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分布式NoSQL列存储数据库Hbase（六）

HBase数据库nosql存储分布式分布式
2023-09-27 14:27:53 时间

文章目录

分布式NoSQL列存储数据库Hbase（六）

知识点01：回顾

  1. Hbase表的设计

    • Rowkey设计

      • 业务原则：将最常用的查询条件的字段作为Rowkey的前缀
      • 唯一原则：保证每一个Rowkey表示唯一的一条数据
      • 组合原则：尽量将常用的几个查询字段组合作为rowkey
      • 散列原则：构建不连续的Rowkey
        • 可以不连续字段作为前缀
        • 加密：编码规则：Md5
        • 反转
        • 添加随机值
      • 长度原则：保证业务前提，越短越好

    • 列族设计

      • 长度原则：名称没有别的意义，满足标识以后，越短越好

      • 个数原则：列族的个数不超过3个

        • 1个：如果列的个数比较少

        • 2个或者3个：如果列的个数达到30个及以上

  2. Hbase Java API

    • step1：构建连接

      Connection conn = ConnectionFactory.getConnect(Configuration)

    • step2：DDL

      • 构建admin

    • step3：DML

      • 构建Table对象

      • 写：Put

        Put put = new Put(rowkey)
put.addColumn(cf,col,value)
table.put(Put)

      • 读：Scan

        Scan scan = new Scan
//过滤器
rowkey范围：startrow和stoprow
rowkey前缀：PrefixFilter
列值过滤：SingleColumnValueFilter
列的过滤：MultipleColumnPrefixFilter
ResultScanner rsscan  = table.getScanner(Scan)  //多个rowkey数据的集合
for(Result rs: rsscan){
	//每个rowkey就是一个Result
	for(Cell cell：rs.rawCells){
		//每列的数据
	}
}

知识点02：目标

  1. SQL on Hbase
    • 使用SQL语句来操作Hbase
      • Hbase不支持SQL接口
    • 额外的工具来实现
  2. Hive on Hbase【了解】
    • 使用Hive中的SQL语句来实现对Hbase数据的操作
    • 本质：通过MapReduce来实现读写Hbase
  3. Phoenix【重点】
    • 专门为Hbase所设计的一个工具
    • 本质：直接封装Hbase的JavaAPI来实现的
    • 功能、应用场景、基本原理、特点
    • 基本使用：语法【upsert、delete、select】

知识点03：SQL on Hbase

  • 问题

    • Hbase是列存储NoSQL，不支持SQL，开发接口不方便大部分用户使用，怎么办？

  • 分析

    • 应用场景：应用系统或者大数据存储系统

      • 大数据存储系统：大数据工程师

        • 利用Hbase来存储大量要分析处理的数据
        • 使用JavaAPI通过MapReduce或者通过Spark来实现数据的读写
          • Java
          • Scala

      • 应用系统：Java工程师、数据分析师

        • 利用Hbase来存储大量的商品数据、订单数据，来提供高性能的查询

      • 问题：Java人员不会Hbase Java API，对于数据库会JDBC

      • 解决：需要一个工具能让Hbase支持SQL，支持JDBC方式对Hbase进行处理

    • Hbase的结构是否能实现基于SQL的查询操作？

      • 普通表数据：按行操作

        id		name		age		sex		addr
001		zhangsan	18		null	shanghai
002		lisi		20		female	null
003		wangwu		null	male	beijing
……

      • Hbase数据：按列操作

        rowkey			cf1:id		cf1:name		cf1:age		cf2:sex		cf2:addr
zhangsan_001	001			zhangsan		18			null		shanghai
lisi_002		002			lisi			20			female		null
wangwu_003		003			wangwu			null		male		beijing
……

    • 可以基于Hbase数据构建结构化的数据形式

    • 可以用SQL来实现处理

  • 实现

    • 将Hbase表中每一行对应的所有列构建一张完整的结构化表
    • 如果这一行没有这一列，就补null
    • Hive：通过MapReduce来实现
    • Phoenix：通过Hbase API封装实现的

  • 总结

    • 原因：满足各种应用场景下，对于Hbase使用的方式，基于SQL方式会更加通用
    • 实现：将整张表的数据构建结构化形式，每一行没有列就补null
    • 原理：将SQL转换成了Hbase的客户端操作来实现的

知识点04：Hive on Hbase 介绍

  • 功能：实现Hive与Hbase集成，使用Hive SQL对Hbase的数据进行处理

  • 原理

    • Hive的功能：使用HQL对表的数据进行处理

      • 本质：通过MapReduce对HDFS中的文件进行处理

      • 原理

        • TextInputFormat：读文件

        • TextOutputFormat：写文件

    • MapReduce的功能：读取数据进行分布式计算

      • InputFormat：输入类

        • TextInputFormat：默认的输入类，用于读取文件系统
        • DBInputFormat：用于读取JDBC数据库
          • 实现Sqoop导入的：将MySQL数据导入到Hive或者HDFS
        • TableInputFormat：用于读取Hbase数据

