总帖：CDH 6系列（CDH 6.0、CHD6.1等）安装和使用
1.下载：https://mirrors.cnnic.cn/apache/phoenix/apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0/bin/apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz
2.tar -zxvf apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz
mv apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin phoenix
3.把 phoenix-5.0.0-HBase-2.0-server.jar、phoenix-core-5.0.0-HBase-2.0.jar 拷贝到所有的每个节点下的 hbase/lib 的目录中
cd /root/phoenix
此处索性把所有的phoenix相关jar包进行拷贝：
CHD6.0.0：cp /root/phoenix/phoenix* /opt/cloudera/parcels/CDH-6.0.0-1.cdh6.0.0.p0.537114/lib/hbase/lib
scp /root/phoenix/phoenix* root@node2:/opt/cloudera/parcels/CDH-6.0.0-1.cdh6.0.0.p0.537114/lib/hbase/lib
scp /root/phoenix/phoenix* root@node3:/opt/cloudera/parcels/CDH-6.0.0-1.cdh6.0.0.p0.537114/lib/hbase/lib
CHD6.1.0：cp /root/phoenix/phoenix* /opt/cloudera/parcels/CDH-6.1.0-1.cdh6.1.0.p0.770702/lib/hbase/lib
scp /root/phoenix/phoenix* root@node2:/opt/cloudera/parcels/CDH-6.1.0-1.cdh6.1.0.p0.770702/lib/hbase/lib
scp /root/phoenix/phoenix* root@node3:/opt/cloudera/parcels/CDH-6.1.0-1.cdh6.1.0.p0.770702/lib/hbase/lib
4.hbase：修改hbase-site.xml配置
1.搜索 hbase-site.xml，下面两者都添加相同配置信息
hbase-site.xml 的 HBase 服务高级配置 代码段(会把Master和regionServer都改了, 需要重启才能生效)
hbase-site.xml 的 HBase 客户端高级配置 代码段(需要部署客户端配置才能生效)
2.hbase-site.xml 配置信息如下：（HBase 服务高级配置 和 HBase 客户端高级配置 都需要添加如下配置）
1.这个是二级索引支持
<property>
<name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
</property>
2.这个是 命名空间开启
<property>
<name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>phoenix.schema.mapSystemTablesToNamespace</name>
<value>true</value>
</property>
3.下载hbase的配置文件，点击下载客户端配置“”
把解压后的hbase-conf目录中的文件(重要如core-site.xml、hbase-site.xml、hdfs-site.xml) 拷贝并替换到 /root/phoenix/bin 目录中。
5.启动方式
1.cd /root/phoenix/bin
./sqlline.py node1:2181（2181端口可以省略）
2.（推荐）建立软连接
ln -s /root/phoenix/bin/sqlline.py /usr/bin/phoenix
phoenix node1:2181（2181端口可以省略）
6.命令操作：（命令开头需要一个感叹号，使用help可以打印出所有命令）
1.查看所有表：执行 !tables
如果没有开启namespace,即如果没有设置phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled为true的话，那么“SYSTEM:CATALOG”表名的中间不是冒号，而是点符号
实际是在hbase中创建出SYSTEM:CATALOG、SYSTEM:FUNCTION、SYSTEM:LOG、SYSTEM:MUTEX、SYSTEM:SEQUENCE、SYSTEM:STATS 表
2.退出Phoenix：执行 !quit
3.Phoenix建立映射表 映射 hbase表：
1.先建立hbase表并存入数据
2.注意事项：
1.建立映射表之前要说明的是，Phoenix是大小写敏感的，并且所有命令都是大写，如果你建的表名没有用双引号括起来，
那么无论你输入的是大写还是小写，建立出来的表名都是大写的，要创建小写的表名和字段名话，必须使用双引号括起来。
如果你需要建立出同时包含大写和小写的表名和字段名，请把表名或者字段名用双引号括起来。
2.你可以建立读写的表或者只读的表，他们的区别如下
读写表：如果你定义的列簇不存在，会被自动建立出来，并且赋以空值
只读表：你定义的列簇必须事先存在
3.Phoenix 4.10 版本之前，在Phoenix中建立映射表的创建语句：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS "表名(和要映射的hbase表同名)"
( "主键ID字段名(映射hbase表的rowkey)" INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
"列簇名"."列簇中的字段名" VARCHAR, # 假如hbase表中该列簇中的字段为字符串类型，则定义为VARCHAR
"列簇名"."列簇中的字段名" INTEGER # 假如hbase表中该列簇中的字段为int数值类型，则定义为INTEGER
);
1.IF NOT EXISTS：可以保证如果已经有建立过这个表，配置不会被覆盖
2.作为rowkey的字段用 PRIMARY KEY 标定
3.如果在Phoenix映射表中创建的 "列簇名"."列簇中的字段名" 是本身hbase表中存在该列簇，但该列簇中不存在该字段的话，
那么Phoenix映射表中的该新增字段的值以null填充
4.Phoenix 4.10 版本之后，在Phoenix中建立映射表的创建语句：
1.注意：Phoenix 对列的编码方式有所改变（官方文档地址：http://phoenix.apache.org/columnencoding.html）。
就拿上面的例子来说，同样是"name"这个列，看起来列名是一样的，但是 Phoenix 对这个列名进行了编码，
也就是说 Phoenix 创建的 name 列实际上和 HBase 里的 name 列不是一个列了，所以继续用CREATE TABLE 会查不出来数据。
2.解决1：
在使用 Phoenix 创建表的时候，需要设置 COLUMN_ENCODED_BYTES 属性为 0，即不让 Phoenix 对 column family 进行编码。
根据官方文档的内容，“One can set the column mapping property only at the time of creating the table”，也就是说只有在创建表的时候才能够设置属性。
CREATE TABLE "表名(和要映射的hbase表同名)" ( "ROW" varchar primary key,"列簇名"."列簇中的字段名" VARCHAR) column_encoded_bytes=0;
3.解决2：视图映射
如果只做查询操作的话，建议大家使用视图映射的方式，而非表映射。
