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

(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

1 异常信息 Received error when attempting to archive files ([class org.apache.hadoop.hbase.backup.HFileArchiver$FileablePath, file:hdfs://hdp:9000/hbase/.tmp/data/WMBIGDATA/LAT_LNG_INDEX/310c60128e85a5a2d1ee3b9fc3e085db/0, class org.apache.hadoop.hbase.b

1 详细异常信息 RROR: There is a hole in the region chain between \x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00 and \x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00. You need to create a new .regioninfo and region dir in hdfs to plug the hole. ERROR: There is a hole in the regi

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/users/6cb45a00b49c/latest_articles 网上关于Phoenix的资料寥寥无几,中文资料更是几乎没有.本人详细阅读Phoenix官网,整理成此篇中文文档,供后人参考.如有翻译错误的地方,请批评指出. 1. Phoenix定义 Phoenix最早是saleforce的一个开源项目,后来成为Apache基金的顶级项目. Phoenix是构建在HBase上

环境:CentOS 6.6 64位    hbase 1.1.15  phoenix-4.7.0-HBase-1.1 一.前置环境: 已经安装配置好Hadoop 2.6和jdk 1.7 二.安装hbase 1.下载.解压 # wget http://archive.apache.org/dist/hbase/1.1.5/hbase-1.1.5-bin.tar.gz# tar -zxvf hbase--bin.tar.gz -C /usr/local/ # cd /usr/local/ # mv

Hbase+ Phoenix搭建教程 一.Hbase简介 HBase是基于列存储.构建在HDFS上的分布式存储系统,其主要功能是存储海量结构化数据. HBase构建在HDFS之上,因此HBase也是通过增加廉价的PC机提高系统运行和存储的能力. HBase中存储的表有如下特点: 1.大表:一个表可以有数十亿行,上百万列: 2.无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列: 3.面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索:

1.安装phoenix 在界面上设置Phoenix的parcel包: http://52.11.56.155:7180/cmf/settings?groupKey=config.scm.parcel.display_group&groupParent= 添加一个Remote Parcel Repository URLs url:http://archive.cloudera.com/cloudera-labs/phoenix/parcels/1.0/ CM会自动发现新的parcel,然后点击Do

一.准备工作 安装包链接: https://pan.baidu.com/s/1i6oNmOd 密码: i6nc 环境准备 修改hostname: $ sudo vi /etc/hostname why 修改IP 地址: $ sudo vi /etc/network/interfaces auto eth0 iface eth0 inet static address 192.16.13.11 netmask 255.255.255.0 gateway 192.16.13.254 重启网络服务生效

1.Phoenix二级索引机制 http://www.tuicool.com/articles/FfMz6bq http://itindex.net/detail/50681-phoenix-sql-hbase/ Phoenix SQL Grammer http://forcedotcom.github.io/phoenix/index.html 2.Hive Hive语法 http://www.cnblogs.com/linjiqin/archive/2013/03/05/2944510.ht

1.简介 Phoenix是一个HBase框架,可以通过SQL的方式来操作HBase. Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层,是内嵌在HBase中的JDBC驱动,能够让用户使用标准的JDBC来操作HBase. Phoenix使用JAVA语言进行编写,其查询引擎会将SQL查询语句转换成一个或多个HBase Scanner,且并行执行生成标准的JDBC结果集. *如果需要对HBase进行复杂的操作,那么应该使用Phoenix,其会将SQL语句转换成HBase相应的API. *Phoenix

一.前言 业务使用HBase已经有一段时间了,期间也反馈了很多问题,其中反馈最多的是HBase是否支持SQL查询和二级索引,由于HBase在这两块上目前暂不支持,导致业务在使用时无法更好的利用现有的经验来查询HBase.虽然HBase本身不支持SQL,但业界还是有现成的方案来支持,如Hive.Impala.Phoenix等.众多方案各有各的优势,本文主要对Phoenix作一个大概的介绍. Phoenix中文翻译为凤凰, 其最早是Salesforce的一个开源项目,Salesforce背景是一个搞

Hive/Phoenix + Druid + JdbcTemplate 在 Spring Boot 下的整合 http://blog.csdn.net/balabalayi/article/details/67631726 原创 2017年03月28日 09:10:05 标签: hadoop / spring boot / hive / phoenix / druid 1959 一.POM依赖 作者的hadoop集群环境为: HDFS,YARN,MapReduce2 : 2.7.3Hive :

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

1.HDFS 修复 问题描述:其他部门在yarn平台上跑spark 程序错误的生成了海量的不到100K的小文件,导致namenode压力过大,其中一个namenode宕机后,没有及时发现 使得edits文件大量积累,在namenode1宕机后,namenode2 随后在凌晨1点也宕机. 原因分析:NameNode 内存设置太低,之前内存设置在1G,后调高namenode 堆内存,调高到18G.编写程序的人员不应该生成海量的小文件落地HDFS,大量的小文件不适合存储在HDFS上. 问题解决方案:提

不多说,直接上干货! 写在前面的话 我这里,三个节点的bigdata集群.分别为master.slave1和slave2. 1.Phoenix的下载 我的HBase版本是hbase-0.98.19. 下载地址: http://mirror.bit.edu.cn/apache/phoenix/  或者 http://apache.fayea.com/phoenix/ 注意:(hbase的版本一定要与phoenix的版本保持一致,否则运行报错,hbase-0.99没有相关的版本下载) 前提是是我们的

1.测试MySQL连接 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' 2.检验SQL语句 bin/sqoop eval --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' --quer

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

本篇我们将介绍phoenix的一些基本操作. 1. 如何使用Phoenix输出Hello World? 1.1 使用sqlline终端命令 sqlline.py SZB-L0023780:2181:/hbase114 0:jdbc:phoenix:SZB-L0023780:2181:/hbase114> create table test (mykey integernot null primary key, mycolumn varchar); 0:jdbc:phoenix:SZB-L0023

摘要: 在云HBASE上利用MR BULKLOAD入库PHOENIX表或通过MR构建PHOENIX索引表. 一.MR在Phoenix上的用途 利用MR对Phoenix表(可带有二级索引表)进行Bulkload入库, 其原理是直接生成主表(二级索引表)的HFILE写入HDFS.相对于走API的数据导入方式,不仅速度更快,而且对HBASE集群的负载也会小很多.目前云HBASE上的Phoenix支持以下数据源的Bulkload工具: CsvBulkLoadTool JsonBulkLoadTool R