      • OutputFormat：输出类

        • TextOutputFormat：默认的输出类，用于将结果写入文件系统

        • DBOutputFormat：用于写入JDBC数据库

          • 实现Sqoop导出的：将HDFS数据写入MySQL

        • TableOutputFormat：用于写入HBase数据库

    • 原理：Hive可以通过MapReduce来实现映射读写Hbase表的数据

  • 特点

    • 优点：支持完善的SQL语句，可以实现各种复杂SQL的数据处理及计算，通过分布式计算程序实现，对大数据量的数据处理比较友好

    • 缺点：不支持二级索引，数据量不是特别大的情况下，性能一般

  • 应用

    • 基于大数据高性能的离线读写，并且使用SQL来开发

知识点05：Hive on Hbase 配置

  • 需求

    • 配置Hive与Hbase集成，实现Hive中可以读写Hbase表

  • 分析

    • step1：修改Hive配置文件，指定Hbase的Zookeeper地址
    • step2：按顺序启动HDFS、ZK、Hbase、Hive

  • 实现

    • 全部操作在第三台机器

    • 修改hive-site.xml：Hive通过SQL访问Hbase，就是Hbase的客户端，就要连接zookeeper

      cd /export/server/hive-2.1.0-bin/
vim conf/hive-site.xml

      <property>
	<name>hive.zookeeper.quorum</name>
	<value>node1,node2,node3</value>
</property>
 <property>
	<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
	<value>node1,node2,node3</value>
</property>
<property>
    <name>hive.server2.enable.doAs</name>
    <value>false</value>
</property>

    • 修改hive-env.sh

      export HBASE_HOME=/export/server/hbase-2.1.0

    • 启动HDFS、ZK、Hbase：第一台机器

      start-dfs.sh
/export/server/zookeeper-3.4.6/bin/start-zk-all.sh
start-hbase.sh

    • 启动Hive和YARN：第三台机器

      #启动YARN
start-yarn.sh
#先启动metastore服务
start-metastore.sh 
#然后启动hiveserver
start-hiveserver2.sh
#然后启动beeline
start-beeline.sh

  • 总结

    • 先配置Hive的配置文件：添加Hbase的地址
    • 然后按照先后顺序启动即可

知识点06：Hive on Hbase 实现

  • 需求

    • 在Hive中实现对Hbase表的数据读写

  • 分析

    • step1：如果表在Hbase中没有，Hive中没有，在Hive中创建表，指定在Hbase中创建关联表
      • 场景比较少
      • 在Hive中建一张表，自动在Hbase中也创建一张对应的表
    • step2：如果表在Hbase中有，但是Hive中没有，Hive中创建一张外部表，关联Hbase表
      • 主要应用的方式
      • Hbase中的表已经存在，已经有数据，构建一张Hive关联表，使用SQL进行查询

  • 实现

    • 第三台机器测试

    • 如果Hbase中表不存在：【用的比较少】

      • 创建测试数据文件

        vim /export/data/hive-hbase.txt
1,zhangsan,80
2,lisi,60
3,wangwu,30
4,zhaoliu,70

      • 创建测试表

        --创建测试数据库
create database course;
--切换数据库
use course;
--创建原始数据表
create external table if not exists course.score(
id int,
cname string,
score int
) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile ;
--加载数据文件
load data local inpath '/export/data/hive-hbase.txt' into table score;

      • 创建一张Hive与HBASE的映射表

        create table course.hbase_score(
id int,
cname string,
score int
)  
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'  
with serdeproperties("hbase.columns.mapping" = "cf:name,cf:score") 
tblproperties("hbase.table.name" = "hbase_score");

      • 将测试表的数据写入映射表

         set hive.exec.mode.local.auto=true;
 insert overwrite table course.hbase_score select id,cname,score from course.score;

    • 如果Hbase中表已存在，只能创建外部表

        create external table course.t1(
  key string,
  name string,
  age  string,
  addr string,
  phone string
  )  
  stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'  
  with serdeproperties("hbase.columns.mapping" = ":key,basic:name,basic:age,other:addr,other:phone") 
  tblproperties("hbase.table.name" = "itcast:t1");

      image-20210323160741636

  • 总结

    • Hive中的只是关联表，并没有数据，数据存储在Hbase表中

  • 在Hive中创建Hbase的关联表，关联成功后，使用SQL处理关联表

    • 如果Hbase中表不存在，默认使用Hive的第一列作为rowkey
    • 如果Hbase中表已存在，只能建外部表，使用:key来表示rowkey
    • HIve中与Hbase关联的表，不能使用load加载，只能使用insert，通过MR读写数据

知识点07：二级索引问题

  • 问题

    • Hbase使用Rowkey作为唯一索引，需要构建二级索引来解决查询问题，如何构建二级索引以及维护索引表？

  • 分析

    • step1：基于存储和常用查询需求，构建数据表

    • step2：基于其他查询需求，构建索引表

    • step3：先查询索引表，再查询数据表

    • step4：自动维护索引表与原始数据表的数据一致性

  • 实现

    • 构建数据表

      rowkey:name_id			id			name			age			sex			addr
zhangsan_001			001			zhangsan		18			male		shanghai
lisi_002				002			lisi			18			female		beijing
zhangsan_003			003			zhangsan		20			male		
……

    • 构建索引表

      rowkey:id_name			col：原始数据表的rowkey
001_zhangsan			zhangsan_001
002_lisi				lisi_002
003_zhangsan			zhangsan_003
……

    • 查询：根据id查询

      • 先查询索引表，获取原表的Rowkey
      • 再根据原表Rowkey查询原表的数据

    • 维护

      • 当原表数据需要进行增删改时，索引表自动进行同步增删改对应的数据，保持一致性

    • 解决方案

      • 方案一：客户端操作实现

        put1
put2
table1.put(put1)
table2.put(put2)

