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海量数据处理过程中，数据统计使用hive是完全OK的，但如果遇到数据需要及时的响应，hive长达数十秒到几分钟不等的速度一定会让使用者抓狂，如果这样的响应速度交付给客户，其结果大家都懂的。
那么如何解决大数据的响应问题。我以前的在项目中的做法是，将hive的结果同步到mysql中，这确实是一个好办法，但是，这只适用于一些互联网公司，其业务相对简单。如果大数据需要解决的是企业级业务，这个时候，再用同步到mysql就会遭遇很多问题，尤其数据同步，数据校验，数据依赖，两个数据库数据的一致性在业务复杂度上升的情况下，其实现会带来诸多挑战。
如何解决以上问题呢，hive可以处理海量数据，速度慢，HBase基于内存，可以快速响应，统计处理少量数据。
查询访问HBase的phoenix引擎，海量数据处理，使用hive统计。这样就可以扬长避短。
上面是遇到问题后，给出的解决方案。下面主要计入下phoenix与pentaho的整合。
如果有同学们用过pentaho，同时也需要phoenix，那么整合是必然的一个步骤，由于开源的特性，java依赖包和类非常判断，冲突在所难免，这里记录下整合过程中遇到的问题，已经解决的方法。
phoenix与kettle的整合，直接将phoenix的驱动放入到kettle的lib文件夹下，不过会存在google的包冲突，这个时候需要将冲突的包guava-17.0.jar移除
phoenix与pentaho bi server 的整合(整合过程中，必须替换原有的演示hsql数据库，建议替换为mysql，因为phoenix自带了较多的类库，与其有冲突)，将phoenix的驱动放入到tomcat的lib文件夹下，但是这个phoenix的驱动带了servlet的类库，需要删除，否则会出现servlet的类冲突，org.apache.jasper的包类也移除。