Phoenix |安装配置| 命令行操作| 与hbase的映射| spark对其读写

Phoenix

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。

1.特点

1) 容易集成：如Spark，Hive，Pig，Flume和Map Reduce。

2) 性能好：直接使用HBase API以及协处理器和自定义过滤器，可以为小型查询提供毫秒级的性能，或者为数千万行提供数秒的性能。

3) 操作简单：DML命令以及通过DDL命令创建表和版本化增量更改。

4) 安全功能: 支持GRANT和REVOKE 。

5) 完美支持Hbase二级索引创建。

架构：

作用：

2. Phoenix安装部署

CDH集成phoenix      https://my.oschina.net/hblt147/blog/3016196

官方网址： http://phoenix.apache.org/index.html

https://archive.apache.org/dist/phoenix/?C=M;O=A

下载与HBase版本兼容的Phoenix

下载地址：http://archive.apache.org/dist/phoenix/

上传jar包到/opt/software/

解压到/opt/module 改名为phoenix

[kris@hadoop101 module]$ tar -zxvf /opt/software/apache-phoenix-4.14.-HBase-1.3-bin.tar.gz -C /opt/module 

[kris@hadoop101 module]$ mv apache-phoenix-4.14.-HBase-1.3-bin phoenix

复制server和client这俩个包拷贝到各个节点的hbase/lib

在phoenix目录下

[kris@hadoop101 module]$ cd /opt/module/phoenix/

向每个节点发送server jar

[kris@hadoop101 phoenix]$ cp phoenix-4.14.-HBase-1.3-server.jar /opt/module/hbase-1.3./lib/
[kris@hadoop101 phoenix]$ scp phoenix-4.14.-HBase-1.3-server.jar hadoop102:/opt/module/hbase-1.3./lib/
[kris@hadoop101 phoenix]$ scp phoenix-4.14.-HBase-1.3-server.jar hadoop103:/opt/module/hbase-1.3./lib/

向每个节点发送client jar

[kris@hadoop101 phoenix]$ cp phoenix-4.14.-HBase-1.3-client.jar /opt/module/hbase-1.3./lib/
[kris@hadoop101 phoenix]$ scp phoenix-4.14.-HBase-1.3-client.jar hadoop102:/opt/module/hbase-1.3./lib/
[kris@hadoop101 phoenix]$ scp phoenix-4.14.-HBase-1.3-client.jar hadoop103:/opt/module/hbase-1.3./lib/

在root权限下给/etc/profile 下添加如下内容

#phoenix
    export PHOENIX_HOME=/opt/module/phoenix
    export PHOENIX_CLASSPATH=$PHOENIX_HOME
    export PATH=$PATH:$PHOENIX_HOME/bin

开启schema对应namespace

http://phoenix.apache.org/namspace_mapping.html

在Phoenix中是没有Database的概念的，所有的表都在同一个命名空间。当然，Phoenix4.8开始支持多个命名空间了，如果要用自定义的namespace，Phoenix中与之对应的是schema的概念，但是默认是关闭的，需要单独配置。

1. 在hbase/conf/hbase-site.xml、phoenix/bin/hbase-site.xml两个文件中增加以下代码：

 <property>
   <name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name>
   <value>true</value>
 </property>
 <property>
   <name>phoenix.schema.mapSystemTablesToNamespace</name>
   <value>true</value>
 </property>

2.  如果HBase是分布式，则需要将文件分发到其他节点
             （最好是将该文件也复制到phoenix/bin/保证客户端与服务端的一致性）

     3. Phoenix其他相关配置参照：https://phoenix.apache.org/tuning.html

重启HBase，重新连接

　　stop-hbase.sh  start-hbase.sh

启动Zookeeper，Hadoop，Hbase（bin/start-hbase.sh）

启动Phoenix

  ./sqlline.py hadoop101:2181

[kris@hadoop101 module]$ cd phoenix/
[kris@hadoop101 phoenix]$ bin/sqlline.py hadoop101,hadoop102,hadoop103:2181