      • 方案二：协处理器实现

        • 自己开发代码
        • 让Hbase监听原表，原表更改一条，Hbase自动对索引表更改一条
        • 缺点：开发比较麻烦

      • 方案三：第三方工具

        • Phoenix：将所有协处理器都封装好了

          • 支持SQL

          • 支持自动二级索引的构建及维护

            create index

  • 总结

    • 需求：必须根据不同的查询条件，创建不同的索引表，并且维护所有索引表与原始数据表的同步
    • 解决：通过Phoenix自带的协处理器来实现

知识点08：Phoenix的介绍

  • 功能

    • 专门基于Hbase所设计的SQL on Hbase 工具

    • 使用Phoenix实现基于SQL操作Hbase

    • 使用Phoenix自动构建二级索引并维护二级索引

  • 原理

    • 上层提供了SQL接口

      • 底层全部通过Hbase Java API来实现，通过构建一系列的Scan和Put来实现数据的读写

    • 功能非常丰富

      • 底层封装了大量的内置的协处理器，可以实现各种复杂的处理需求，例如二级索引等

  • 特点

    • 优点
      • 支持SQL接口
      • 支持自动维护二级索引
    • 缺点
      • SQL支持的语法不全面
      • Bug比较多
    • Hive on Hbase对比
      • Hive：SQL更加全面，但是不支持二级索引，底层通过分布式计算工具来实现
      • Phoenix：SQL相对支持不全面，但是性能比较好，直接使用HbaseAPI，支持索引实现

  • 应用

    • Phoenix适用于任何需要使用SQL或者JDBC来快速的读写Hbase的场景

    • 或者需要构建及维护二级索引场景

知识点09：Phoenix的安装配置

  • 需求

    • http://phoenix.apache.org/
    • 安装部署配置Phoenix，集成Hbase

  • 分析

    • step1：上传解压安装
    • step2：修改配置，指定Hbase连接地址
    • step3：启动Phoenix，连接Hbase

  • 实现

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

    • 第一台机器上传

      cd /export/software/
rz

    • 第一台机器解压

      tar -zxvf apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz -C /export/server/
cd /export/server/
mv apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin

    • 修改三台Linux文件句柄数

      vim /etc/security/limits.conf
#在文件的末尾添加以下内容，*号不能去掉

* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 2048
* hard nproc 4096

    • 将Phoenix所有jar包分发到Hbase的lib目录下

      #拷贝到第一台机器
cd /export/server/phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin/
cp phoenix-* /export/server/hbase-2.1.0/lib/
cd /export/server/hbase-2.1.0/lib/
#分发给第二台和第三台
scp phoenix-* node2:$PWD
scp phoenix-* node3:$PWD

    • 修改hbase-site.xml，添加一下属性

      cd /export/server/hbase-2.1.0/conf/
vim hbase-site.xml

      <!-- 关闭流检查，从2.x开始使用async -->
<property>
    <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
    <value>false</value>
  </property>
<!-- 支持HBase命名空间映射 -->
<property>
    <name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name>
    <value>true</value>
</property>
<!-- 支持索引预写日志编码 -->
<property>
  <name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
  <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
</property>
<!-- 配置NS映射 -->
<property>
  <name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name>
  <value>true</value>
</property>

    • 同步给其他两台机器

      scp hbase-site.xml node2:$PWD
scp hbase-site.xml node3:$PWD

    • 同步给Phoenix

      cp hbase-site.xml /export/server/phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin/bin/

    • 重启Hbase

      stop-hbase.sh
start-hbase.sh

    • 启动Phoenix

      cd /export/server/phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin/
bin/sqlline.py node1:2181

    • 测试

      !tables

      image-20210323170434725

      image-20210323170543556

  • 总结

    • 解压安装
    • 修改配置
    • 启动服务
    • 测试环境

知识点10：Phoenix的语法：DDL：NS

  • http://phoenix.apache.org/language/index.html

  • 需求

    • 实现基于SQL的数据库管理：创建、切换、删除

  • 分析

    • step1：创建Namespace
    • step2：切换Namespace
    • step3：删除Namespace

  • 实现

    • 创建NS

      create schema if not exists student;

    • 切换NS

      use student;

    • 删除NS

      drop schema if exists student;

  • 总结

    • 基本与SQL语法一致
    • 注意：Phoenix中默认会将所有字符转换为大写，如果想要使用小写字母，必须加上双引号

知识点11：Phoenix的语法：DDL：Table

  • 需求

    • 实现基于SQL的数据表管理：创建、列举、查看、删除

  • 分析

    • step1：列举当前所有的表
    • step2：创建表
    • step3：查询表信息
    • step4：删除表

  • 实现

    • 列举

      !tables

    • 创建

      • 语法：http://phoenix.apache.org/language/index.html#create_table

        CREATE TABLE my_schema.my_table (
    id BIGINT not null primary key, 
    date Date
);

CREATE TABLE my_table ( 
    id INTEGER not null primary key desc, 
    m.date DATE not null,
    m.db_utilization DECIMAL, 
    i.db_utilization
) m.VERSIONS='3';

CREATE TABLE stats.prod_metrics ( 
      host char(50) not null, 
      created_date date not null,
      txn_count bigint 
      CONSTRAINT pk PRIMARY KEY (host, created_date) 
  );

  CREATE TABLE IF NOT EXISTS "my_case_sensitive_table"( 
      "id" char(10) not null primary key, 
      "value" integer
  ) DATA_BLOCK_ENCODING='NONE',VERSIONS=5,MAX_FILESIZE=2000000 
  split on (?, ?, ?);


  CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_schema.my_table (
      org_id CHAR(15), 
      entity_id CHAR(15), 
      payload binary(1000),
      CONSTRAINT pk PRIMARY KEY (org_id, entity_id) 
  ) TTL=86400

