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.
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。
今天,Cloudera正式宣布在CDH中支持Apache Phoenix,同时也会集成到未来的Cloudera Data Platform中。
是。Apache Phoenix用于OLTP(在线事务处理)用例,而不用于OLAP(在线分析处理)用例。虽然,您可以使用Phoenix进行实时数据提取,并将其作为主要用例。
今天需要从的 hbase 使用 sql 来查询数据,于是想到了使用 phoenix 工具,在自己的环境里大概试了一下,一下子就通了,就这么神奇。
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:
Apache Phoenix 是 HBase 的 SQL 驱动。Phoenix 使得 HBase 支持通过 JDBC 的方式进行访问,并将你的 SQL 查询转成 HBase 的扫描和相应的动作。
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
Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 中间层,它允许你使用标准 JDBC 的方式来操作 HBase 上的数据。在 Phoenix 之前,如果你要访问 HBase,只能调用它的 Java API,但相比于使用一行 SQL 就能实现数据查询,HBase 的 API 还是过于复杂。Phoenix 的理念是 we put sql SQL back in NOSQL,即你可以使用标准的 SQL 就能完成对 HBase 上数据的操作。同时这也意味着你可以通过集成 Spring Data JPA 或 Mybatis 等常用的持久层框架来操作 HBase。
大数据依然是当前较为火热的领域,其背后的核心价值是数据。今天分享一个GitHub上一个系类文章,作者是heibaiying,大数据入门指南(2019)地址:https://github.com/heibaiying/BigData-Notes(本文末点击阅读原文进入),内容涉及下图的相关技术。
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。
继续上一篇,本篇介绍在同一环境中安装 Phoenix,并连接上篇部署的 HBase 集群。
Cloudera Labs在2016-06-27宣布打包了Apache Phoenix项目,版本为4.7.0,并基于CDH5.7.0。安装依旧是大家熟悉的Parcel方式,下载地址为:http://archive.cloudera.com/cloudera-labs/phoenix/parcels/1.3/
本篇博客,小菌为大家带来的是关于Phoenix的入门介绍及安装说明。
三、在Cloudera Manager中添加Phoenix服务(前提是已经安装了HBase服务)
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.
Class Name:org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver
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:
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:
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。
查看表的 TABLE_SCHEM 发现有些表这个属性为空。 那么如果你没有指定自动映射命名空间,就会报错。
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
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。
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。
大家可以从官网上下载与HBase版本对应的Phoenix版本。对应到HBase 2.1,应该使用版本「5.0.0-HBase-2.0」。
本文主要介绍如何使用Java代码访问Kerberos环境下的Phoenix5.0。
<url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos</url>
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。
Apache Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 皮肤,可以使用标准的JDBC 的APIs去代替常规的HBase 客户端的APIs去创建表,插入数据和查询HBase数据。
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。
前提Hadoop+Hbase集群已经能够正常运转,如果不知道如何安装,请查看如下两篇文章: Hadoop安装 http://qindongliang.iteye.com/blog/2222145 Hbase安装 http://qindongliang.iteye.com/blog/2095733 框架版本: Apache Hadoop2.7.1 Apache Hbase0.98.12 Apache Zookeeper3.4.6 Centos6.5 Apache Ant1.9.5
前些天帮别人优化PHP程序,搞得灰头土脸,最后黔驴技穷开启了FastCGI Cache,算是勉强应付过去了吧。不过FastCGI Cache不支持分布式缓存,当服务器很多的时候,冗余的浪费将非常严重,此外还有数据一致性问题,所以它只是一个粗线条的解决方案。
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。
一 安装部署 1, 下载 http://archive.apache.org/dist/phoenix/ 本文下载的是apache-phoenix-4.12.0-HBase-1.2-bin.tar.gz 2, 安装 解压之后将phoenix-4.12.0-HBase-1.2-server.jar复制到hbase/lib目录下。 在hbase-site.xml中,添加如下配置 <property> <name>hbase.regionserver.wal.codec</name> <value>or
1.phoenix 利用CsvBulkLoadTool 批量带入数据并自动创建索引
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!
Vertx是一个高效的异步框架,支持Java、Scala、JavaScript、Kotlin等多种语言。在非性能调优的场景下,TPS可以高达2-3万,同时,支持多种数据源也提供了异步支持。
默认情况下, 直接在 HBase 中创建的表通过 Phoenix 是查不到的.
之前对于使用Phoenix查询Hbase大表数据一直卡死,于是搁置了好久,昨晚终于尝试了一下,完美搞定,本节文章来使用4种方法对比Hbase查询性能。
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
http://archive.apache.org/dist/phoenix/phoenix-5.1.2/
开启索引支持 HBase --> 配置 --> 高级 --> 搜索 hbase-site.xml。 在服务端添加下面配置:
距离 1.2 发布已经有一年多,而 exlirconf 2016 McCord 宣布 1.3 的特性也已过去半年,phoenix 1.3 依旧犹抱琵琶半遮面,迟迟不肯现身。几天前,1.3 RC.0 悄然发布,我们终于可以一睹她的芳容。 引子 因为程序人生的读者大多不是 elixir / phoenix 的用户,所以在这里小小普及一下。elixir 是在 erlang VM 上发布的一门语法类似 ruby,能力完全继承 erlang,并支持 metaprogramming 的函数式编程语言。erlang VM
比如vray_phoenix_40000_maya_fix.dll, vrayformayapatch.mll, zray.mll, vray_zzz.dll等
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。
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
二级索引 二级索引是从主键访问数据的正交方式。Hbase中有一个按照字典排序的主键Rowkey作为单一的索引。不按照Rowkey去读取记录都要遍历整张表,然后按照你指定的过滤条件过滤。通过二级索引,索引的列或表达式形成一个备用行键,以允许沿着这个新轴进行点查找和范围扫描。 1 覆盖索引(Covered Indexes) Phoenix特别强大,因为它提供了覆盖索引。一旦找到索引的条目,不需要返回主表。相反,把我么关心的数据绑定到索引行,节省了读取的时间开销。 例如,以下内容将在v1和v2列上创建一个
如果提示 -bash: lsof: command not found,则需要先安装lsof
1.方案 这里我们通过Jpype和JayDeBeApi 来连接 2.过程 这里我列出实例代码: import jpype import jaydebeapi import os phoenix_client_jar="/data/users/huser/phoenix/phoenix-4.3.0-client.jar" args=='-Djava.class.path=%s'% phoenix_client_jar jvm_path=jpype.getDefaultJVMPath() jpype.start
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