phoenix时间差8小时

本文探讨了在使用Phoenix数据库时遇到的时区问题,详细说明了如何通过调整查询和数据插入方式来解决时间显示偏差,提供了使用timestamp和string类型处理时间字段的实践案例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

过程:

准备数据

UPSERT INTO COM_MART.TEST_TABLE (ID,TIME_TEST) VALUES('1116',CURRENT_TIME());

结果显示的时间比服务器当前时间少了整整8个小时,原因是phoenix默认是0时区,并无法设置时区(也可以理解为不会或没有找到设置的方法)

1116  | 2019-11-27 06:48:50.551 

程序执行

无条件查询

        String sql = "select * from COM_MART.TEST_TABLE";
        PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
        ResultSet rs = ps.executeQuery();
        while (rs.next()) {
            Timestamp time = rs.getTimestamp("TIME_TEST");
            String time_str = rs.getString("TIME_TEST");
            System.out.println("timestamp类型:" + time);
            System.out.println("String类型:" + time_str);
        }

使用timestamp接收会自动根据服务器时区转换为正常时间,使用string类型接收的结果,不会根据服务器时区转换;

带上时间条件查询

        String sql = "select * from COM_MART.TEST_TABLE WHERE TIME_TEST BETWEEN ? AND ? ";
        PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
        ps.setTimestamp(1, Timestamp.valueOf("2019-11-27 06:00:00"));
        ps.setTimestamp(2, Timestamp.valueOf("2019-11-27 07:00:00"));
        ResultSet rs = ps.executeQuery();
        while (rs.next()) {
            System.out.println("6点到7点查询出来数据");
        }
        String sql1 = "select * from COM_MART.TEST_TABLE WHERE TIME_TEST BETWEEN ? AND ? ";
        PreparedStatement ps1 = conn.prepareStatement(sql1);
        ps1.setTimestamp(1, Timestamp.valueOf("2019-11-27 14:00:00"));
        ps1.setTimestamp(2, Timestamp.valueOf("2019-11-27 15:00:00"));
        ResultSet rs1 = ps1.executeQuery();
        while (rs1.next()) {
            System.out.println("14点到15点查询出来数据");
        }

使用预编译,timestamp参数,能在正常时区的时间段检索到结果;

插入

        String sql = "upsert into COM_MART.TEST_TABLE values ('1',TO_TIMESTAMP('2019-11-27 18:00:00'))";
        PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
        ps.execute();
        String sql1 = "upsert into COM_MART.TEST_TABLE values ('2',?)";
        PreparedStatement ps1 = conn.prepareStatement(sql1);
        ps1.setTimestamp(1, Timestamp.valueOf("2019-11-27 18:00:00"));
        ps1.execute();
        conn.commit();
        conn.close();

再次查询的结果是:

总结

phoenix时区默认是0时区,使用程序进行操作的时候,需要统一方式:

要么使用string接收结果,查询条件和新增使用拼接sql的形式

或使用timestamp接收结果,查询条件和新增适用于编译,设置timestamp参数的形式

 

