入门大数据---Spring+Mybatis+Phoenix整合
一、前言
使用 Spring+Mybatis 操作 Phoenix 和操作其他的关系型数据库(如 Mysql,Oracle)在配置上是基本相同的,下面会分别给出 Spring/Spring Boot 整合步骤,完整代码见本仓库:
二、Spring + Mybatis + Phoenix
2.1 项目结构

2.2 主要依赖
除了 Spring 相关依赖外,还需要导入 phoenix-core 和对应的 Mybatis 依赖包
<!--mybatis 依赖包-->
<dependency>
<groupId>org.mybatis</groupId>
<artifactId>mybatis-spring</artifactId>
<version>1.3.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mybatis</groupId>
<artifactId>mybatis</artifactId>
<version>3.4.6</version>
</dependency>
<!--phoenix core-->
<dependency>
<groupId>org.apache.phoenix</groupId>
<artifactId>phoenix-core</artifactId>
<version>4.14.0-cdh5.14.2</version>
</dependency>
2.3 数据库配置文件
在数据库配置文件 jdbc.properties 中配置数据库驱动和 zookeeper 地址
# 数据库驱动
phoenix.driverClassName=org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver
# zookeeper地址
phoenix.url=jdbc:phoenix:192.168.0.105:2181
2.4 配置数据源和会话工厂
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd">
<!-- 开启注解包扫描-->
<context:component-scan base-package="com.heibaiying.*"/>
<!--指定配置文件的位置-->
<context:property-placeholder location="classpath:jdbc.properties"/>
<!--配置数据源-->
<bean id="dataSource" class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource">
<!--Phoenix 配置-->
<property name="driverClassName" value="${phoenix.driverClassName}"/>
<property name="url" value="${phoenix.url}"/>
</bean>
<!--配置 mybatis 会话工厂 -->
<bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
<property name="dataSource" ref="dataSource"/>
<!--指定 mapper 文件所在的位置-->
<property name="mapperLocations" value="classpath*:/mappers/**/*.xml"/>
<property name="configLocation" value="classpath:mybatisConfig.xml"/>
</bean>
<!--扫描注册接口 -->
<!--作用:从接口的基础包开始递归搜索,并将它们注册为 MapperFactoryBean(只有至少一种方法的接口才会被注册;, 具体类将被忽略)-->
<bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">
<!--指定会话工厂 -->
<property name="sqlSessionFactoryBeanName" value="sqlSessionFactory"/>
<!-- 指定 mybatis 接口所在的包 -->
<property name="basePackage" value="com.heibaiying.dao"/>
</bean>
</beans>
2.5 Mybtais参数配置
新建 mybtais 配置文件,按照需求配置额外参数, 更多 settings 配置项可以参考官方文档
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE configuration
PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<!-- mybatis 配置文件 -->
<configuration>
<settings>
<!-- 开启驼峰命名 -->
<setting name="mapUnderscoreToCamelCase" value="true"/>
<!-- 打印查询 sql -->
<setting name="logImpl" value="STDOUT_LOGGING"/>
</settings>
</configuration>
2.6 查询接口
public interface PopulationDao {
List<USPopulation> queryAll();
void save(USPopulation USPopulation);
USPopulation queryByStateAndCity(@Param("state") String state, @Param("city") String city);
void deleteByStateAndCity(@Param("state") String state, @Param("city") String city);
}
<!DOCTYPE mapper
PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.heibaiying.dao.PopulationDao">
<select id="queryAll" resultType="com.heibaiying.bean.USPopulation">
SELECT * FROM us_population
</select>
<insert id="save">
UPSERT INTO us_population VALUES( #{state}, #{city}, #{population} )
</insert>
<select id="queryByStateAndCity" resultType="com.heibaiying.bean.USPopulation">
