Phoenix 在 HBase 生態系統中佔據了非常重要的地位，本文主要包括以下幾方面內容：

• Phoenix 介紹

• CDH HBase 集成 Phoenix

• 使用 Phoenix 創建 HBase 二級索引

• Phoenix 索引類型介紹

Phoenix 介紹

Phoenix 是構建在 HBase 之上的高效的 SQL 引擎，同時具備 OLTP 和 OLAP 能力，作為 HBase 生態系統中非常重要的組件，重點的特性包括：

• 底層存儲基於 HBase，並提供一套標準的 JDBC API 作為 HBase SQL 層；

• 支持標準 SQL，以及完整 ACID 事務特性；

• 為 HBase 提供了二級索引解決方案；

此外，Phoenix 還和很多其他組件做了集成，比如 Spark、Hive、Flume 等。Phoenix 與 HBase 集成，其最大的特點就是為 HBase 提供了二級索引，後文會重點介紹。下圖是 Phoenix 的基本架構：

CDH HBase 集成 Phoenix

版本說明

• http://phoenix.apache.org/download.html；

• 高版本 CDH 安裝 Phoenix 可以參考：產品 | Cloudera正式宣佈在CDH中支持Apache Phoenix

• http://archive.cloudera.com/cloudera-labs/phoenix/parcels/

• 此外，用戶還可以自行編譯適合自己的Phoenix版本。

安裝

首先到官網下載適合自己環境的 Parcel 安裝包，併發布到 httpd 服務：

<code>[root@hadoop-01 /var/www/html/phoenix/4.14.0]$ ll
total 300524
-rw-r--r-- 1 root root 307722240 Feb 3 19:30 APACHE_PHOENIX-4.14.0-cdh5.11.2.p0.3-el7.parcel
-rw-r--r-- 1 root root 178 Feb 3 19:28 APACHE_PHOENIX-4.14.0-cdh5.11.2.p0.3-el7.parcel.sha512
-rw-r--r-- 1 root root 5081 Feb 3 19:30 manifest.json
/<code>

（可左右滑動）

然後配置成 CDH 遠程 Parcel 存儲庫 url：

接下來下載，分配，激活完成安裝即可。

配置

安裝完 Phoenix 後，需要做一些必要配置才能使用 Phoenix，CDH HBase 配置界面配置如下兩處：

1. hbase-site.xml 的 HBase 服務高級配置代碼段（安全閥）

2. hbase-site.xml 的 HBase 客戶端高級配置代碼段（安全閥）

添加如下參數配置：

<code>
<property>
<name>hbase.regionserver.wal.codec/<name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec/<value>
/<property>


<property>
<name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled/<name>
<value>true/<value>
/<property>
<property>
<name>phoenix.schema.mapSystemTablesToNamespace/<name>
<value>true/<value>
/<property>
/<code>

（可左右滑動）

然後，按照提示重啟HBase服務並重新部署客戶端配置即可。

命令行使用

CDH 安裝後環境變量都已經配置好了，可以直接使用 phoenix-sqlline.py，如下：

<code>[root@hadoop-01 ~]$ phoenix-
phoenix-performance.py phoenix-psql.py phoenix-sqlline.py phoenix-utils.py/<code>

（可左右滑動）

執行 phoenix-sqlline.py 初始化使用 Phoenix：

然後我們查看下 HBase 中 Phoenix 的系統表：

<code>hbase(main):003:0> list
SYSTEM:CATALOG
SYSTEM:FUNCTION
SYSTEM:LOG
SYSTEM:MUTEX
SYSTEM:SEQUENCE
SYSTEM:STATS/<code>

（可左右滑動）

接下來看一下如何在 Phoenix 中創建 HBase 表的二級索引。

使用 Phoenix 創建 HBase 二級索引

映射已存在的 HBase 表

1. 查看 HBase 表

當前 HBase 中存在一張操作日誌表 ns1000:operate_log，數據量近280w，包括14個字段，如下：

<code>hbase(main):017:0> count 'ns1000:operate_log', INTERVAL => 100000
...
2799827 row(s) in 173.4200 seconds