Setting property: [incremental, false]
Setting property: [isolation, TRANSACTION_READ_COMMITTED]
issuing: !connect jdbc:phoenix:hadoop101,hadoop102,hadoop103:2181 none none org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver
Connecting to jdbc:phoenix:hadoop101,hadoop102,hadoop103:2181
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/phoenix/phoenix-4.14.-HBase-1.3-client.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hadoop-2.7./share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7..jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
// :: WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Connected to: Phoenix (version 4.14)
Driver: PhoenixEmbeddedDriver (version 4.14)
Autocommit status: true
Transaction isolation: TRANSACTION_READ_COMMITTED
Building list of tables and columns for tab-completion (set fastconnect to true to skip)...
/ (%) Done
Done
sqlline version 1.2.0
0: jdbc:phoenix:hadoop101,hadoop102,hadoop103> 

3. 基本操作（常用命令）

----HBase是大小写敏感，Phoenix操作时需要添加双引号，如果不添加双引号的话会统一转换成大写
//显示所有表:
!table  或者 !tables
//列出所有列
$sqlline> !columns test.stu
//创建schema（相当于数据库）
$sqlline> create schema test;
use test;

//删除表结构
$sqlline> drop table stu;

//创建表
create table stu(id integer primary key ,name varchar,age integer);
//创建表并指定列族
create table stu2(id integer primary key ,"cf1".name varchar,"cf1".age integer) ;

//插入数据和更新数据
        在Phoenix中是没有Insert语句的，取而代之的是Upsert语句。Upsert有两种用法，分别是:UPSERT INTO和 UPSERT SELECT

　　　　UPSERT INTO类似于insert into的语句，旨在单条插入外部数据
　　　　UPSERT SELECT类似于Hive中的insert select语句，旨在批量插入其他表的数据。
　　　　UPSERT INTO stu (id,name,age) SELECT id,name,age FROM sty2 WHERE id < 400;

upsert into stu2 values(1,'tom',12);
upsert into stu(id,name,age) values(1,'alex',22);
注意：在phoenix中插入语句并不会像传统数据库一样存在重复数据。因为Phoenix是构建在HBase之上的，也就是必须存在一个主键。
由于HBase的主键设计，相同rowkey的内容可以直接覆盖，这就变相的更新了数据。
//删除数据
$sqlline> delete from stu where id = 1 ; 
DELETE FROM stu;
//删除表  删除表和其他的数据库类似。不同的是可以加上CASCADE关键字，用于删除表的同时删除基于该表的所有视图。

1. DROP TABLE my_schema.my_table;
2. DROP TABLE my_schema.my_table CASCADE;

//条件查询
Phoenix作为SQL On HBase引擎必不可少的就是SQL查询语句了，他能兼容大部分的SQL查询语句，比如UNION ALL GROUP BY ORDER BY LIMIT
$sqlline> select * from stu where name like 'a%' ;

创建视图

CREATE VIEW test_view AS SELECT *  FROM test where description in ('S1','S2','S3')
除此之外，我们还能在视图上创建视图
CREATE VIEW test_view1 AS SELECT *  FROM test_view where description != 'S1'; //视图没办法只获取一部分数据的数据的,只能select *

删除视图：

DROP VIEW my_view
DROP VIEW IF EXISTS my_schema.my_view
DROP VIEW IF EXISTS my_schema.my_view CASCADE

创建表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS us_population (
State CHAR() NOT NULL,
City VARCHAR NOT NULL,
Population BIGINT
CONSTRAINT my_pk PRIMARY KEY (state, city));

在phoenix中，默认情况下，表名等会自动转换为大写，若要小写，使用双引号，如"us_population"。

插入记录：
upsert into us_population values('NY','NewYork',);