SELECT * FROM us_population WHERE state=#{state} AND city = #{city}
</select>
<delete id="deleteByStateAndCity">
DELETE FROM us_population WHERE state=#{state} AND city = #{city}
</delete>
</mapper>
2.7 单元测试
@RunWith(SpringRunner.class)
@ContextConfiguration({"classpath:springApplication.xml"})
public class PopulationDaoTest {
@Autowired
private PopulationDao populationDao;
@Test
public void queryAll() {
List<USPopulation> USPopulationList = populationDao.queryAll();
if (USPopulationList != null) {
for (USPopulation USPopulation : USPopulationList) {
System.out.println(USPopulation.getCity() + " " + USPopulation.getPopulation());
}
}
}
@Test
public void save() {
populationDao.save(new USPopulation("TX", "Dallas", 66666));
USPopulation usPopulation = populationDao.queryByStateAndCity("TX", "Dallas");
System.out.println(usPopulation);
}
@Test
public void update() {
populationDao.save(new USPopulation("TX", "Dallas", 99999));
USPopulation usPopulation = populationDao.queryByStateAndCity("TX", "Dallas");
System.out.println(usPopulation);
}
@Test
public void delete() {
populationDao.deleteByStateAndCity("TX", "Dallas");
USPopulation usPopulation = populationDao.queryByStateAndCity("TX", "Dallas");
System.out.println(usPopulation);
}
}
三、SpringBoot + Mybatis + Phoenix
3.1 项目结构

3.2 主要依赖
<!--spring 1.5 x 以上版本对应 mybatis 1.3.x (1.3.1)
关于更多 spring-boot 与 mybatis 的版本对应可以参见 <a href="http://www.mybatis.org/spring-boot-starter/mybatis-spring-boot-autoconfigure/">-->
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.3.2</version>
</dependency>
<!--phoenix core-->
<dependency>
<groupId>org.apache.phoenix</groupId>
<artifactId>phoenix-core</artifactId>
<version>4.14.0-cdh5.14.2</version>
</dependency>
<dependency>
spring boot 与 mybatis 版本的对应关系:
| MyBatis-Spring-Boot-Starter 版本 | MyBatis-Spring 版本 | Spring Boot 版本 |
|---|---|---|
| 1.3.x (1.3.1) | 1.3 or higher | 1.5 or higher |
| 1.2.x (1.2.1) | 1.3 or higher | 1.4 or higher |
| 1.1.x (1.1.1) | 1.3 or higher | 1.3 or higher |
| 1.0.x (1.0.2) | 1.2 or higher | 1.3 or higher |
3.3 配置数据源
在 application.yml 中配置数据源,spring boot 2.x 版本默认采用 Hikari 作为数据库连接池,Hikari 是目前 java 平台性能最好的连接池,性能好于 druid。
spring:
datasource:
#zookeeper 地址
url: jdbc:phoenix:192.168.0.105:2181
driver-class-name: org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver
# 如果不想配置对数据库连接池做特殊配置的话,以下关于连接池的配置就不是必须的
# spring-boot 2.X 默认采用高性能的 Hikari 作为连接池 更多配置可以参考 https://github.com/brettwooldridge/HikariCP#configuration-knobs-baby
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
hikari:
# 池中维护的最小空闲连接数
minimum-idle: 10
# 池中最大连接数,包括闲置和使用中的连接
maximum-pool-size: 20
# 此属性控制从池返回的连接的默认自动提交行为。默认为 true
auto-commit: true
# 允许最长空闲时间
idle-timeout: 30000
# 此属性表示连接池的用户定义名称,主要显示在日志记录和 JMX 管理控制台中,以标识池和池配置。 默认值:自动生成
pool-name: custom-hikari
#此属性控制池中连接的最长生命周期,值 0 表示无限生命周期,默认 1800000 即 30 分钟
max-lifetime: 1800000
# 数据库连接超时时间,默认 30 秒,即 30000
connection-timeout: 30000
# 连接测试 sql 这个地方需要根据数据库方言差异而配置 例如 oracle 就应该写成 select 1 from dual
connection-test-query: SELECT 1
# mybatis 相关配置
mybatis:
configuration:
