须逐行地比较每一列的值，即全表扫瞄。对于较大的表，全表扫描的代价是不可接受的。 但是，很多情况下，需要从多个角度查询数据。例如，在定位某个人的时候，可以通过姓
大数据时代，数据的价值越来越被重视，企业从海量大数据中挖掘所需要的信息，用来驱动业务决策以获得更大的商业价值。
文章简介：Phoenix是一个开源的HBASE SQL层。它不仅可以使用标准的JDBC API替代HBASE client API创建表，插入和查询HBASE，也支持二级索引、事物以及多种SQL层优化。
Phoenix 在 HBase 生态系统中占据了非常重要的地位，本文主要包括以下几方面内容：
是的。Apache Phoenix 用于 OLTP（在线事务处理）用例，而不是 OLAP（在线分析处理）用例。不过，您可以将 Phoenix 用于实时数据摄取作为主要用例。
Apache Phoenix是Apache HBase上一个高效的SQL引擎，很多公司都在使用它，比如Salesforce，它开源了这个项目，并将该项目贡献到社区。很早也已经是顶级项目了。大家知道HDP中一直都包含Phoenix，老的CDH源生是不包含Phoenix的，但是Apache Phoenix社区对于C5的各个版本其实都有发布Parcel，但是这个不受Cloudera官方支持，参考Fayson之前的文章《0308-如何在CDH5.14.2中安装Phoenix4.14.0》。现在Cloudera和Hortonworks合并以后，两边的产品也进行了合并，如之前介绍的CFM，CEM集成到CDH，现如今Phoenix也包含到了CDH中，Cloudera官方会提供支持。本文Fayson会对Phoenix做一个简单介绍后，然后介绍如何在CDH5.16.2中安装和使用Phoenix。
CDP 运营数据库使开发人员能够快速构建面向未来的应用程序，这些应用程序的架构旨在处理数据演变。它通过自动缩放等功能帮助开发人员自动化和简化数据库管理，并与Cloudera Data Platform (CDP) 完全集成。有关更多信息和 COD入门，请参阅 Cloudera Data Platform Operational Database (COD) 入门。
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。
Phoenix是HBase的开源SQL皮肤。可以使用标准JDBC API代替HBase客户端API来创建表，插入数据和查询HBase数据。
HBase 深入浅出 HBase 在大数据生态圈中的位置 提到大数据的存储，大多数人首先联想到的是 Hadoop 和 Hadoop 中的 HDFS 模块。大家熟知的 Spark、以及 Hadoop 的 MapReduce，可以理解为一种计算框架。而 HDFS，我们可以认为是为计算框架服务的存储层。因此不管是 Spark 还是 MapReduce，都需要使用 HDFS 作为默认的持久化存储层。那么 HBase 又是什么，可以用在哪里，解决什么样的问题？简单地，我们可以认为 HBase 是一种类似于数据库的存储
HBase中的一级索引指数据在写入region时，会根据rowkey进行排序后写入，之后regionserver在加载region时，会自动为当前region的rowkey创建一个LSM树的索引,方便对当前region,rowkey的查询。
一 基础架构详解 1 概念 讲调优之前，需要大家深入了解phoenix的架构，这样才能更好的调优。 Apache Phoenix在Hadoop中实现OLTP和运营分析，实现低延迟应用是通过结合下面两个优势： 具有完整ACID事务功能的标准SQL和JDBC API的强大功能 通过利用HBase作为后台存储，为NoSQL世界提供了late-bound, schema-on-read灵活的功能。 Apache Phoenix与其他Hadoop产品完全集成，如Spark，Hive，Pig，Flume和Map
Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层，能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表，插入数据和对HBase数据进行查询。 Phoenix完全使用Java编写，作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。 Phoenix通过以下方式使我们可以少写代码，并且性能比我们自己写代码更好：
本篇博客小菌为大家分享的是关于Phoenix的使用方式与常用shell。
Change Stream可以直译为"变更流"，也就是说会将数据库中的所有变更以流式的方式呈现出来。用户可以很方便地对数据库建立一个监听（订阅）进程，一旦数据库发生变更，使用change stream的客户端都可以收到相应的通知。使用场景可以包括但不限于以下几种：
在CDP7.1.8开始，Hue支持了很多编辑器，这里介绍了在CDP7.1.8中配置Hue支持Phoenix SQL。
在前面的学习中, 我们知道 HBase 只能通过 rowkey 进行搜索, 一般把 rowkey 称作一级索引. 在很长的一段时间里 HBase 就只支持一级索引. HBase 里面只有 rowkey 作为一级索引， 如果要对库里的非 rowkey 字段进行数据检索和查询， 往往要通过 MapReduce/Spark 等分布式计算框架进行，硬件资源消耗和时间延迟都会比较高。 为了 HBase 的数据查询更高效、适应更多的场景， 诸如使用非 rowkey 字段检索也能做到秒级响应，或者支持各个字段进行模糊查询和多字段组合查询等， 因此需要在 HBase 上面构建二级索引， 以满足现实中更复杂多样的业务需求。 从 0.94 版本开始, HBase 开始支持二级索引. HBase 索引有多种放方案, 我们今天要做的是使用 Phoenix 给 HBase 添加二级索引.
Phoenix 最早是 saleforce 的一个开源项目，后来成为 Apache 的顶级项目。 Phoenix 构建在 HBase 之上的开源 SQL 层. 能够让我们使用标准的 JDBC API 去建表, 插入数据和查询 HBase 中的数据, 从而可以避免使用 HBase 的客户端 API. 在我们的应用和 HBase 之间添加了 Phoenix, 并不会降低性能, 而且我们也少写了很多代码.
编写代码读取Kafka “KAFKA-DIM-TOPIC” topic维度数据通过Phoenix写入到HBase中，我们可以通过topic中每条数据获取该条数据对应的phoenix表名及字段名动态创建phoenix表以及插入数据，这里所有在mysql“lakehousedb.dim_tbl_config_info”中配置的维度表都会动态的写入到HBase中。这里使用Flink处理对应topic数据时如果维度数据需要清洗还可以进行清洗
Phoenix的团队用了一句话概括Phoenix：”We put the SQL back in NoSQL” 意思是：我们把SQL又放回NoSQL去了！这边说的NoSQL专指HBase，意思是可以用SQL语句来查询Hbase，你可能会说：“Hive和Impala也可以啊！”。但是Hive和Impala还可以查询文本文件，Phoenix的特点就是，它只能查Hbase，别的类型都不支持！但是也因为这种专一的态度，让Phoenix在Hbase上查询的性能超过了Hive和Impala！
本次的小DEMO，我们沿用之前的订单数据集。我们将使用Phoenix来创建表，并进行数据增删改查操作。
Apache Phoenix主要是基于HBase一款软件, 提供了一种全新(SQL)的方式来操作HBase中数据, 从而降低了使用HBase的门槛, 并且 Phoenix提供了各种优化措施
ResultSet.next其实是取一条就跟数据库通讯拿一条数据，并不是全部取出放在内存，因为ResultSet.next之前，是获取了数据库连接的，数据库连接断开，你就获取不到数据了，说明是有通讯的。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
默认情况下, 直接在 HBase 中创建的表通过 Phoenix 是查不到的.