=> 2799827
hbase(main):018:0> scan 'ns1000:operate_log', LIMIT => 1
ROW COLUMN+CELL
\\\\x00\\\\x00\\\\x12\\\\x12\\\\x00\\\\x00\\\\x00\\\\x0D1538216707720 column=f:appVersion, timestamp=1538216707892, value=2.22.0
\\\\x00\\\\x00\\\\x12\\\\x12\\\\x00\\\\x00\\\\x00\\\\x0D1538216707720 column=f:area, timestamp=1538216707892, value=\\\\xE6\\\\xB1\\\\x9F\\\\xE5\\\\x8C\\\\x97\\\\xE5\\\\x8C\\\\xBA
\\\\x00\\\\x00\\\\x12\\\\x12\\\\x00\\\\x00\\\\x00\\\\x0D1538216707720 column=f:authId, timestamp=1538216707892, value=
\\\\x00\\\\x00\\\\x12\\\\x12\\\\x00\\\\x00\\\\x00\\\\x0D1538216707720 column=f:city, timestamp=1538216707892, value=\\\\xE9\\\\x87\\\\x8D\\\\xE5\\\\xBA\\\\x86\\\\xE5\\\\xB8\\\\x82
\\\\x00\\\\x00\\\\x12\\\\x12\\\\x00\\\\x00\\\\x00\\\\x0D1538216707720 column=f:imei, timestamp=1538216707892, value=AF36147F-8106-47F0-B58F-A3FB75DBE325
\\\\x00\\\\x00\\\\x12\\\\x12\\\\x00\\\\x00\\\\x00\\\\x0D1538216707720 column=f:lat, timestamp=1538216707892, value=29.577587127685547
\\\\x00\\\\x00\\\\x12\\\\x12\\\\x00\\\\x00\\\\x00\\\\x0D1538216707720 column=f:lon, timestamp=1538216707892, value=106.50493621826172 

\\\\x00\\\\x00\\\\x12\\\\x12\\\\x00\\\\x00\\\\x00\\\\x0D1538216707720 column=f:memberType, timestamp=1538216707892, value=0
\\\\x00\\\\x00\\\\x12\\\\x12\\\\x00\\\\x00\\\\x00\\\\x0D1538216707720 column=f:mobileManufacturer, timestamp=1538216707892, value=iPhone
\\\\x00\\\\x00\\\\x12\\\\x12\\\\x00\\\\x00\\\\x00\\\\x0D1538216707720 column=f:mobileModel, timestamp=1538216707892, value=iPhone 6 Plus
\\\\x00\\\\x00\\\\x12\\\\x12\\\\x00\\\\x00\\\\x00\\\\x0D1538216707720 column=f:province, timestamp=1538216707892, value=\\\\xE9\\\\x87\\\\x8D\\\\xE5\\\\xBA\\\\x86\\\\xE5\\\\xB8\\\\x82
\\\\x00\\\\x00\\\\x12\\\\x12\\\\x00\\\\x00\\\\x00\\\\x0D1538216707720 column=f:systemType, timestamp=1538216707892, value=1
\\\\x00\\\\x00\\\\x12\\\\x12\\\\x00\\\\x00\\\\x00\\\\x0D1538216707720 column=f:systemVersion, timestamp=1538216707892, value=12.0
\\\\x00\\\\x00\\\\x12\\\\x12\\\\x00\\\\x00\\\\x00\\\\x0D1538216707720 column=f:time, timestamp=1538216707892, value=1538216707720
1 row(s) in 0.0460 seconds/<code>

（可左右滑動）

2. Phoenix 中創建與 namespace 名稱一致的 schema

<code>0: jdbc:phoenix:> create schema if not exists "ns1000";
No rows affected (0.012 seconds)/<code>

（可左右滑動）

3. Phoenix 中創建視圖，並查詢數據及條數

<code>0: jdbc:phoenix:> use "ns1000";
No rows affected (0.021 seconds)
0: jdbc:phoenix:> create view "operate_log"(
. . . . . . . . > "pk" varchar primary key,
. . . . . . . . > "f"."appVersion" varchar,
. . . . . . . . > "f"."city" varchar,
. . . . . . . . > "f"."lat" varchar,
. . . . . . . . > "f"."lon" varchar,
. . . . . . . . > "f"."memberType" varchar,
. . . . . . . . > "f"."time" varchar);
No rows affected (6.555 seconds)
0: jdbc:phoenix:> !tables
+------------+--------------+--------------+---------------+----------+------------+----------------------------+-----------------+--------------+-----------------+---------------+---------------+-----------------+------------+--------+
| TABLE_CAT | TABLE_SCHEM | TABLE_NAME | TABLE_TYPE | REMARKS | TYPE_NAME | SELF_REFERENCING_COL_NAME | REF_GENERATION | INDEX_STATE | IMMUTABLE_ROWS | SALT_BUCKETS | MULTI_TENANT | VIEW_STATEMENT | VIEW_TYPE | INDEX_ |
+------------+--------------+--------------+---------------+----------+------------+----------------------------+-----------------+--------------+-----------------+---------------+---------------+-----------------+------------+--------+
| | SYSTEM | CATALOG | SYSTEM TABLE | | | | | | false | | false | | | |
| | SYSTEM | FUNCTION | SYSTEM TABLE | | | | | | false | | false | | | |
| | SYSTEM | LOG | SYSTEM TABLE | | | | | | true | 32 | false | | | |
| | SYSTEM | SEQUENCE | SYSTEM TABLE | | | | | | false | | false | | | |
| | SYSTEM | STATS | SYSTEM TABLE | | | | | | false | | false | | | | 