# 是否打印 sql 语句 调试的时候可以开启
log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
3.4 新建查询接口
上面 Spring+Mybatis 我们使用了 XML 的方式来写 SQL,为了体现 Mybatis 支持多种方式,这里使用注解的方式来写 SQL。
@Mapper
public interface PopulationDao {
@Select("SELECT * from us_population")
List<USPopulation> queryAll();
@Insert("UPSERT INTO us_population VALUES( #{state}, #{city}, #{population} )")
void save(USPopulation USPopulation);
@Select("SELECT * FROM us_population WHERE state=#{state} AND city = #{city}")
USPopulation queryByStateAndCity(String state, String city);
@Delete("DELETE FROM us_population WHERE state=#{state} AND city = #{city}")
void deleteByStateAndCity(String state, String city);
}
3.5 单元测试
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class PopulationTest {
@Autowired
private PopulationDao populationDao;
@Test
public void queryAll() {
List<USPopulation> USPopulationList = populationDao.queryAll();
if (USPopulationList != null) {
for (USPopulation USPopulation : USPopulationList) {
System.out.println(USPopulation.getCity() + " " + USPopulation.getPopulation());
}
}
}
@Test
public void save() {
populationDao.save(new USPopulation("TX", "Dallas", 66666));
USPopulation usPopulation = populationDao.queryByStateAndCity("TX", "Dallas");
System.out.println(usPopulation);
}
@Test
public void update() {
populationDao.save(new USPopulation("TX", "Dallas", 99999));
USPopulation usPopulation = populationDao.queryByStateAndCity("TX", "Dallas");
System.out.println(usPopulation);
}
@Test
public void delete() {
populationDao.deleteByStateAndCity("TX", "Dallas");
USPopulation usPopulation = populationDao.queryByStateAndCity("TX", "Dallas");
System.out.println(usPopulation);
}
}
附:建表语句
上面单元测试涉及到的测试表的建表语句如下:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS us_population (
state CHAR(2) NOT NULL,
city VARCHAR NOT NULL,
population BIGINT
CONSTRAINT my_pk PRIMARY KEY (state, city));
-- 测试数据
UPSERT INTO us_population VALUES('NY','New York',8143197);
UPSERT INTO us_population VALUES('CA','Los Angeles',3844829);
UPSERT INTO us_population VALUES('IL','Chicago',2842518);
UPSERT INTO us_population VALUES('TX','Houston',2016582);
UPSERT INTO us_population VALUES('PA','Philadelphia',1463281);
UPSERT INTO us_population VALUES('AZ','Phoenix',1461575);
UPSERT INTO us_population VALUES('TX','San Antonio',1256509);
UPSERT INTO us_population VALUES('CA','San Diego',1255540);
UPSERT INTO us_population VALUES('CA','San Jose',912332);
入门大数据---Spring+Mybatis+Phoenix整合的更多相关文章
- HBase 学习之路(十一)—— Spring/Spring Boot + Mybatis + Phoenix 整合
一.前言 使用Spring+Mybatis操作Phoenix和操作其他的关系型数据库(如Mysql,Oracle)在配置上是基本相同的,下面会分别给出Spring/Spring Boot 整合步骤,完 ...
- HBase 系列(十一)—— Spring/Spring Boot + Mybatis + Phoenix 整合
一.前言 使用 Spring+Mybatis 操作 Phoenix 和操作其他的关系型数据库(如 Mysql,Oracle)在配置上是基本相同的,下面会分别给出 Spring/Spring Boot ...
- JavaWeb_(SpringMVC框架)测试SpringMVC&Spring&MyBatis三大整合
搭建 SpringMVC&Spring&MyBatis三大整合 传送门 1.准备 测试搭建S pringMVC&Spring&MyBatis三大整合 用例 a)准备 ...
- struts2 + spring + mybatis 框架整合详细介绍
struts2 + spring + mybatis 框架整合详细介绍 参考地址: https://blog.csdn.net/qq_22028771/article/details/5149898 ...