查询记录：
: jdbc:phoenix:hadoop101,hadoop102,hadoop103> select * from us_population;
+--------+----------+-------------+
| STATE  |   CITY   | POPULATION  |
+--------+----------+-------------+
| NY     | NewYork  |      |
+--------+----------+-------------+
 row selected (0.083 seconds)
: jdbc:phoenix:hadoop101,hadoop102,hadoop103> select * from us_population where state='NY';
+--------+----------+-------------+
| STATE  |   CITY   | POPULATION  |
+--------+----------+-------------+
| NY     | NewYork  |      |
+--------+----------+-------------+
删除记录
delete from us_population wherestate='NY';
删除表
drop table us_population;
退出命令行
!quit
: jdbc:phoenix:hadoop101,hadoop102,hadoop103> !describe test
+------------+--------------+-------------+--------------+------------+------------+--------------+----------------+-+
| TABLE_CAT  | TABLE_SCHEM  | TABLE_NAME  | COLUMN_NAME  | DATA_TYPE  | TYPE_NAME  | COLUMN_SIZE  | BUFFER_LENGTH  | |
+------------+--------------+-------------+--------------+------------+------------+--------------+----------------+-+
+------------+--------------+-------------+--------------+------------+------------+--------------+----------------+-+

Phoenix建表的时候可以定义表的属性（包括了HBase的一些属性）以及预分区操作。

我们进入到tableOption下面可以看到SALT_BUCKETS, DISABLE_WAL, IMMUTABLE_ROWS, MULTI_TENANT, DEFAULT_COLUMN_FAMILY, STORE_NULLS, TRANSACTIONAL, and UPDATE_CACHE_FREQUENCY这些属性

①SALT_BUCKETS（加盐？）

Salting能够通过预分区(pre-splitting)数据到多个region中来显著提升读写性能。

Salting 翻译成中文是加盐的意思，本质是在hbase中，rowkey的byte数组的第一个字节位置设定一个系统生成的byte值，这个byte值是由主键生成rowkey的byte数组做一个哈希算法，计算得来的。Salting之后可以把数据分布到不同的region上，这样有利于phoenix并发的读写操作。关于SaltedTable的说明在 http://phoenix.apache.org/salted.html

CREATE TABLE test (host VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, description VARCHAR) SALT_BUCKETS=16;

SALT_BUCKETS的值范围在（1 ~ 256）；

salted table可以自动在每一个rowkey前面加上一个字节，这样对于一段连续的rowkeys，它们在表中实际存储时，就被自动地分布到不同的region中去了。当指定要读写该段区间内的数据时，也就避免了读写操作都集中在同一个region上。

简而言之，如果我们用Phoenix创建了一个saltedtable，那么向该表中写入数据时，原始的rowkey的前面会被自动地加上一个byte（不同的rowkey会被分配不同的byte），使得连续的rowkeys也能被均匀地分布到多个regions。   在每条rowkey前面加了一个Byte，这里显示为了16进制。也正是因为添加了一个Byte，所以SALT_BUCKETS的值范围在必须再1 ~ 256之间

在使用SALT_BUCKETS的时候需要注意以下两点：

• 创建salted table后，应该使用Phoenix SQL来读写数据，而不要混合使用Phoenix SQL和HBase API

• 如果通过Phoenix创建了一个salted table，那么只有通过Phoenix SQL插入数据才能使得被插入的原始rowkey前面被自动加上一个byte，通过HBase shell插入数据无法prefix原始的rowkey

2 Pre-split（预分区）

Salting能够自动的设置表预分区，但是你得去控制表是如何分区的，所以在建phoenix表时，可以精确的指定要根据什么值来做预分区，比如：

CREATE TABLE test (host VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, description VARCHAR) SPLIT ON (1,2,3);

3 使用多列族

列族包含相关的数据都在独立的文件中，在Phoenix设置多个列族可以提高查询性能。例如：

CREATE TABLE test (key VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, cf1.name VARCHAR,cf1.age VARCHAR, cf2.score VARCHAR);

4 使用压缩

在数据量大的表上使用压缩算法来提高性能。

CREATE TABLE test (host VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, description VARCHAR) COMPRESSION='Snappy';;
//在hbase中查看详情:
describe 'TEST:TEST'

4. phoenix表映射

Phoenix和Hbase表的关系

默认情况下，直接在hbase中创建的表，通过phoenix是查看不到的。如图1和图2，US_POPULATION是在phoenix中直接创建的，而kylin相关表是在hbase中直接创建的，在phoenix中是查看不到kylin等表的。

　hbase命令行中查看所有表：

　[kris@hadoop101 bin]$ hbase shell

hbase(main)::> list

 phoenix命令行中查看所有表：
: jdbc:phoenix:hadoop101,hadoop102,hadoop103> !tables 

如果要在phoenix中操作直接在hbase中创建的表，则需要在phoenix中进行表的映射。

映射方式有两种：视图映射和表映射

Hbase命令行中创建表test

Hbase 中test的表结构如下，两个列簇name、company.