因为一旦出现问题，例如上面提到的，在创建映射表时如果忘记设置属性（4.10版之后），那么想要删除映射表的话，HBase 中该表也会被删除，
导致数据的丢失。而如果是用视图映射，则删除视图不会影响原有表的数据。创建视图的语句同创建表差不多。
CREATE VIEW "视图名(和要映射的hbase表同名)" ( "ROW" varchar primary key,"列簇名"."列簇中的字段名" VARCHAR);
4.phoenix表 映射 hbase表 的例子：
HBase：执行 hbase shell 进入交互界面
create 'kanon','0','1'
put 'kanon', 'row001','0:name','Jane'
put 'kanon', 'row002','0:name','Tom'
put 'kanon', 'row003','0:name','Bill'
put 'kanon', 'row001','1:age',11
put 'kanon', 'row002','1:age',12
put 'kanon', 'row003','1:age',13
Phoenix：执行 phoenix node1:2181 进入交互界面
注意：Phoenix表所映射的hbase表的字段为Integer等非字符串类型的话，那么在Phoenix映射表全部字段都改为varchar字符串类型。
否则会报错如下：Illegal data. Expected length of at least xx bytes, but had xx
单纯创建Phoenix表(非映射表)是支持Integer的，可以设置为Integer。
Phoenix 4.10 及以下的版本
CREATE TABLE "kanon" ( "ROW" varchar primary key, "0"."name" varchar, "1"."age" varchar);
Phoenix 4.10 及以上的版本
CREATE TABLE "kanon" ( "ROW" varchar primary key, "0"."name" varchar, "1"."age" varchar) column_encoded_bytes=0;
（推荐）视图映射
CREATE VIEW "kanon" ( "ROW" varchar primary key, "0"."name" varchar, "1"."age" varchar);
select * from "kanon";
5.phoenix表 映射 hbase表，而 hbase表 映射 hive表 的例子：
Hive：执行 hive 进入交互界面
create database key;
use key;
CREATE TABLE ushio (key int,name string,age int,address string)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,f1:name,f2:age,f3:address")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "ushio", "hbase.mapred.output.outputtable" = "ushio");
下面的语句 会启动Hive on Spark任务
insert into ushio (key,name,age,address) values(1,'nagisa',11,'japan');
insert into ushio values(2,'nagisa',22,'japan');
insert into ushio values(3,'nagisa',33,'japan'),(4,'nagisa',44,'japan'),(5,'nagisa',55,'japan');
select * from ushio;
下面的语句 会启动Hive on Spark任务
select count(*) from ushio;
HBase：执行 hbase shell 进入交互界面
list
scan 'ushio'
Phoenix：执行 phoenix node1:2181 进入交互界面
注意：Phoenix表所映射的hbase表的字段为Integer等非字符串类型的话，那么在Phoenix映射表全部字段都改为varchar字符串类型。
否则会报错如下：Illegal data. Expected length of at least xx bytes, but had xx
单纯创建Phoenix表(非映射表)是支持Integer的，可以设置为Integer。
Phoenix 4.10 及以下的版本
CREATE TABLE "ushio"("ROW" VARCHAR PRIMARY KEY,"f1"."name" VARCHAR,"f2"."age" VARCHAR,"f3"."address" VARCHAR);
Phoenix 4.10 及以上的版本
CREATE TABLE "ushio"("ROW" VARCHAR PRIMARY KEY,"f1"."name" VARCHAR,"f2"."age" VARCHAR,"f3"."address" VARCHAR) column_encoded_bytes=0;
（推荐）视图映射
CREATE VIEW "ushio"("ROW" VARCHAR PRIMARY KEY,"f1"."name" VARCHAR,"f2"."age" VARCHAR,"f3"."address" VARCHAR);
select * from "ushio";
5.需要将原有 HBase 中的表做映射才能后使用 Phoenix 操作。
Phoenix 区分大小写，切默认情况下会将小写转成大写，所以表名、列簇、列名需要用双引号。
Phoenix 4.10 版本之后，在创建表映射时需要将 COLUMN_ENCODED_BYTES 置为 0。
删除映射表，会同时删除原有 HBase 表。所以如果只做查询炒作，建议做视图映射。
6.主键：constraint pk primary key(字段名)
例子：单主键 constraint pk PRIMARY KEY("id")、双主键 constraint pk PRIMARY KEY("id","name")
唯一约束：constraint uk unique key(字段名)
默认约束：constrint df default('默认值') for 字段名
检查约束：constraint ck check(约束，如 len(字段名)>1)
主外键关系：constraint fk foreign(外键字段名) references 主表(主表主键字段名)
4.Phoenix中查询映射表数据
select * from "表名";
5.Phoenix中插入、更改映射表数据之后，实际就是对hbase中的数据进行插入和修改操作
1.在phoenix中插入或者更改操作均使用upsert关键字，如果表中不存在该数据则插入，否则更新
2.插入：upsert into "表名" values('123456',123456);
3.修改：upsert into "表名" ("字段名","字段名") VALUES ('123456',123456);
6.删除表：drop table "表名"; 注意：删除表的话，也同时会把所映射的hbase表也一起删除
删除视图drop view "表名";
7.Phoenix执行sql脚本
cd /root/phoenix/bin
./psql.py node1,node2,node3:2181 xxx.sql
ln -s /root/phoenix/bin/psql.py /usr/bin/psql
psql node1,node2,node3:2181 xxx.sql
8.window客户端squirrel操作：
1.下载squirrel-sql-3.9.0-standard.jar
https://sourceforge.net/projects/squirrel-sql/files/1-stable/3.9.0/squirrel-sql-3.9.0-standard.jar/download
2.window命令窗口 安装squirrel-sql-3.9.0-standard.jar（不在中文路径下安装该文件）