​

  • 如果Hbase中没有这个表

    use default;
create table if not exists ORDER_DTL(
    ID varchar primary key,
    C1.STATUS varchar,
    C1.PAY_MONEY float,
    C1.PAYWAY integer,
    C1.USER_ID varchar,
    C1.OPERATION_DATE varchar,
    C1.CATEGORY varchar
);

  • 如果Hbase中已存在会自动关联

    create table if not exists ORDER_INFO(
    "ROW" varchar primary key,
    "C1"."USER_ID" varchar,
    "C1"."OPERATION_DATE" varchar,
    "C1"."PAYWAY" varchar,
    "C1"."PAY_MONEY" varchar,
    "C1"."STATUS" varchar,
    "C1"."CATEGORY" varchar
) column_encoded_bytes=0 ;

    • 查看

      !desc order_info;

    • 删除

      drop table if exists order_dtl;

  • 总结

    • 创建表时，必须指定主键作为Rowkey，主键列不能加列族

    create table if not exists ORDER_INFO(
    –不能这么写
    “C1”.“ROW” varchar primary key,
    “C1”.“USER_ID” varchar,
    “C1”.“OPERATION_DATE” varchar,
    “C1”.“PAYWAY” varchar,
    “C1”.“PAY_MONEY” varchar,
    “C1”.“STATUS” varchar,
    “C1”.“CATEGORY” varchar
    ) column_encoded_bytes=0 ;

    • Phoenix 4.8版本之前只要创建同名的Hbase表，会自动关联数据

    • Phoenix 4.8版本以后，不推荐关联表的方式

      • 推荐使用视图关联的方式来实现，如果你要使用关联表的方式，必须加上以下参数
        column_encoded_bytes=0 ;
    ```

- 如果关联已存在的表，Rowkey字段叫做ROW，使用时必须加上双引号

    select “ROW”,“C1”.USER_ID,“C1”.“PAYWAY” from ORDER_INFO;

知识点12：Phoenix的语法：DML：upsert

列名数值描述
Rowkey02602f66-adc7-40d4-8485-76b5632b5b53行健，编码生成
USER_ID4944191用户id
OPERATION_DATE2020-04-25 12:09:16操作时间
PAYWAY1支付方式
PAY_MONEY4070支付金额
STATUS已提交提交状态
CATEGORY手机;分类

  • 需求

    • 基于order_info订单数据实现DML插入数据

  • 分析

    • Phoenix中插入更新的命令为：upsert

      • 功能：insert + update
        • MySQL：replace
        • 如果存在就更新，如果不存在就插入

    • 语法及示例

      UPSERT INTO TEST VALUES('foo','bar',3);
UPSERT INTO TEST(NAME,ID) VALUES('foo',123);
UPSERT INTO TEST(ID, COUNTER) VALUES(123, 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE COUNTER = COUNTER + 1;
UPSERT INTO TEST(ID, MY_COL) VALUES(123, 0) ON DUPLICATE KEY IGNORE;

  • 实现

    • 插入一条数据

      upsert into order_info values('z8f3ca6f-2f5c-44fd-9755-1792de183845','4944191','2020-04-25 12:09:16','1','4070','未提交','电脑');

    • 更新USERID为123456

      upsert into order_info("ROW","USER_ID") values('z8f3ca6f-2f5c-44fd-9755-1792de183845','123456');

  • 总结

    • 语法类似于insert语法

    • 功能：insert + update

知识点13：Phoenix的语法：DML：delete

  • 需求

    • 基于order_info订单数据实现DML删除数据

  • 分析

    • Phoenix中插入更新的命令为：delete

    • 语法及示例

      DELETE FROM TEST;
DELETE FROM TEST WHERE ID=123;
DELETE FROM TEST WHERE NAME LIKE 'foo%';

  • 实现

    • 删除USER_ID为123456的rowkey数据

      delete from order_info where USER_ID = '123456';

  • 总结

    • 与MySQL是一致的

知识点14：Phoenix的语法：DQL：select

  • 需求

    • 基于order_info订单数据实现DQL查询数据

  • 分析

    • Phoenix中插入更新的命令为：select

    • 语法及示例

      SELECT * FROM TEST LIMIT 1000;
SELECT * FROM TEST LIMIT 1000 OFFSET 100;
SELECT full_name FROM SALES_PERSON WHERE ranking >= 5.0
    UNION ALL SELECT reviewer_name FROM CUSTOMER_REVIEW WHERE score >= 8.0

  • 实现

    • 查询支付方式为1的数据

      select "ROW",payway,pay_money,category from order_info where payway = '1';

    • 查询每种支付方式对应的用户人数，并且按照用户人数降序排序

      • 分组：每、各个、不同
      • 排序：用户人数
      select
  payway,
  count(distinct user_id) as numb
from order_info
group by payway 
order by numb desc;

    • 查询数据的第60行到66行

      --以前的写法：limit M,N
--M：开始位置
--N：显示的条数
--Phoenix的写法：limit N offset M
select * from order_info limit 6 offset 60;//总共66行，显示最后6行

    • 函数支持

      • http://phoenix.apache.org/language/functions.html

  • 总结

    • 基本查询与MySQL也是一致的
    • 写的时候注意数据类型以及大小写的问题即可
    • 如果遇到SQL报错，检查语法是否支持

知识点15：Phoenix的使用：预分区

  • 需求

    • Hbase命令建表

      create Ns;tbname,列族，预分区

    • 创建表的时候，需要根据Rowkey来设计多个分区

  • 分析

    • Phoenix也提供了创建表时，指定分区范围的语法

      CREATE TABLE IF NOT EXISTS "my_case_sensitive_table"( 
    "id" char(10) not null primary key, 
    "value" integer
)
DATA_BLOCK_ENCODING='NONE',VERSIONS=5,MAX_FILESIZE=2000000 split on (?, ?, ?)