- SpringMvc+Spring+Mybatis+Maven整合
一.建立数据库表,使用generator自动生成相关代码: /* SQLyog Ultimate v11.24 (32 bit) MySQL - 5.1.62-community : Database ...
- idea+springmvc+spring+mybatis+maven整合返回json数据webapi
首先看一张目录结构图: : 创建步骤: 1.创建maven webapp工程, 创建完后的目录结构为: 2.添加项目依赖(添加jar包) 需要的jar包: spring-webmvc, spring ...
- 入门大数据---Spark_Streaming整合Flume
一.简介 Apache Flume 是一个分布式,高可用的数据收集系统,可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中.Spark Straming 提供了以下两种方式用于 ...
- 入门大数据---Flume整合Kafka
一.背景 先说一下,为什么要使用 Flume + Kafka? 以实时流处理项目为例,由于采集的数据量可能存在峰值和峰谷,假设是一个电商项目,那么峰值通常出现在秒杀时,这时如果直接将 Flume 聚合 ...
- 入门大数据---Hbase是什么?
一.Hbase是什么? Hbase属于NoSql的一种. NoSql数据库分为如下几类: Key-Value类型数据库 这类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表有一个特定的键和一个指针指向特定的数据. ...
随机推荐
- C语言/Linux命令行参数argc、argv[ ]详解
1.void main(int argc,char *argv[]) argv[]:表示的是一个指针数组,一共有argc个元素,其中存放的是指向每一个参数的指针. argc:参数个数 2.以Linux ...
- [01]HTML基础之简单介绍
1.前言 现如今科技进步,足不出户尽晓天下事,一转身便仿若隔世茫然.科技绽放时代,网络技术对人们的触变无疑是深远而重大的,隐于缤纷绚丽的网页背后,是前端的蜕变更新. 如今,随意点开页面,绚丽华彩的特效 ...
- 关于js 原生原生链
可以这么理解 (1).所有的引用类型都有一个 _proto_ (隐式原型)属性,属性值是一个普通的对象 (2).所有的函数都有一个prototype(显示原型)属性,属性值是一个普通的对象 (3).所 ...
- Java并发编程 (四) 线程安全性
个人博客网:https://wushaopei.github.io/ (你想要这里多有) 一.线程安全性-原子性-atomic-1 1.线程安全性 定义: 当某个线程访问某个类时,不管运行时环境 ...
- java实现文件管理
** 文件管理** 显示"DaSai"目录下以"Ex"开头的文件和目录,写了如下代码,请完善之: import java.io.*; class JavaFil ...
- Java实现第八届蓝桥杯兴趣小组
兴趣小组 为丰富同学们的业余文化生活,某高校学生会创办了3个兴趣小组 (以下称A组,B组,C组). 每个小组的学生名单分别在[A.txt],[B.txt]和[C.txt]中. 每个文件中存储的是学生的 ...
- java实现第五届蓝桥杯神奇算式
神奇算式 题目描述 由4个不同的数字,组成的一个乘法算式,它们的乘积仍然由这4个数字组成. 比如: 210 x 6 = 1260 8 x 473 = 3784 27 x 81 = 2187 都符合要求 ...
- 实用!看Python如何光速合并多个PDF
大家好,今天分享一个实用的办公脚本:将多个PDF合并为一个PDF, 例如我手上现在有如下3个PDF分册,需要整合成一个完整的PDF. 如果换成你操作的话,是不是打开百度搜索:PDF合并,然后去第三方网 ...
- 3.keras-简单实现Mnist数据集分类
keras-简单实现Mnist数据集分类 1.载入数据以及预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.util ...
- vue axios封装
前言: 对第三方库进行二次封装和抽离到统一模块,项目面对自己的模块进行开发.如果有一天更换库,只需要修改自己模块中的代码,无需对整个项目进行重构. 将axios网络请求库封装到network文件下的r ...