执行命令 java -jar squirrel-sql-3.9.0-standard.jar 后弹出安装窗口
其中的安装选项可勾选全部，即可用于连接多种不同类型数据，安装大小70m
3.拷贝配置文件和jar包
1.把 apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz 解压后的目录中所有的jar包拷贝到 squirrel安装目录的lib下
2.把 hbase-site.xml 拷贝到 squirrel安装目录
3.squirrel 配置连接 Phoenix
1.输入 jdbc:phoenix:192.168.88.100:2181 和 org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver
9.hbase API操作 hbase表、Phoenix API操作 Phoenix表、Phoenix API操作“映射hbase表的”Phoenix表
1.如果maven所依赖的jar包始终无法加载成功，可以执行如下
call mvn -f pom.xml dependency:copy-dependencies
mvn clean
mvn install
2.依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.phoenix</groupId>
<artifactId>phoenix-core</artifactId>
<version>5.0.0-HBase-2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-auth</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
3.hbase API操作 hbase表、Phoenix API操作 Phoenix表、Phoenix API操作“映射hbase表的”Phoenix表 都需要在 resources目录下 添加 hbase-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!--Autogenerated by Cloudera Manager-->
<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://nameservice1/hbase</value>
</property>
<property>
<name>hbase.client.write.buffer</name>
<value>2097152</value>
</property>
<property>
<name>hbase.client.pause</name>
<value>100</value>
</property>
<property>
<name>hbase.client.retries.number</name>
<value>10</value>
</property>
<property>
<name>hbase.client.scanner.caching</name>
<value>100</value>
</property>
<property>
<name>hbase.client.keyvalue.maxsize</name>
<value>10485760</value>
</property>
<property>
<name>hbase.ipc.client.allowsInterrupt</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.client.primaryCallTimeout.get</name>
<value>10</value>
</property>
<property>
<name>hbase.client.primaryCallTimeout.multiget</name>
<value>10</value>
</property>
<property>
<name>hbase.client.scanner.timeout.period</name>
<value>60000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.coprocessor.region.classes</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.security.access.SecureBulkLoadEndpoint</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.thrift.http</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hbase.thrift.support.proxyuser</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hbase.rpc.timeout</name>
<value>60000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.snapshot.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.snapshot.region.timeout</name>
<value>300000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.snapshot.master.timeout.millis</name>
<value>300000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.security.authentication</name>
<value>simple</value>
</property>
<property>
<name>hbase.rpc.protection</name>
<value>authentication</value>
</property>
<property>
<name>zookeeper.session.timeout</name>
<value>60000</value>
</property>
<property>
<name>zookeeper.znode.parent</name>
<value>/hbase</value>
</property>
<property>
<name>zookeeper.znode.rootserver</name>
<value>root-region-server</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>node3,node1,node2</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
<value>2181</value>
</property>
<property>
<name>hbase.rest.ssl.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
</property>
<property>
<name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>phoenix.schema.mapSystemTablesToNamespace</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>
注意：如果 hbase-site.xml中 不配置 phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled 为 true的话，
则会报错如下
Inconsistent namespace mapping properties. Cannot initiate connection as SYSTEM:CATALOG is found