  • 实现

    • 创建数据表，四个分区

      drop table if exists ORDER_DTL;
create table if not exists ORDER_DTL(
    "id" varchar primary key,
    C1."status" varchar,
    C1."money" float,
    C1."pay_way" integer,
    C1."user_id" varchar,
    C1."operation_time" varchar,
    C1."category" varchar
) 
CONPRESSION='GZ'
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    • 插入数据

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UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('44231dbb-9e58-4f1a-8c83-be1aa814be83','已提交',3950,1,'3855371','2020-04-25 12:08:39','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('526e33d2-a095-4e19-b759-0017b13666ca','已完成',3280,0,'5553283','2020-04-25 12:09:01','食品;家用电器;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('5a6932f4-b4a4-4a1a-b082-2475d13f9240','已提交',50,2,'1764961','2020-04-25 12:10:07','家用电器;;电脑;');
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UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('605c6dd8-123b-4088-a047-e9f377fcd866','已完成',8980,2,'6202324','2020-04-25 12:09:54','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('613cfd50-55c7-44d2-bb67-995f72c488ea','已完成',6830,3,'6977236','2020-04-25 12:10:06','酒店;旅游;');
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UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('70fa0ae0-6c02-4cfa-91a9-6ad929fe6b1b','已付款',4100,1,'8598963','2020-04-25 12:09:08','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('7170ce71-1fc0-4b6e-a339-67f525536dcd','已完成',9740,1,'4816392','2020-04-25 12:09:51','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('71961b06-290b-457d-bbe0-86acb013b0e3','已完成',6550,3,'2393699','2020-04-25 12:08:49','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('72dc148e-ce64-432d-b99f-61c389cb82cd','已提交',4090,1,'2536942','2020-04-25 12:10:12','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('7c0c1668-b783-413f-afc4-678a5a6d1033','已完成',3850,3,'6803936','2020-04-25 12:09:20','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('7fa02f7a-10df-4247-9935-94c8b7d4dbc0','已提交',1060,0,'6119810','2020-04-25 12:09:21','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('820c5e83-f2e0-42d4-b5f0-83802c75addc','已付款',9270,2,'5818454','2020-04-25 12:10:09','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('83ed55ec-a439-44e0-8fe0-acb7703fb691','已完成',8380,2,'6804703','2020-04-25 12:09:52','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('85287268-f139-4d59-8087-23fa6454de9d','已取消',9750,1,'4382852','2020-04-25 12:10:00','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('8d32669e-327a-4802-89f4-2e91303aee59','已提交',9390,1,'4182962','2020-04-25 12:09:57','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('8dadc2e4-63f1-490f-9182-793be64fed76','已付款',9350,1,'5937549','2020-04-25 12:09:02','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('94ad8ee0-8898-442c-8cb1-083a4b609616','已提交',4370,0,'4666456','2020-04-25 12:09:13','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('994cbb44-f0ee-45ff-a4f4-76c87bc2b972','已付款',3190,3,'3200759','2020-04-25 12:09:25','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('9ff3032c-8679-4247-9e6f-4caf2dc93aff','已提交',850,0,'8835231','2020-04-25 12:09:40','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('9ff3032c-8679-4247-9e6f-4caf2dc93aff','已付款',850,0,'8835231','2020-04-25 12:09:45','食品;家用电器;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('a467ba42-f91e-48a0-865e-1703aaa45e0e','已提交',8040,0,'8206022','2020-04-25 12:09:50','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('a5302f47-96d9-41b4-a14c-c7a508f59282','已付款',8570,2,'5319315','2020-04-25 12:08:44','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('a5b57bec-6235-45f4-bd7e-6deb5cd1e008','已提交',5700,3,'6486444','2020-04-25 12:09:27','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('ae5c3363-cf8f-48a9-9676-701a7b0a7ca5','已付款',7460,1,'2379296','2020-04-25 12:09:23','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('b1fb2399-7cf2-4af5-960a-a4d77f4803b8','已提交',2690,3,'6686018','2020-04-25 12:09:55','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('b21c7dbd-dabd-4610-94b9-d7039866a8eb','已提交',6310,2,'1552851','2020-04-25 12:09:15','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('b4bfd4b7-51f5-480e-9e23-8b1579e36248','已提交',4000,1,'3260372','2020-04-25 12:09:35','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('b63983cc-2b59-4992-84c6-9810526d0282','已提交',7370,3,'3107867','2020-04-25 12:08:45','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('bf60b752-1ccc-43bf-9bc3-b2aeccacc0ed','已提交',720,2,'5034117','2020-04-25 12:09:03','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('c808addc-8b8b-4d89-99b1-db2ed52e61b4','已提交',3630,1,'6435854','2020-04-25 12:09:10','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('cc9dbd20-cf9f-4097-ae8b-4e73db1e4ba1','已付款',5000,0,'2007322','2020-04-25 12:08:38','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('ccceaf57-a5ab-44df-834a-e7b32c63efc1','已提交',2660,2,'7928516','2020-04-25 12:09:42','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('d7be5c39-e07c-40e8-bf09-4922fbc6335c','已付款',8750,2,'1250995','2020-04-25 12:09:09','食品;家用电器;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('dfe16df7-4a46-4b6f-9c6d-083ec215218e','已完成',410,0,'1923817','2020-04-25 12:09:56','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e1241ad4-c9c1-4c17-93b9-ef2c26e7f2b2','已付款',6760,0,'2457464','2020-04-25 12:08:54','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e180a9f2-9f80-4b6d-99c8-452d6c037fc7','已完成',8120,2,'7645270','2020-04-25 12:09:32','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e4418843-9ac0-47a7-bfd8-d61c4d296933','已付款',8170,2,'7695668','2020-04-25 12:09:11','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e8b3bb37-1019-4492-93c7-305177271a71','已完成',2560,2,'4405460','2020-04-25 12:10:05','男装;男鞋;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('eb1a1a22-953a-42f1-b594-f5dfc8fb6262','已完成',2370,2,'8233485','2020-04-25 12:09:24','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('ecfd18f5-45f2-4dcd-9c47-f2ad9b216bd0','已付款',8070,3,'6387107','2020-04-25 12:09:04','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('f1226752-7be3-4702-a496-3ddba56f66ec','已付款',4410,3,'1981968','2020-04-25 12:10:10','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('f642b16b-eade-4169-9eeb-4d5f294ec594','已提交',4010,1,'6463215','2020-04-25 12:09:29','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('f8f3ca6f-2f5c-44fd-9755-1792de183845','已付款',5950,3,'4060214','2020-04-25 12:09:12','机票;文娱;');

