简介

Phoenix擅长在线简单查询，复杂分析场景不适用。通过分析集群可以加强对Phoenix中数据的分析。当前云HBase支持Phoenix4.x（对应HBase1.x版本）和Phoenix5.x（对应HBase2.x版本）两个版本，分别采用重客户端和轻客户端模式，在分析时使用不同的方式读写Phoenix数据。
本文主要介绍通过“数据工作台”使用Spark对接Phoenix5.x版本数据的方法。

前置条件

1. Spark集群和HBase集群在同一个VPC下。
   进入Spark分析集群页面，选择“数据库连接”>“连接信息”，查看Spark集群的VPC ID信息。如下图：

   

2. Spark分析集群关联HBase集群。

   进入Spark分析集群页面，选择“关联数据库”>“关联HBase”，支持关联以及取消关联。如下图：

   
   需要注意：Phoenix5.x对应HBase2.0版本，如果关联HBase1.x版本集群，请参考：分析Pheonix4.x用户手册。

3. Phoenix已创建表，本实例使用的Phoenix表：us_population,建表语句和内容如下：

   #建表语句：
   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));
   #插入数据语句：
   UPSERT INTO us_population VALUES('NY','New York',8143197);
   UPSERT INTO us_population VALUES('CA','Los Angeles',3844829);
   UPSERT INTO us_population VALUES('IL','Chicago',2842518);
   UPSERT INTO us_population VALUES('TX','Houston',2016582);
   UPSERT INTO us_population VALUES('PA','Philadelphia',1463281);
   UPSERT INTO us_population VALUES('AZ','Phoenix',1461575);
   UPSERT INTO us_population VALUES('TX','San Antonio',1256509);
   UPSERT INTO us_population VALUES('CA','San Diego',1255540);
   UPSERT INTO us_population VALUES('TX','Dallas',1213825);
   UPSERT INTO us_population VALUES('CA','San Jose',912332);

使用“数据工作台”>“作业管理”运行样例

步骤 1：通过“资源管理”上传样例代码Jar包

下载样例代码jar包“spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar”以及依赖jar包到本地目录。

wget https://spark-home.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/spark_example/spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar
wget http://hbase-opt.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x.tar.gz

解压文件“ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x.tar.gz”，并在解压后的文件夹中获取jar包“ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x-shaded-thin-client.jar”

tar -zxvf ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x.tar.gz

在“数据工作台”>“资源管理”中添加文件夹“spark_on_phoenix”。
上传jar包“spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar”以及“ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x-shaded-thin-client.jar”到此文件夹。

步骤 2：通过“作业管理”创建并编辑作业内容

在“数据工作台”>“作业管理”中创建Spark作业，作业内容如下：

--class com.aliyun.spark.phoenix.SparkOnPhoenix5xSparkSession
--driver-memory 1G 
--driver-cores 1
--executor-cores 1
--executor-memory 2G
--num-executors 1
--name spark_on_phoenix
--jars /spark_on_phoenix/ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x-shaded-thin-client.jar
/spark_on_phoenix/spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar
http://xxx-phoenix.hbase.rds.aliyuncs.com:8765 us_population spark_phoenix5x

作业内容参数说明：

如下图：

步骤 3：通过“作业管理”运行作业并查看结果

作业编辑完成后点击“运行”，选择Spark集群。运行状态会在下侧显示，如图：

运行成功后点击“YarnUI”，翻到最后看到如下结果表明Spark读取Phoenix成功。如下：

+-----+-------+----------+
|STATE|   CITY|POPULATION|
+-----+-------+----------+
|   AZ|Phoenix|   1461575|
+-----+-------+----------+

使用“交互式查询”运行样例

步骤 1：通过“会话管理”创建会话

在“数据工作台”>“会话管理”中点击“创建会话”。填写“会话名称”：spark_on_phoenix, 选择需要执行的Spark集群。

点击“确认”后，编辑“会话内容”，内容如下：

--name spark-phoenix
--driver-memory 1G 
--driver-cores 1
--executor-cores 1
--executor-memory 2G
--num-executors 1
--jars /spark_on_phoenix/ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x-shaded-thin-client.jar

内容编辑完成后，点击“运行”（此处点击运行是为了下一步骤中可以选择会话“spark_on_phoenix”）。

如下图：

步骤 2：通过“交互式查询”创建查询

进入“数据工作台”>“交互式查询”，在“会话列表”下拉框中选择“spark_on_phoenix”，然后点击“新建查询”。填写“查询名称”：spark_on_phoenix，“查询类型”选择“sql”。如下图：

步骤 3：通过“交互式查询”编辑查询

查询输入如下内容：

CREATE TABLE if not exists spark_phoenix_table USING org.apache.spark.sql.jdbc 
OPTIONS (
driver "org.apache.phoenix.queryserver.client.Driver",
url "jdbc:phoenix:thin:url=http://xxx-proxy-phoenix.hbase.rds.aliyuncs.com:8765;serialization=PROTOBUF",
dbtable "us_population",
fetchsize "10"
)

如下图：

建表语句关键字说明：

步骤 4：通过“交互式查询”运行查询

编辑查询后，点击“运行”；运行成功后，在“查询内容”中输入“select * from spark_phoenix_table”，然后点击“运行”验证结果，出现如下图结果表示运行成功。如下图：

小结

• 本例代码可参考：SparkOnPhoenix5xSparkSession.scala
• 更多样例代码可参考：Spark样例代码
• 分析Phoenix的建表DDL语法和Phoenix社区的Spark Plugin一致；查询语法和Spark SQL一致，支持ANSI SQL 2003语法。