[kris@hadoop101 bin]$ hbase shell

hbase(main)::> create 'test','name','company'
 row(s) in 1.3380 seconds

映射方式一：视图映射

Phoenix创建的视图是只读的，所以只能用来做查询，无法通过视图对源数据进行修改等操作。

在phoenix中创建视图test 表

: jdbc:phoenix:hadoop101,hadoop102,hadoop103> create view "test"(empid varchar primary key,"name"."firstname" varchar,"name"."lastname" varchar,"company"."name" varchar,"company"."address" varchar);

0: jdbc:phoenix:hadoop101,hadoop102,hadoop103> select * from "test";
+--------+------------+-----------+-------+----------+
| EMPID  | firstname  | lastname  | name  | address  |
+--------+------------+-----------+-------+----------+
+--------+------------+-----------+-------+----------+

删除视图

: jdbc:phoenix:hadoop101,hadoop102,hadoop103> drop view "test";

映射方式二： 表映射

使用Apache Phoenix创建对HBase的表映射，有两种方法：

1） 当HBase中已经存在表时，可以以类似创建视图的方式创建关联表，只需要将create view改为create table即可。

: jdbc:phoenix:hadoop101,hadoop102,hadoop103> create table "test"(empid varchar primary key,"name"."firstname" varchar,"name"."lastname" varchar,"company"."name" varchar,"company"."address" varchar);

2） 当HBase中不存在表时，可以直接使用create table指令创建需要的表,系统将会自动在Phoenix和HBase中创建person_infomation的表，并会根据指令内的参数对表结构进行初始化。

: jdbc:phoenix:hadoop101,hadoop102,hadoop103> create table "test"(empid varchar primary key,"name"."firstname" varchar,"name"."lastname" varchar,"company"."name" varchar,"company"."address" varchar);

注意：

设置schema的时候注意加上双引号，不然的话phoenix会默认大写，导致找不到指定的表

CDH的Phoenix不支持这样创建表
CREATE TABLE MY_SCHEMA.MYTABLE (k BIGINT PRIMARY KEY, v VARCHAR);
若想在某个SCHEMA下创建表，需先使用USE SCHEMA语句切换到该SCHEMA下，再执行建表语句。

使用客户端工具DBeaver连接Phoenix

phoenix中自增id

# 1、创建一个自增序列seq，缓存大小设置为10
$sqlline> create sequence seq  cache 10;
# 查看序列详情
$sqlline> select * from system."SEQUENCE";
+------------+------------------+-------------------------------------+-------------+----------------+---------------+--------------+
| TENANT_ID  | SEQUENCE_SCHEMA  |            SEQUENCE_NAME            | START_WITH  | CURRENT_VALUE  | INCREMENT_BY  | CACHE_SIZE   |
+------------+------------------+-------------------------------------+-------------+----------------+---------------+--------------+
|            | TEST             | SEQ                                 | 1           | 1              | 1             | 10           |
+------------+------------------+-------------------------------------+-------------+----------------+---------------+--------------+

upsert into stu values(next value for seq,'aa',20); //id从1开始,若之前有数据会被覆盖掉;
//id超过10还会自增,但是若断开连接!quit,重新连接会导致自增id不连续;查看当前自增序列状态，发现当前值CURRENT_VALUE已经改变