    • 查看分区请求

      [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JNtGYfpg-1645671149444)(20210323_分布式NoSQL列存储数据库Hbase（六）.assets/image-20210323175607500.png)]

  • 总结

    • 实现效果与命令实现的效果一致

    • 通过SQL建表语句实现

      create table() split

知识点16：Phoenix的使用：加盐salt

  • 需求

    • Rowkey设计的时候为了避免连续，构建Rowkey的散列，如果rowkey设计是连续的，怎么解决？

  • 分析

    • 在Phoenix创建一张盐表，写入的数据会自动进行编码写入不同的分区中

      CREATE TABLE table (
    a_key VARCHAR PRIMARY KEY, 
    a_col VARCHAR
) SALT_BUCKETS = 20;

  • 实现

    • 创建一张盐表，指定分区个数为10

      drop table if exists ORDER_DTL;
create table if not exists ORDER_DTL(
    "id" varchar primary key,
    C1."status" varchar,
    C1."money" float,
    C1."pay_way" integer,
    C1."user_id" varchar,
    C1."operation_time" varchar,
    C1."category" varchar
) 
CONPRESSION='GZ', SALT_BUCKETS=10;

      image-20210323180045755

    • 写入数据

      UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('02602f66-adc7-40d4-8485-76b5632b5b53','已提交',4070,1,'4944191','2020-04-25 12:09:16','手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('0968a418-f2bc-49b4-b9a9-2157cf214cfd','已完成',4350,1,'1625615','2020-04-25 12:09:37','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('0e01edba-5e55-425e-837a-7efb91c56630','已提交',6370,3,'3919700','2020-04-25 12:09:39','男装;男鞋;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('0f46d542-34cb-4ef4-b7fe-6dcfa5f14751','已付款',9380,1,'2993700','2020-04-25 12:09:46','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('1fb7c50f-9e26-4aa8-a140-a03d0de78729','已完成',6400,2,'5037058','2020-04-25 12:10:13','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('23275016-996b-420c-8edc-3e3b41de1aee','已付款',280,1,'3018827','2020-04-25 12:09:53','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2375a7cf-c206-4ac0-8de4-863e7ffae27b','已完成',5600,1,'6489579','2020-04-25 12:08:55','食品;家用电器;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('269fe10c-740b-4fdb-ad25-7939094073de','已提交',8340,2,'2948003','2020-04-25 12:09:26','男装;男鞋;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2849fa34-6513-44d6-8f66-97bccb3a31a1','已提交',7060,2,'2092774','2020-04-25 12:09:38','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('28b7e793-6d14-455b-91b3-0bd8b23b610c','已提交',640,3,'7152356','2020-04-25 12:09:49','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2909b28a-5085-4f1d-b01e-a34fbaf6ce37','已提交',9390,3,'8237476','2020-04-25 12:10:08','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2a01dfe5-f5dc-4140-b31b-a6ee27a6e51e','已提交',7490,2,'7813118','2020-04-25 12:09:05','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2b86ab90-3180-4940-b624-c936a1e7568d','已付款',5360,2,'5301038','2020-04-25 12:08:50','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2e19fbe8-7970-4d62-8e8f-d364afc2dd41','已付款',6490,0,'3141181','2020-04-25 12:09:22','食品;家用电器;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('2fc28d36-dca0-49e8-bad0-42d0602bdb40','已付款',3820,1,'9054826','2020-04-25 12:10:04','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('31477850-8b15-4f1b-9ec3-939f7dc47241','已提交',4650,2,'5837271','2020-04-25 12:08:52','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('39319322-2d80-41e7-a862-8b8858e63316','已提交',5000,1,'5686435','2020-04-25 12:08:51','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('3d2254bd-c25a-404f-8e42-2faa4929a629','已完成',5000,1,'1274270','2020-04-25 12:08:43','男装;男鞋;');
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UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('7c0c1668-b783-413f-afc4-678a5a6d1033','已完成',3850,3,'6803936','2020-04-25 12:09:20','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('7fa02f7a-10df-4247-9935-94c8b7d4dbc0','已提交',1060,0,'6119810','2020-04-25 12:09:21','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('820c5e83-f2e0-42d4-b5f0-83802c75addc','已付款',9270,2,'5818454','2020-04-25 12:10:09','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('83ed55ec-a439-44e0-8fe0-acb7703fb691','已完成',8380,2,'6804703','2020-04-25 12:09:52','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('85287268-f139-4d59-8087-23fa6454de9d','已取消',9750,1,'4382852','2020-04-25 12:10:00','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('8d32669e-327a-4802-89f4-2e91303aee59','已提交',9390,1,'4182962','2020-04-25 