【九】Phoenix安装及基本使用

最新推荐文章于 2025-05-28 10:39:06 发布

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#Phoenix #安装 #基本使用

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本文详细介绍如何在HBase上安装并配置Apache Phoenix，包括步骤说明、表的创建与数据导入过程，以及通过SQL查询验证数据的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

官网

官网安装介绍

下载bin

cd /app

解压

tar -zxvf apache-phoenix-4.14.0-HBase-1.4-bin.tar.gz

修改文件夹名字

mv apache-phoenix-4.14.0-HBase-1.4-bin phoenix

复制phoenix的 phoenix-[version]-server.jar包到hbase/lib下

cd /app/phoenix

cp phoenix-4.14.0-HBase-1.4-server.jar /app/hbase/lib

重启HBase

cd /app/hbase/bin

stop-hbase.sh

start-hbase.sh

进入命令行

cd /app/phoenix/bin

sqlline.py node1:2181

创建表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS us_population (
      state CHAR(2) NOT NULL,
      city VARCHAR NOT NULL,
      population BIGINT
      CONSTRAINT my_pk PRIMARY KEY (state, city));

查看有哪些表

!table

在hbase中查看是否有了这张表

创建csv文件，准备要导入的数据

cd /app/phoenix/examples

touch us_population.csv

vi us_population.csv

NY,New York,8143197
CA,Los Angeles,3844829
IL,Chicago,2842518
TX,Houston,2016582
PA,Philadelphia,1463281
AZ,Phoenix,1461575
TX,San Antonio,1256509
CA,San Diego,1255540
TX,Dallas,1213825
CA,San Jose,912332

把csv文件中的数据加载到phoenix的表中。注意，这里的us_population.csv csv文件的名字要和phoenix中表的名字一样，这样才能把这个文件的数据加载到对应的表中。

bin/psql.py node1:2181 /app/phoenix/examples/us_population.csv

在phoenix命令行中查询添加进来的数据

select * from us_population;

在hbase中查看数据是否添加进来

scan 'US_POPULATION'

删除phoenix中的表

drop table us_population;

把建表和查询SQL分别写到一个SQL文件中，用psql.py直接一次建表、加载数据、查询。

cd /app/phoenix/examples

touch us_population.sql

vi us_population.sql

CREATE TABLE IF NOT EXISTS us_population (
      state CHAR(2) NOT NULL,
      city VARCHAR NOT NULL,
      population BIGINT
      CONSTRAINT my_pk PRIMARY KEY (state, city));

touch us_population_queries.sql

vi us_population_queries.sql

SELECT state as "State",count(city) as "City Count",sum(population) as "Population Sum"
FROM us_population
GROUP BY state
ORDER BY sum(population) DESC;

执行

cd /app/phoenix/bin

./psql.py node1:2181 /app/phoenix/examples/us_population.sql /app/phoenix/examples/us_population.csv /app/phoenix/examples/us_population_queries.sql