<think>好的,用户想在HBase中根据特定条件统计满足条件的数据行数。首先,我需要回忆HBase的基本结构和查询方式。HBase作为列式数据库,没有内置的SQL查询功能,所以直接使用类似SQL的WHERE子句可能不行。 用户的问题和之前提到的统计行数有关,但这次加上了条件过滤。之前的方法如count命令、RowCounter工具、协处理器等,可能都需要调整才能满足条件查询的需求。 首先,考虑使用HBase Shell的count命令。不过默认的count是全表扫描,不带过滤条件。但记得HBase的count命令其实可以结合过滤器,比如使用SingleColumnValueFilter来指定条件。例如,可以创建一个过滤器,然后通过count命令应用它。不过需要注意,这种方法可能效率不高,尤其是数据量大时,因为需要扫描整个表。 其次,MapReduce任务。HBase提供了org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter类,但默认也是统计所有行。用户需要自定义MapReduce作业,在Mapper阶段添加过滤逻辑,只处理符合条件的行。这需要对HBase的MapReduce API比较熟悉,比如设置Scan对象时添加Filter,然后在自定义的Reducer中统计数量。 另外,协处理器(Coprocessor)也是一个选择。特别是使用AggregationClient,结合RegionObserver和Endpoint协处理器,可以在服务端进行条件过滤和统计,减少数据传输,提高效率。但配置协处理器可能比较复杂,需要修改表属性并确保集群支持。 还有,结合Hive或Phoenix等外部工具。如果用户已经集成了这些工具,可以通过创建外部表,使用SQL语句进行条件统计。例如,Phoenix支持SQL查询,可以写SELECT COUNT(*) WHERE ...这样的语句,底层会转换为HBase的扫描操作,可能更直观。 需要提醒用户注意性能问题。无论哪种方法,条件统计都可能需要全表扫描,尤其是没有合适的rowkey设计时。如果条件涉及的列没有索引,性能会较差。建议用户考虑rowkey的设计,或者使用二级索引(如Phoenix的二级索引)来优化查询速度。 最后,可能还需要考虑数据的一致性和扫描的缓存设置。例如,在MapReduce任务中调整CACHE大小,或者在count命令中使用INTERVAL和CACHE参数来平衡内存使用和性能。 总结下来,用户有几种方法可选,各有优缺点。需要根据具体情况选择最合适的方式,比如数据量大小、是否允许影响线上性能、对延迟的容忍度等。如果用户需要实时性不高但高效统计,协处理器可能合适;如果临时查询且数据量小,Shell命令加过滤器可行;如果习惯SQL,Phoenix是好的选择。</think>在HBase中根据条件统计数据行数,可以通过以下方法实现: ### 一、使用HBase Shell过滤器统计 1. 通过`count`命令结合过滤器: ```shell hbase> count 'table_name', {FILTER => "SingleColumnValueFilter('cf', 'col', >=, 'binary:value')"} ``` - 支持所有HBase内置过滤器类型(如`ValueFilter`、`PrefixFilter`等) - 需要全表扫描,适合小规模数据[^2][^3] - 可通过调整CACHE参数优化性能: ```shell hbase> count 'table', {CACHE => 1000, FILTER => "..."} ``` ### 二、MapReduce自定义统计 1. 编写自定义MapReduce作业: ```java public class ConditionalCounter extends TableMapper<ImmutableBytesWritable, Result> { protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context) { if (checkCondition(value)) { // 自定义条件判断 context.getCounter("STATS", "QUALIFIED_ROWS").increment(1); } } } ``` - 在`configure`方法中设置带过滤器的Scan对象: ```java Scan scan = new Scan(); scan.setFilter(new SingleColumnValueFilter(...)); ``` ### 三、使用协处理器(推荐) 1. 启用AggregationClient: ```shell hbase> alter 'table_name', METHOD => 'table_att', 'coprocessor' => '|org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.AggregationImplementation|' ``` 2. 执行统计命令: ```shell hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.AggregationClient --table table_name --aggregation "row_count" --scan-filter "SingleColumnValueFilter('cf','col',=,'binary:value')" ``` - 服务端计算,效率最高[^5] ### 四、集成SQL引擎 1. 使用Apache Phoenix: ```sql SELECT COUNT(*) FROM "table_name" WHERE "col" > value; ``` - 自动转换为HBase扫描操作 - 支持二级索引优化[^4] ### 性能优化建议: 1. 设置合理缓存: $$ CACHE_{size} = \frac{RegionServer_{heap} \times 0.4}{AvgRowSize} $$ 2. 使用布隆过滤器: ```shell create 'table', {NAME => 'cf', BLOOMFILTER => 'ROWCOL'} ``` 3. 按时间范围过滤时,建议rowkey包含时间戳前缀
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