5. 使用spark对phoenix的读写

http://phoenix.apache.org/phoenix_spark.html

写：

准备IDEA环境：

依赖：

    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
        <version>2.1.1</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
        <version>2.1.1</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.phoenix</groupId>
        <artifactId>phoenix-core</artifactId>
        <version>4.14.0-HBase-1.3</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.phoenix</groupId>
        <artifactId>phoenix-spark</artifactId>
        <version>4.14.0-HBase-1.3</version>
    </dependency>

hbase-site.xml

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!--
/**
 *
 * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
 * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file
 * distributed with this work for additional information
 * regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file
 * to you under the Apache License, Version 2.0 (the
 * "License"); you may not use this file except in compliance
 * with the License.  You may obtain a copy of the License at
 *
 *     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 */
-->
<configuration>
    <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://hadoop101:9000/hbase</value>
    </property>

    <property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
    </property>

   <!-- 0.98后的新变动，之前版本没有.port,默认端口为60000(可省略) -->
    <property>
        <name>hbase.master.port</name>
        <value>16000</value>
    </property>

    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
          <value>hadoop101,hadoop102,hadoop103</value>
    </property>

<!-- 参照zk的zoo.cfg文件中的dataDir值 -->
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
        <value>/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData</value>
    </property>

<!-- phoenix regionserver 配置参数 -->
<property>
    <name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
    <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.region.server.rpc.scheduler.factory.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.hbase.ipc.PhoenixRpcSchedulerFactory</value>
<description>Factory to create the Phoenix RPC Scheduler that uses separate queues for index and metadata updates</description>
</property>

<property>
    <name>hbase.rpc.controllerfactory.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.hbase.ipc.controller.ServerRpcControllerFactory</value>
<description>Factory to create the Phoenix RPC Scheduler that uses separate queues for index and metadata updates</description>
</property>

<!-- phoenix master 配置参数 -->
<property>
    <name>hbase.master.loadbalancer.class</name>
    <value>org.apache.phoenix.hbase.index.balancer.IndexLoadBalancer</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.coprocessor.master.classes</name>
    <value>org.apache.phoenix.hbase.index.master.IndexMasterObserver</value>
</property>

<property>
  <name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>phoenix.schema.mapSystemTablesToNamespace</name>
  <value>true</value>
</property>

</configuration>

读：

方式一：

object TestSparkPhoenix {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("phoenix-test").getOrCreate()
    var df = spark.read.format("org.apache.phoenix.spark").option("table", "fruits").option("zkUrl", "hadoop101,hadoop102,hadoop103:2181").load()
/*    df = df.filter("name not like 'hig%'")
      .filter("password like '%0%'")*/
    df.show()
  }
}

方式二：

package com.easylife.phoenix

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
//否则编辑器识别不出语法，也不会自动import。
import org.apache.phoenix.spark._

object TestSparkPhoenix {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //读
    val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("phoenix-test").getOrCreate()

    val configuration = new Configuration()
    configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop101,hadoop102,hadoop103:2181")
    val df1: DataFrame = spark.sqlContext.phoenixTableAsDataFrame("fruits",Array("id", "info.name"), conf = configuration )
    df1.show()
  }
}

使用Zookeeper URL创建RDD

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//否则编辑器识别不出语法，也不会自动import。
import org.apache.phoenix.spark._

    //使用Zookeeper URL创建RDD
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("phoenix-test").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val fruitRDD: RDD[Map[String, AnyRef]] = sc.phoenixTableAsRDD("fruits",Array("id", "name"), zkUrl = Some("hadoop101,hadoop102,hadoop103"))
    println(fruitRDD.count())
    sc.stop()
  }
}

写： 

不加"", Phoenix中会自动转换为大写;

方式一： 保存RDD到Phoenix

//先在Phoenix中创建表
create table fruits(
"id" varchar primary key,
"info"."color" varchar,
"info"."name" varchar
);

import org.apache.spark.SparkContext
//否则编辑器识别不出语法，也不会自动import。
import org.apache.phoenix.spark._

object TestSparkPhoenix {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sc: SparkContext = new SparkContext("local", "phoenix-test")
    val dateSet = List(("1005", "white", "water"), ("1006", "red", "watermelon"))
    sc.parallelize(dateSet)
      .saveToPhoenix("fruits", Seq("id", "color","name"),
        zkUrl = Some("hadoop101,hadoop102,hadoop103:2181"))

  }
}

在Phoenix中查看数据， 通过Spark操作Phoenix是需要区分大小写的。这点非常重要

在Hbase中查看数据

scan "FRUITS"

