需求描述: 今天一个同事,问如何在phoenix中查询hbase中表的结构,在此记录下. 操作过程: 1.通过phoenix客户端连接到hbase数据库 [aiprd@host---- bin]$ ./sqlline.py Setting property: [incremental, false] Setting property: [isolation, TRANSACTION_READ_COMMITTED] issuing: !connect jdbc:phoenix: none none…

saiku不仅可以对传统的RDBMS里面的数据做OLAP分析,还可以对Nosql数据库如Hbase做统计分析. 本文简单介绍下一个使用saiku去查询分析hbase数据的例子. 1.phoenix和hbase的关系 我们知道:hbase虽然好用,但是想用jdbc方式来查询数据单纯的hbase是办不到的,这里需要借助一个JDBC中间件名叫phoenix(英文:凤凰)来实现对HBASE的JDBC查询.在phoenix中可以用简单的sql语句来访问hbase的数据.中间的转换对用户是透明的. 安装只需…

HBase 是一个NoSQL数据库,用于处理海量数据,可以支持10亿行百万列的大表,下面我就和大家分享一下数据是如何存放在HBase表中的 为了更好的理解HBase表的思路,先回顾一下关系数据库中表的处理方式 ①关系型数据库的表结构 例如有一个用户表user_info,有字段:id.name.tel,表名和字段需要在建表时指定 create table user_info ( id 类型, name 类型, tel 类型 ) 然后插入两条数据 insert into user_info valu…

(一)概要 Apache Phoenix是基于BSD许可开源的一个Java中间层,可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询.Apache Phoenix主要特性: 嵌入式的JDBC驱动,实现了大部分的java.sql接口,包括元数据API 可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模 完善的查询支持,可以使用多个谓词以及优化的扫描键 DDL支持:通过CREATE TABLE.DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列 版本化的模式仓库:当写入数据时,快照查询会使用恰当…

HBase 的表结构 2016-10-13 杜亦舒 HBase 是一个NoSQL数据库,用于处理海量数据,可以支持10亿行百万列的大表,下面就了解一下数据是如何存放在HBase表中的 关系型数据库的表结构 为了更好的理解HBase表的思路,先回顾一下关系数据库中表的处理方式 例如有一个用户表user_info,有字段:id.name.tel,表名和字段需要在建表时指定 create table user_info ( id 类型, name 类型, tel 类型 ) 然后插入两条数据 inser…

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {…

问题描述: 前几天一个同事来说,通过phoenix创建表失败了,一直报表存在的错误,删除也报错,然后就针对这个问题找下解决方案. 问题分析: 1.通过phoenix创建表,一直卡住不动了.创建语句如下: CREATE TABLE SYNC_BUSINESS_INFO_BYDAY_EFFECT( ID VARCHAR, DAY_ID VARCHAR, PROV_ID VARCHAR, PROV_NAME VARCHAR, AREA_ID VARCHAR, AREA_NAME VARCHAR, CI…

声明 本文基于 Centos6.x + CDH5.x 什么是Phoenix 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…

为什么需要Secondary Index 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,全表扫瞄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,可以通过姓名.身份证号.学籍号等不同的角度来查询,要想把这么多角度的数据都放到rowkey中几乎不可能(业务的灵活性不允许,对rowkey长度的要求也不允许). 所以,需要secondar…

1.备份TETST111hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export TEST111 /do1/hh2.drop 掉test111表  -- 只能drop,不能delete   -- 坑3.重新创建表create table test111 (id varchar, firstname varchar, lastname varchar CONSTRAINT PK PRIMARY KEY (id,firstname));4.查看hadoop文件系统…