| | ns1000 | operate_log | VIEW | | | | | | false | | false | | MAPPED | |
+------------+--------------+--------------+---------------+----------+------------+----------------------------+-----------------+--------------+-----------------+---------------+---------------+-----------------+------------+--------+
0: jdbc:phoenix:> !columns "operate_log";
+------------+--------------+--------------+--------------+------------+------------+--------------+----------------+-----------------+-----------------+-----------+----------+-------------+----------------+-------------------+--------+
| TABLE_CAT | TABLE_SCHEM | TABLE_NAME | COLUMN_NAME | DATA_TYPE | TYPE_NAME | COLUMN_SIZE | BUFFER_LENGTH | DECIMAL_DIGITS | NUM_PREC_RADIX | ABLE | REMARKS | COLUMN_DEF | SQL_DATA_TYPE | SQL_DATETIME_SUB | CHAR_O |
+------------+--------------+--------------+--------------+------------+------------+--------------+----------------+-----------------+-----------------+-----------+----------+-------------+----------------+-------------------+--------+
| | ns1000 | operate_log | pk | 12 | VARCHAR | | | | | 0 | | | | | |
| | ns1000 | operate_log | appVersion | 12 | VARCHAR | | | | | 1 | | | | | |
| | ns1000 | operate_log | city | 12 | VARCHAR | | | | | 1 | | | | | |
| | ns1000 | operate_log | lat | 12 | VARCHAR | | | | | 1 | | | | | |
| | ns1000 | operate_log | lon | 12 | VARCHAR | | | | | 1 | | | | | |
| | ns1000 | operate_log | memberType | 12 | VARCHAR | | | | | 1 | | | | | |
| | ns1000 | operate_log | time | 12 | VARCHAR | | | | | 1 | | | | | |
+------------+--------------+--------------+--------------+------------+------------+--------------+----------------+-----------------+-----------------+-----------+----------+-------------+----------------+-------------------+--------+
0: jdbc:phoenix:> select * from "operate_log" limit 1;
+------------------------+-------------+-------+---------------------+---------------------+-------------+----------------+
| pk | appVersion | city | lat | lon | memberType | time |
+------------------------+-------------+-------+---------------------+---------------------+-------------+----------------+
1538216707720 | 2.22.0 | 重慶市 | 29.577587127685547 | 106.50493621826172 | 0 | 1538216707720 |
+------------------------+-------------+-------+---------------------+---------------------+-------------+----------------+
1 row selected (0.115 seconds)
0: jdbc:phoenix:> select count(*) from "operate_log";
+-----------+
| COUNT(1) |
+-----------+
| 2799827 |
+-----------+
1 row selected (3.848 seconds)/<code>

（可左右滑動）

4. 根據字段 time 進行時間範圍查詢：

<code>0: jdbc:phoenix:> select count(*) from "operate_log" where "f"."time" between '1538216707720' and '1538223834000';
+-----------+
| COUNT(1) |
+-----------+
| 5883 |
+-----------+
1 row selected (5.241 seconds)/<code>

（可左右滑動）

這種情況下，基本上查詢都在 5s 左右。

這裡還要有兩點說明：

• Phoenix 會自動將表名、字段名都轉成大寫，如果要區分大小寫使用雙引號括起來即可。

• 這裡我們創建的是視圖，相當於外部表，也可以 create table 創建表，視圖的特點是刪除時不會刪除 HBase 表，但是視圖創建的二級索引不會自動更新，如果要實時更新的話，只能使用 create table，然後通過 Phoenix jdbc 的方式寫入數據，只有通過 Phoenix 寫，然後用 Phoenix 實現的協處理器才能實現實時更新的索引。

使用 Phoenix 創建二級索引

1. 使用 Phoenix 對 time 字段創建索引

<code>0: jdbc:phoenix:> create index index_operate_log_time on "operate_log" ("f"."time");
2,799,827 rows affected (95.814 seconds)/<code>

