不多说,直接上干货! 前期博客 Apache版Phoenix的安装(图文详解) 问题现象 Traceback (most recent call last): File , in <module> import argparse ImportError: No module named argparse 解决办法 [root@master phoenix]# yum install python-argparse Loaded plugins: fastestmirror, refresh-p

环境描述: 操作系统版本:CentOS release 6.5 (Final) phoenix版本:phoenix-4.10.0 hbase版本:hbase-1.2.6 现象描述: 通过phoenix客户端连接hbase数据库时,无法正常连接,报下面的信息: [aiprd@host-10-191-5-227 phoenix-4.10.0]$ bin/sqlline.py 10.191.5.227 Traceback (most recent call last): File "bin/sqlli

问题描述: 怎么解决呢: 网上看了好多方法,但是本屌丝表示看不懂啊,没理解人家的博客的博大精深,好吧我们回到正题!! 先切换到root用户下安装这个东西  yum  install  python-argparse 可以看到安装成功了!!! 再次执行命令  bin/sqlline.py master(bin/sqlline.py 后面跟的是主机名 ,如果搭建的是多节点的集群bin/sqlline.py  master,slave1,slave2 也就是说把每个节点的主机名用逗号隔开.当然也可以在

hbase 单机安装部署及phoneix 单机安装 Hbase 下载 (需先配置jdk) https://www.apache.org/dyn/closer.lua/hbase/2.0.1/hbase-2.0.1-bin.tar.gz 解压安装 tar -xzvf hbase--bin.tar.gz mv hbase-2.0.0.1-ibin hbase mv hbase-2.0.0.1 hbase mv hbase /opt 修改配置文件 cd /opt/hbase/conf/ vi hbas

HBase操作 基本操作 创建表 Examples: hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5} hbase> create 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2'}, {NAME => 'f3'} hbase> # The above in shorthand would be the following: hbase> create 't1', 'f1', 'f

一.简介 Apache Phoneix是运行在HBase之上的高性能关系型数据库,通过Phoneix可以像使用jdbc访问关系型数据库一样访问HBase. Phoneix操作的表以及数据存储在HBase上,phoneix只需要和HBase进行表关联.然后在用工具进行一些读写操作. 可以把Phoneix只看成一种代替HBase语法的工具.虽然Java可以用jdbc来连接phoneix操作,但是在生成环境找那个,不可以用OLTP.phoenix在查询hbase时,虽然做了一些优化,但是延迟还是不小.

一.Hbase集成Phoneix 1.下载 在官网http://www.apache.org/dyn/closer.lua/phoenix/中选择提供的镜像站点中下载与安装的HBase版本对应的版本.本地使用的1.2.5,故下载的apache-phoenix-4.13.1-HBase-1.2-bin.tar.gz包. 2.上传并解压 tar -zxvf apache-phoenix-4.13.1-HBase-1.2-bin.tar.gzmv apache-phoenix-4.13.1-HBase

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/6898227.html 转载请注明出处 最近由于想调研下低延迟的数据查询框架,那么基于SQL on Hbase的Phoenix是必不可少的,先熟悉下它的编译和部署并记录下过程 Phoenix编译 由于当前我的测试集群是CDH5.4.0,而它并没有把phoenix include进去,因为需要自己修改phoenix的pom依赖及几个类文件,然后进行编译后才能使用,过程如下 源码下载 先去GitHub下载v

[From] https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-cn-bigdata-hbase/index.html HBase 在大数据生态圈中的位置 提到大数据的存储,大多数人首先联想到的是 Hadoop 和 Hadoop 中的 HDFS 模块.大家熟知的 Spark.以及 Hadoop 的 MapReduce,可以理解为一种计算框架.而 HDFS,我们可以认为是为计算框架服务的存储层.因此不管是 Spark 还是 Map

1. 简单说明 最近配置superset查询hbase, 根据网上查询到的文档和经验,成功了一次(python3.4  superset 0.20.),后边重试换各种版本就不行了.最后根据错误终于发现了曙光.以下的环境配置是 superset         0.25.6 python 3.6.5 注: superset配置说明 https://github.com/apache/incubator-superset/blob/master/CONTRIBUTING.md#setting-up-

HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库,它是横向扩展的.它利用了Hadoop的文件系统(HDFS)提供的容错能力. HBase提供对数据的随机实时读/写访问,可以直接HBase存储HDFS数据. 1.准备 必须JDK1.8+ 下载hbase前,检查本机的Hadoop版本(HBase文档搜索Hadoop version查找): 我这里本地安装的Hadoop版本为2.6,所以使用的HBase版本为HBase-1.3.6. 下载解压: $ tar -xvf hbase-1.3

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:

目的是将phoenix做存储,spark做计算层.这样就结合了phoenix查询速度快和spark计算速度快的优点.在这里将Phoenix的表作为spark的RDD或者DataFrames来操作,并且将操作的结果写回phoenix中.这样做也扩大了两者的使用场景. Phoenix 版本 4.4.0Hbase版本 0.98spark版本 spark-1.5.2-bin-hadoop2.6首先配置 SPARK_CLASSPATH要想在spark中操作phoenix,就必须让spark可以找到phoe

1.概述 在<Hadoop-Drill深度剖析>一文当中,给大家介绍了Drill的相关内容,就实时查询来说,Drill基本能够满足要求,同时还可以做一个简单业务上的聚合,如果在使用Hive做一些简单的业务统计(不涉及多维度,比如CUBE,ROLLUP之类的函数),只是用一些基本的聚合函数或是JOIN ON之类的,Drill基本满足要求,而且响应速度可比OLTP.今天给大家剖析的是另外一种工具,由于目前Drill官方不支持对表的插入,更新操作.所以,在操作HBase的时候,若遇到这些需求,Dri

博客已转移,请借一步说话,http://www.weixuehao.com/archives/111 HBase,一个NoSQL数据库,可存储大量非关系型数据. HBase,可以用HBase shell进行操作,也可以用HBase Java api进行操作.HBase虽然是一个数据库,但是它的查询语句,很不太好用.要是能像使用Mysql等关系型数据库一样用sql语句操作HBase,那就很Perfect了. 现有工具有很多Hive,Tez,Impala,Shark/Spark,Phoenix等.今

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

描述 现有hbase的查询工具有很多如:Hive,Tez,Impala,Shark/Spark,Phoenix等.今天主要记录Phoenix. phoenix,中文译为“凤凰”,很美的名字.Phoenix是由saleforce.com开源的一个项目,后又捐给了Apache基金会.它相当于一个Java中间件,提供jdbc连接,操作hbase数据表. 但是在生产环境中,不可以用在OLTP中.在线事务处理的环境中,需要低延迟,而Phoenix在查询HBase时,虽然做了一些优化,但延迟还是不小.所以依

写在前面一: 本文总结基于HBase的SQL查询系统--Salesforce phoenix 写在前面二: 环境说明: 一.什么是Phoenix 摘自官网: Phoenix是一个提供hbase的sql操作的框架,Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层. Phoenix全然使用Java编写,代码位于GitHub上,而且提供了一个client可嵌入的JDBC驱动.对于简单的低延迟查询,其性能量级为毫秒.对于百万级别的行数来说,其性能量级为秒.Phoenix并非像HBase那样 用于m