Phoenix的插入语句是Upsert,Update和Insert的组合语义.即,如果数据表中没有这条记录那么插入这条记录,如果有则更新.判断是否存在相同的数据是使用ON DUPLICATE KEY来验证的,这里的KEY就是建表时候的主键(PRIMARY KEY).和Oracle的Merge Into以及MySQL的Insert …on duplicate key 是类似的功能.ON DUPLICATE KEY这个语法要到Phoenix 4.9之后才有.这个功能把HBase的Increment和

很简单的一个东西,查了挺久的,浪费了很多的时间 直接用Upsert Into Select就可以了 例:把tables表中cloumn2列等于bbb的都改成aaa Upsert Into Table (cloumn1,cloumn2,cloumn3) Select Cloumn1,'aaa',Cloumn3 From Table where Cloumn2='bbb' 

1. 介绍 Phoenix 是 Salesforce.com 开源的一个 Java 中间件,可以让开发者在Apache HBase 上执行 SQL 查询.Phoenix完全使用Java编写,代码位于 GitHub 上,并且提供了一个客户端可嵌入的 JDBC 驱动. 根据项目所述,Phoenix 被 Salesforce.com 内部使用,对于简单的低延迟查询,其量级为毫秒:对于百万级别的行数来说,其量级为秒.Phoenix 并不是像 HBase 那样用于 map-reduce job 的,而是通

1.phoenix安装 ------------------ 1.安装phoenix a)下载apache-phoenix-4.10.0-HBase-1.2-bin.tar.gz   下载网址:https://phoenix.apache.org/download.html b)tar 解压压缩包 c)复制xxx-server.jar到hbase的lib目录,并且分发 ,删除以前的phoenixjar包. d)重启hbase 2.使用phoenix的命令行程序 $>/apps/phoenix-4

http://ju.outofmemory.cn/entry/237491 Overview 最近一段时间都在搞集群迁移.最早公司的hadoop数据集群实在阿里云上的,机器不多,大概4台的样子,据说每个月要花7000多.从成本的角度,公司采购了4台2手服务器(E5-2420 v2 * 2+96G内存)在办公室自己搭数据集群.虽然说机房条件艰苦,没空调就算了,还有暖气呢,但是机器还是挺不错的,比阿里云32G的的机器强多了,4台大概2万,还不够阿里云烧3个月的,理论上只要能用3个月就已经很划算了.

mongo中的更新其实也可以当做添加来使用 mongo中跟新有几种方式 save.update.upsert 执行save的时候如果这个文档有_id这个参数,save 会调用 upsert,否则会调用 insert upsert修改速度要比update快 使用upsert如果修改的这个数据不存在,则会创建一条新的数据 各种修改器 $inc . $set 其中 $inc 只能修改数值类型的数据,修改别的类型的数据会报错 db.ansheng.update({"aaaaa":20},{&q

mongoDB 更改操作 格式对比 MySQL update table set .... where .... db.collection.updateOne(query,update,upsert) 修改函数 updateOne 修改首个 db.collection.updateOne(query,update,upsert) 功能 修改第一个复合条件的文档 参数 query 筛选条件,用法同 find update 要修改的数据项, 配合修改操作符 upsert bool类型 设置为 tr

一.在进行java操作elasticsearch之前,请确认好集群的名称及对应的ES节点ip和端口 1.查看ES的集群名称 #进入elasticsearch.yml配置文件/opt/elasticsearch-6.4.3/config vim elasticsearch.yml 2.查询ip 二.根据文档id查询数据 /** * */ package com.cyb.test; import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostExc

主从复制:http://blog.csdn.net/drifterj/article/details/7833883 对于文档的更新除替换外,针对某个或多个文档只需要部分更新可使用原子的更新修改器,能够高效的进行文档更新.更新修改器是中特殊的键,用来指定复杂的操作,比如增加.删除或者调整键,还可能是操作数组或者内嵌文档. 1.$inc--------------------------------------------------------------------------这个修改器干什么

转自 https://blog.csdn.net/mcpang/article/details/7752736   对于文档的更新除替换外,针对某个或多个文档只需要部分更新可使用原子的更新修改器,能够高效的进行文档更新.更新修改器是中特殊的键, 用来指定复杂的操作,比如增加.删除或者调整键,还可能是操作数组或者内嵌文档. 1.$inc -------------------------------------------------------------------------- 这个修改器干

mongodb 修改器($inc/$set/$unset/$push/$pop/upsert))   https://www.jb51.net/article/112588.htm http://blog.csdn.net/yaomingyang/article/details/78701643 一.$pull修饰符会删除掉数组中符合条件的元素,使用的格式是: { $pull: { <field1>: <value|condition>, <field2>: <v

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

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

Phoenix(sql on hbase)简单介绍 介绍: Phoenix is a SQL skin over HBase delivered as a client-embedded JDBC driver targeting low latency queries over HBase data. Phoenix takes your SQL query, compiles it into a series of HBase scans, and orchestrates the runn

phoenix表操作 进入命令行,这是sqlline.py 配置到path环境变量的情况下 sqlline.py localhost如果要退出命令行:!q 或者 !quit 3.4.1     创建表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS us_population ( state ) NOT NULL, city VARCHAR NOT NULL, population BIGINT CONSTRAINT my_pk PRIMARY KEY (state, city)); UP

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

1.phoenix简介 Apache Phoenix是构建在HBase之上的关系型数据库层,作为内嵌的客户端JDBC驱动用以对HBase中的数据进行低延迟访问.Apache Phoenix会将用户编写的sql查询编译为一系列的scan操作,最终产生通用的JDBC结果集返回给客户端.数据表的元数据存储在HBase的表中被会标记版本号,所以进行查询的时候会自动选择正确的schema.直接使用HBase的API,结合协处理器(coprocessor)和自定义的过滤器的话,小范围的查询在毫秒级响应,千万

hbase 提供很方便的shell脚本,可以对数据表进行 CURD 操作,但是毕竟是有一定的学习成本的,基本上对于开发来讲,sql 语句都是看家本领,那么,有没有一种方法可以把 sql 语句转换成 hbase的原生API呢? 这样就可以通过普通平常的 sql 来对hbase 进行数据的管理,使用成本大大降低.Apache Phoenix 组件就完成了这种需求,官方注解为 “Phoenix - we put the SQL back in NoSql”,通过官方说明,Phoenix 的性能很高,相

Hadoop生态圈-phoenix完全分布式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. phoenix只是一个插件,我们可以用hive给hbase套上一个JDBC壳,但是你有没有体会到Hive执行SQL语句是很慢的,因此我们采用phoenix插件的方式给hbase套上JDBC的壳. 一.Phoenix简介 1>.其实Phoenix可以看成是在hbase的hive,它是使用SQL方式访问HBase数据: 2>.内置多种协处理器实现,轻松实现二级索引和聚合查询: 二.部

备注:   本次安装是在hbase docker 镜像的基础上配置的,主要是为了方便学习,而hbase搭建有觉得   有点费事,用镜像简单.   1. hbase 镜像 docker pull harisekhon/hbase 2. 启动hbase  docker run -d -p 2181:2181 -p 8080:8080 -p 8085:8085 -p 9090:9090 -p 9095:9095 -p 16000:16000 -p 16010:16010 -p 16201:16201