（可左右滑動）

2. 再次根據 time 字段做範圍查詢

<code>00: jdbc:phoenix:> select count(*) from "operate_log" where "f"."time" between '1538216707720' and '1538223834000';
+-----------+
| COUNT(1) |
+-----------+
| 5883 |
+-----------+
1 row selected (0.049 seconds)/<code>

（可左右滑動）

這裡基本上查詢都在 50 ms 左右。這就是通過 Phoenix 的二級索引帶來的性能提升。

Phoenix 索引類型介紹

Phoenix 提供了多種索引類型，包括覆蓋索引、函數索引，以及全局索引與本地索引等，具體介紹如下。

Covered Indexes（覆蓋索引）

覆蓋索引是在索引表中直接存儲某些常用字段，當查詢時所有字段僅涉及索引表中包含的字段時，則無需再在基於 rowkey 索引的數據表中查詢，提高了查詢的效率。

比如，我們在operate_log 表 "f"."time" 列上創建一個索引，並在索引中包含 "f"."lat", "f"."lon" 列：

<code>0: jdbc:phoenix:> create index index_operate_log_time2 on "operate_log" ("f"."time") INCLUDE("f"."lat", "f"."lon");
2,799,827 rows affected (133.367 seconds)
/<code>

（可左右滑動）

這樣我們做類似如下查詢時就可以直接走索引表，以提高查詢性能：

<code>0: jdbc:phoenix:> select "f"."lat", "f"."lon" from "operate_log" where "f"."time" between '1538216707720' and '1538223834000' limit 10;/<code>

（可左右滑動）

Functional Indexes（函數索引）

函數索引是在 Phoeinx 4.3 版本之後新增的，它使得索引的建立不僅僅只限於基於列，而可以使用任意的表達式來創建索引，在查詢時，如出現相同的表達式查詢條件，則會自動優先檢索索引表。

比如，我們在operate_log 表上基於 substr ( "f"."time", 1, 10) 創建一個索引：

<code>0: jdbc:phoenix:> create index index_operate_log_time3 on "operate_log" (substr("f"."time", 1, 10));
2,799,827 rows affected (94.74 seconds)
/<code>

（可左右滑動）

這樣創建索引後，我們就可以使用相同表達式走索引表進行查詢優化了，比如：

<code>0: jdbc:phoenix:> select count(*) from "operate_log" where substr("f"."time", 1, 10) between '1538216707' and '1538223834';
+-----------+
| COUNT(1) | 

+-----------+
| 5886 |
+-----------+
1 row selected (0.059 seconds)
/<code>

（可左右滑動）

Global Indexes（全局索引）

上面的覆蓋索引和函數索引都屬於全局索引，也是 Phoenix 默認的索引創建模式。

全局索引將索引表和數據表分開存儲，如以上例子中都會創建一張新的索引表，因此每條數據和其索引數據可能會分佈在不同的數據節點上，數據表的添加、刪除和修改都會更新相關的索引表，所以寫入數據時由於額外的網絡開銷會帶來較大的性能消耗。而查詢數據的時候，Phoenix 會通過索引表來快速低損耗的獲取數據。因此全局索引更適合讀多寫少的使用場景。

Local Indexes（本地索引）

本地索引與全局索引相反，在 4.8.0 版本之後會將索引數據以特定的列簇存儲在同一張數據表中，並通過特定的 rowkey 設置，將每條數據及其索引數據存儲在同一 region 中，因此在數據寫入時防止了額外的網絡開銷，而在讀取數據時因無法提前判斷索引數據的準確位置，則會在所有的 region 中檢索索引數據，而非常影響讀取性能。所以本地索引更適合於寫多讀少的使用場景。

本地索引只要在原來索引創建時增加 local 關鍵字即可，比如：

<code>0: jdbc:phoenix:> create local index index_operate_log_time on "operate_log" ("f"."time");
/<code>

（可左右滑動）

總結

Phoenix 是構建在 HBase 之上的 SQL 層，不僅能夠提供標準的 SQL 查詢，還能夠為 HBase 提供二級索引能力，在 HBase 使用場景中應用非常廣泛。Phoenix 二級索引主要分為全局索引和本地索引，全局索引適合那些讀多寫少的場景，本地索引更適合那些寫多讀少的場景。判斷是否走索引可以 explain SQL 查看具體執行計劃。

參考：

1. HBase集成Phoenix，構建Phoenix view和table的區別

2. 如何使用Phoenix在CDH的HBase中創建二級索引

3. 產品 | Cloudera正式宣佈在CDH中支持Apache Phoenix

◆Apache Hudi 0.5.1版本重磅發佈

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關鍵字: Hadoop Spark Hive