12:09:57','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('8dadc2e4-63f1-490f-9182-793be64fed76','已付款',9350,1,'5937549','2020-04-25 12:09:02','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('94ad8ee0-8898-442c-8cb1-083a4b609616','已提交',4370,0,'4666456','2020-04-25 12:09:13','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('994cbb44-f0ee-45ff-a4f4-76c87bc2b972','已付款',3190,3,'3200759','2020-04-25 12:09:25','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('9ff3032c-8679-4247-9e6f-4caf2dc93aff','已提交',850,0,'8835231','2020-04-25 12:09:40','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('9ff3032c-8679-4247-9e6f-4caf2dc93aff','已付款',850,0,'8835231','2020-04-25 12:09:45','食品;家用电器;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('a467ba42-f91e-48a0-865e-1703aaa45e0e','已提交',8040,0,'8206022','2020-04-25 12:09:50','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('a5302f47-96d9-41b4-a14c-c7a508f59282','已付款',8570,2,'5319315','2020-04-25 12:08:44','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('a5b57bec-6235-45f4-bd7e-6deb5cd1e008','已提交',5700,3,'6486444','2020-04-25 12:09:27','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('ae5c3363-cf8f-48a9-9676-701a7b0a7ca5','已付款',7460,1,'2379296','2020-04-25 12:09:23','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('b1fb2399-7cf2-4af5-960a-a4d77f4803b8','已提交',2690,3,'6686018','2020-04-25 12:09:55','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('b21c7dbd-dabd-4610-94b9-d7039866a8eb','已提交',6310,2,'1552851','2020-04-25 12:09:15','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('b4bfd4b7-51f5-480e-9e23-8b1579e36248','已提交',4000,1,'3260372','2020-04-25 12:09:35','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('b63983cc-2b59-4992-84c6-9810526d0282','已提交',7370,3,'3107867','2020-04-25 12:08:45','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('bf60b752-1ccc-43bf-9bc3-b2aeccacc0ed','已提交',720,2,'5034117','2020-04-25 12:09:03','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('c808addc-8b8b-4d89-99b1-db2ed52e61b4','已提交',3630,1,'6435854','2020-04-25 12:09:10','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('cc9dbd20-cf9f-4097-ae8b-4e73db1e4ba1','已付款',5000,0,'2007322','2020-04-25 12:08:38','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('ccceaf57-a5ab-44df-834a-e7b32c63efc1','已提交',2660,2,'7928516','2020-04-25 12:09:42','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('d7be5c39-e07c-40e8-bf09-4922fbc6335c','已付款',8750,2,'1250995','2020-04-25 12:09:09','食品;家用电器;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('dfe16df7-4a46-4b6f-9c6d-083ec215218e','已完成',410,0,'1923817','2020-04-25 12:09:56','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e1241ad4-c9c1-4c17-93b9-ef2c26e7f2b2','已付款',6760,0,'2457464','2020-04-25 12:08:54','数码;女装;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e180a9f2-9f80-4b6d-99c8-452d6c037fc7','已完成',8120,2,'7645270','2020-04-25 12:09:32','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e4418843-9ac0-47a7-bfd8-d61c4d296933','已付款',8170,2,'7695668','2020-04-25 12:09:11','家用电器;;电脑;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('e8b3bb37-1019-4492-93c7-305177271a71','已完成',2560,2,'4405460','2020-04-25 12:10:05','男装;男鞋;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('eb1a1a22-953a-42f1-b594-f5dfc8fb6262','已完成',2370,2,'8233485','2020-04-25 12:09:24','机票;文娱;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('ecfd18f5-45f2-4dcd-9c47-f2ad9b216bd0','已付款',8070,3,'6387107','2020-04-25 12:09:04','酒店;旅游;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('f1226752-7be3-4702-a496-3ddba56f66ec','已付款',4410,3,'1981968','2020-04-25 12:10:10','维修;手机;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('f642b16b-eade-4169-9eeb-4d5f294ec594','已提交',4010,1,'6463215','2020-04-25 12:09:29','男鞋;汽车;');
UPSERT INTO "ORDER_DTL" VALUES('f8f3ca6f-2f5c-44fd-9755-1792de183845','已付款',5950,3,'4060214','2020-04-25 12:09:12','机票;文娱;');

    • Phoenix中查看

      select "id" from ORDER_DTL;

      image-20210323180117194

    • Hbase中查看

      scan 'ORDER_DTL'

      image-20210323180201340

  • 总结

    • 由Phoenix来实现自动编码，解决Rowkey的热点问题，不需要自己设计散列的Rowkey

知识点17：Phoenix的使用：视图

  • 需求

    • 直接关联Hbase中的表，会导致误删除，对数据的权限会有影响，容易出现问题，如何避免？

  • 分析

    • Phoenix中建议使用视图的方式来关联Hbase中已有的表
    • 通过构建关联视图，可以解决大部分数据查询的数据，不影响数据
    • 视图：理解为只读的表