but client does not have phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled enabled
4.hbase中 建立employee的映射表：数据准备
进入 hbase 交互模式：shell命令 连接集群（任意一个路径下访问都可以）：hbase shell
1.数据准备然后，我们来建立一个映射表，映射我之前建立过的一个hbase表 employee，有2个列族 company、family
1.create 'employee','company','family'
2.put 'employee','row1','company:name','ted'
put 'employee','row1','company:position','worker'
put 'employee','row1','family:tel','13600912345'
put 'employee','row2','company:name','michael'
put 'employee','row2','company:position','manager'
put 'employee','row2','family:tel','1894225698'
3.scan 'employee'
2.在建立映射表之前要说明的是，Phoenix是大小写敏感的，并且所有命令都是大写，如果你建的表名没有用双引号括起来，
那么无论你输入的是大写还是小写，建立出来的表名都是大写的，要创建小写的表名和字段名话，必须使用双引号括起来。
如果你需要建立出同时包含大写和小写的表名和字段名，请把表名或者字段名用双引号括起来。
5.phoenix中 建立 phoenix表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS "user" ("no" VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, "name" VARCHAR,"position" VARCHAR(20),"tel" VARCHAR(20));
upsert into "user" values('row1','qwe','eqw','12121');
upsert into "user" values('row2','qwe','eqw','12121');
upsert into "user" values('row3','qwe','eqw','12121');
6.phoenix中 建立映射hbase表的 phoenix表
cd /root/phoenix/bin
./sqlline.py NODE1:2181 # 端口可以省略 （hbase表 employee，有2个列族 company、family）
CREATE TABLE IF NOT EXISTS "employee" ("ROW" VARCHAR(10) NOT NULL PRIMARY KEY, "company"."name" VARCHAR(30),"company"."position" VARCHAR(20), "family"."tel" VARCHAR(20), "family"."age" INTEGER);
这个语句有几个注意点：
1.IF NOT EXISTS：可以保证如果已经有建立过这个表，配置不会被覆盖
2.作为rowkey的字段用 PRIMARY KEY 标定
3.列簇用 columnFamily.columnName 来表示，如："company"."name"
4.family.age("family"."age") 是新增的字段，我之前建立测试数据的时候没有建立这个字段的原因是在hbase shell下无法直接写入数字型，
使用UPSERT 命令插入数据的时候你就可以看到真正的数字型在hbase 下是如何显示的。建立好后，查询一下数据
7.hbase API操作 hbase表 代码
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
// 1)创建一个hbase的connection
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
//拿到这个表才能对该表进行表操作：connection.getTable(TableName.valueOf("表名"))
Table user1 = connection.getTable(TableName.valueOf("employee"));
ResultScanner scanner = user1.getScanner(scan);
Result result1 = null;
while ((result1 = scanner.next())!=null)
{
List<Cell> cells1 = result1.listCells();
for (Cell cell : cells1)
{
// 打印rowkey,family列簇,qualifier列名,value列值
System.out.println(Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell)) //rowkey
+ "==> " + Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)) //family列簇
+ "{" + Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)) //qualifier列名
+ ":" + Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)) + "}"); //value列值
}
}
user1.close();//表关闭
8.Phoenix API操作 Phoenix表 代码
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class phoenix
{
public static void main(String[] args) throws SQLException {
Connection conn = null;
Statement state = null;
ResultSet rs = null;
try {
Class.forName("org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver");
conn = DriverManager.getConnection("jdbc:phoenix:node1:2181");
state = conn.createStatement();
//CREATE VIEW "ushio"("ROW" VARCHAR PRIMARY KEY,"f1"."name" VARCHAR,"f2"."age" VARCHAR,"f3"."address" VARCHAR);
rs = state.executeQuery("select * from \"ushio\"");
while (rs.next())
{
System.out.println("ROW:" + rs.getString("ROW"));
System.out.println("f1:name:" + rs.getString("name"));
System.out.println("f2:age:" + rs.getString("age"));
System.out.println("f3:address:" + rs.getString("address"));
System.out.println("-------------------------");
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (rs != null) rs.close();
if (state != null) state.close();
if (conn != null) conn.close();
}
}
}