使用RDD的saveToPhoenix函数时必须严格按照Phoenix的Column名的大小写来输入：查看源码得

  def saveToPhoenix(tableName: String, cols: Seq[String],
                    conf: Configuration = new Configuration, zkUrl: Option[String] = None, tenantId: Option[String] = None)
                    : Unit = {
    // Create a configuration object to use for saving
    @transient val outConfig = ConfigurationUtil.getOutputConfiguration(tableName, cols, zkUrl, tenantId, Some(conf))

RDD保存时直接将存入的column数组传进来, Phoenix的API将Column原原本本作为输出的Column名，所以使用RDD的saveToPhoenix函数时必须严格按照Phoenix的Column名的大小写来输入。

方式二：  使用DataFrame保存到phoenix

//创建表：
CREATE TABLE STUDENT (ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY, "cf1".name VARCHAR, "cf1".age INTEGER, "cf1".score DOUBLE);

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}
//否则编辑器识别不出语法，也不会自动import。
import org.apache.phoenix.spark._

object TestSparkPhoenix {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("phoenix-test").getOrCreate()

    val dataSet = List(Student(1,"kris",18,95),Student(2,"smile",19,80),Student(3,"alice",19,100))
    val df = spark.sqlContext.createDataFrame(dataSet)
    df.write
      .format("org.apache.phoenix.spark")
      .mode(SaveMode.Overwrite)
      .options(Map("table" -> "STUDENT", "zkUrl" -> "hadoop101,hadoop102,hadoop103:2181"))
      .save()

  }
}
case class Student(ID:Int, Name:String,Age: Int,Score:Double)

0: jdbc:phoenix:hadoop101:2181> select * from student;
+-----+--------+------+--------+
| ID  |  NAME  | AGE  | SCORE  |
+-----+--------+------+--------+
| 1   | kris   | 18   | 95.0   |
| 2   | smile  | 19   | 80.0   |
| 3   | alice  | 19   | 100.0  |
+-----+--------+------+--------+

这种方式借助了org.apache.phoenix.spark里面的隐式函数

DataFrame保存时的列信息经过SchemaUtil.normalizeIdentifier(x)转化, 仅仅只是将字符串里面的引号去掉，然后转成大写。
不管我们的DataFrame的列是什么格式，最终都会转成大写。
然后Phoenix里面的列可能不是大写的，所以就可能出现列名是对的，但是大小写对应不上。

结论：

• 在使用RDD保存数据到Phoenix的时候，要严格按照Phoenix列名的大小写来输入

• 使用DataFrame保存的时候，对数据源的列名大小写无要求。但是必须保证Phoenix的表列名必须是大写的

• HBase建表的时候，我们建议您对表名和列都使用大写

• 使用Phoenix创建表的时候，除非是已经存在了HBase的表，否则无需要建表的时候对列带引号,这样sql中即使是小写的列也会保存为大写，比如：

--创建的Phoenix表名必须和HBase表名一致
CREATE TABLE STUDENT3 (
--这句话直接写就可以了，这样的话，HBase中的RowKey转换成phoenix中的主键，列名就叫自取。
--rowkey自动会和primary key进行对应。
ID VARCHAR NOT NULL  PRIMARY KEY ,
--将名为cf1的列族下，字段名为name的字段，写在这里。
cf1.name VARCHAR ,
--下面就以此类推
cf1.age VARCHAR ,
cf2.score VARCHAR
)

phoenixTableAsDataFrame()是org.apache.phoenix.spark.SparkSqlContextFunctions中的方法，saveToPhoenix()是org.apache.phoenix.spark.DataFrameFunctions中的方法，在phoenix-spark-4.10.0-HBase-1.2.jar中。使用这两个方法时必须 import org.apache.phoenix.spark._，否则编辑器识别不出语法，也不会自动import。

通过Phoenix取数据和直接通过Hbase代码取数据性能

同样的逻辑，最开始使用Scan的时候只有50000 requests/secend，两者性能差别非常大。

以前从HBase需要4个小时才能拿完的数据，现在只需要一个小时了.