Phoenix是什么 简单来说，Phoenix 是一个可以让我们通过SQL的方式操作HBase数据库的框架。 HBase是一个NoSQL数据库，shell客户端只支持一些简单的操作，而且看起来容易晕。
Hadoop在过去的几年里已经变得很成熟了。下面的图1-2显示了Hadoop生态系统堆栈。Apache Phoenix是HBase的SQL包装，它需要基本的HBase理解，在某种程度上，还需要理解它原生的调用行为。了解其他Hadoop生态系统组件以及HBase，将有助于更好地理解大数据领域，并利用Phoenix及其最佳可用特性。在本章中，我们将概述这些组件及其在生态系统中的位置。
因为没有建立索引，组合条件查询效率较低，而通过使用Phoenix，我们可以非常方便地创建二级索引。Phoenix中的索引，其实底层还是表现为HBase中的表结构。这些索引表专门用来加快查询速度。
在海量数据背景下，查询数据快速返回是典型的应用场景。在phoenix数据表基础之上创建索引，能够大幅提高数据的查询效率。Phoenix支持的索引有三个类型，分别是覆盖索引、全局索引、本地索引。
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅《CDP中的运营数据库》，《运营数据库系列之可访问性》，《运营数据库系列之管理篇》，《运营数据库系列之高可用性》，《运营数据库系列之数据完整性》，《运营数据库系列之NoSQL和相关功能》，《运营数据库系列之应用支持》。
光阴荏苒，日月如梭，不知不觉间，Dinky 开源已经满满一周年。在这一年里，从思想的火花到实现的落地，再到各种组件与功能的扩展，是数十位贡献者的共同努力的成果，在此感谢各位贡献者与社区伙伴的支持，Dinky 定韶华不负，未来可期。
SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言，用来访问和操作数据库系统。SQL 语句用于取回和更新数据库中的数据。
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。 低成本 小型创业团队一般会选择第三方平台提供的异常监控服务。但中型以上规模的团队，往往会因为不想把核心数据共享给第三方平台，而选择独立开发。造轮子，首先要考虑的就是成本问题。我们选择了站
“ 使用Datax进行两个集群间的数据同步，在读取HDFS数据时，会出现数据丢失问题，本文针对数据丢失问题做出了分析以及对应解决方案，希望帮助大家在使用Datax过程中避免该问题的出现！。”
在前面发布《elmlang时》我们谈到elmlang的函数FRP和可视调试特征，使得为其装配一个live ide变得可能，elmlang提供的插件，已经使其它能很轻松地接入市面上几大IDE，如本地我们有atom，vscode这样的东西，在业界是推崇用vim的，他命令区和编辑区合一的ui方案使之成为通用ide，那么在远程呢，越来越流行的还有很多web IDE，elmlang for webapp的特性使得其天然就与web ide相生相融，与我的想法颇为迎合的是，elmlang的官方发布了一个ellie:el-li-e，elmlang live editor的意思，它模拟了atom这样的本地编辑器方案，该项目托管在https://github.com/ellie-app/ellie。
在 4.4-4.14 和5.0 releases 中 query server 及其 JDBC client 是内置的.
HBase是一个开源的非关系型分布式数据库，设计初衷是为了解决大量结构化数据存储与处理的需求。
伴随着技术的不断发展与进步，我们会接触和使用越来越多的数据源。从经久不衰的MySQL、Oracle、SQLserver、DB2等关系数据库，到方兴未艾的MongoDB、Redis、Cassandra等NoSQL产品，再到屡见不鲜的各种大数据组件，如Hive、Impala、HBase、Phoenix、Spark，以及林林总总的时序数据库、全文检索系统、图数据库等等。如果有一个Client，能够连接所有这些数据源，并将常规开发环境（如SQL脚本）都集中在一个GUI中，则必将为技术人员节省大量寻找并熟悉相应工具的时间，从而提高工作效率。正所谓工欲善其事，必先利其器，本篇介绍的DBeaver正是这样一款工具软件。
摘要：本文介绍了在 Dinky 中扩展 Phoenix 的 Flink 连接器使用分享。内容包括：
本文介绍了详细了HBaseSQL，Phoinix和Spark的架构，适用性以及优缺点，并在最后规划出未来将要设计的一款更符合用户需求的产品。
因为之前公司项目里已经导入了很多数据，所以需要在客户端以及服务端开启phoenix的映射功能：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