  • 实现

    • 创建视图，关联Hbase中已经存在的表

      create  "MSG" (
    "pk" varchar primary key,
    "C1"."msg_time" varchar,
    "C1"."sender_nickyname" varchar,
    "C1"."sender_account" varchar,
    "C1"."sender_sex" varchar,
    "C1"."sender_ip" varchar,
    "C1"."sender_os" varchar,
    "C1"."sender_phone_type" varchar,
    "C1"."sender_network" varchar,
    "C1"."sender_gps" varchar,
    "C1"."receiver_nickyname" varchar,
    "C1"."receiver_ip" varchar,
    "C1"."receiver_account" varchar,
    "C1"."receiver_os" varchar,
    "C1"."receiver_phone_type" varchar,
    "C1"."receiver_network" varchar,
    "C1"."receiver_gps" varchar,
    "C1"."receiver_sex" varchar,
    "C1"."msg_type" varchar,
    "C1"."distance" varchar
);

    • 查询数据

      select 
  "pk",
  "C1"."msg_time",
  "C1"."sender_account",
  "C1"."receiver_account" 
from "MOMO_CHAT"."MSG" 
limit 10;

  • 总结

    • 工作中主要构建的都是视图
    • MySQL：视图
      • Hive：外部表
      • Phoenix：视图

知识点18：Phoenix的使用：JDBC

  • 需求

    • 工作中实际使用SQL，会基于程序中使用JDBC的方式来提交SQL语句，在Phoenix中如何实现？

  • 分析

    • Phoenix支持使用JDBC的方式来提交SQL语句

    • 例如：聊天分析案例中需求：查询条件为日期【年-月-日】 + 发送人ID + 接受人ID

      select 
  * 
from "MOMO_CHAT"."MSG" 
where 
  substr("msg_time",0,10) = '2021-03-22' 
  and "sender_account" = '17351912952' 
  and "receiver_account" = '17742251415';

    • 可以在代码中基于JDBC来提交SQL查询

  • 实现

    • 构建JDBC连接Phoenix

      package cn.itcast.momo_chat.service.impl;

import cn.itcast.momo_chat.entity.Msg;
import cn.itcast.momo_chat.service.ChatMessageService;
import org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver;

import java.sql.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * @ClassName PhoenixChatMessageService
 * @Description TODO JDBC连接Phoenix实现数据查询
 * @Create By     Frank
 */
public class PhoenixChatMessageService implements ChatMessageService {
    private Connection connection;

    public PhoenixChatMessageService() throws ClassNotFoundException, SQLException {
        try {
            //申明驱动类
            Class.forName(PhoenixDriver.class.getName());
//            System.out.println(PhoenixDriver.class.getName());
            //构建连接
            connection = DriverManager.getConnection("jdbc:phoenix:node1,node2,node3:2181");
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            throw new RuntimeException("加载Phoenix驱动失败!");
        } catch (SQLException e) {
            throw new RuntimeException("获取Phoenix JDBC连接失败!");
        }
    }
    @Override
    public List<Msg> getMessage(String date, String sender, String receiver) throws Exception {
        PreparedStatement ps = connection.prepareStatement(
                "SELECT * FROM MOMO_CHAT.MSG T WHERE substr(\"msg_time\", 0, 10) = ? "
                        + "AND T.\"sender_account\" = ? "
                        + "AND T.\"receiver_account\" = ? ");

        ps.setString(1, date);
        ps.setString(2, sender);
        ps.setString(3, receiver);

        ResultSet rs = ps.executeQuery();
        List<Msg> msgList = new ArrayList<>();

        while(rs.next()) {
            Msg msg = new Msg();
            msg.setMsg_time(rs.getString("msg_time"));
            msg.setSender_nickyname(rs.getString("sender_nickyname"));
            msg.setSender_account(rs.getString("sender_account"));
            msg.setSender_sex(rs.getString("sender_sex"));
            msg.setSender_ip(rs.getString("sender_ip"));
            msg.setSender_os(rs.getString("sender_os"));
            msg.setSender_phone_type(rs.getString("sender_phone_type"));
            msg.setSender_network(rs.getString("sender_network"));
            msg.setSender_gps(rs.getString("sender_gps"));
            msg.setReceiver_nickyname(rs.getString("receiver_nickyname"));
            msg.setReceiver_ip(rs.getString("receiver_ip"));
            msg.setReceiver_account(rs.getString("receiver_account"));
            msg.setReceiver_os(rs.getString("receiver_os"));
            msg.setReceiver_phone_type(rs.getString("receiver_phone_type"));
            msg.setReceiver_network(rs.getString("receiver_network"));
            msg.setReceiver_gps(rs.getString("receiver_gps"));
            msg.setReceiver_sex(rs.getString("receiver_sex"));
            msg.setMsg_type(rs.getString("msg_type"));
            msg.setDistance(rs.getString("distance"));

            msgList.add(msg);
        }
        return msgList;
    }

    @Override
    public void close() {
        try {
            connection.close();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }


    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ChatMessageService chatMessageService = new PhoenixChatMessageService();
        List<Msg> message = chatMessageService.getMessage("2021-03-22", "17351912952", "17742251415");

        for (Msg msg : message) {
            System.out.println(msg);
        }

        chatMessageService.close();
    }
}

    • 运行查看结果

      image-20210323181333276

  • 总结

    • Phoenix支持SQL
    • 支持JDBC方式提交SQL语句实现数据处理

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