phoenix 4.6 SQL注意事项及优化

phoenix是一个客户端的库，它在HBase基础上提供SQL功能层，让我们可以使用标准的JDBC接口 *** 作HBase。

全部支持的特性可以浏览官方最新版本 支持的SQL语法 ，下面列举一些 phoenix 4.6 版本不支持的特性及与普通MySQL SQL用法有差异的地方。

由于phoenix本质上在HBase读写数据，所以HBase集群的性能影响是最大的，一般使用多节点(一般hadoop集群节点要大于等于5个)、SSD、更大的内存与缓存和对phoenix/hbase/hadoop配置参数进行调优能获得更大性能的提升。下面列举一些针对phoenix的优化措施：

Phoenix Framework是一款Web自动化测试工具。基于Selenium，Webdriver，autoit研发，使用java语言封装，包含无脚本模式执行、无人值守模式执行、自由定制模式、分布式执行的一款自动化测试工具，使用的数据库是MySql。它支持七种元素动态定位方式，四种浏览器类型，有七大功能模块，其中数据维护模块解决了自动化后期脚本数据难以维护的问题。本机监控，分机监控机制可实时监控执行进展。详细的测试报告，可对测试结果一览无余。它现在支持B/S结构的系统的自动化测试。它能应对越来越复杂的应用系统的测试，提高测试效率，提高测试质量与软件质量，缩减测试成本。

使用它的其他开放的接口，可手动创建脚本，组装并执行。它支持两种部署模式，第一种是Server-Client方式，Server与Client均为EXE程序，通信协议是Socket；另一种是WEB版部署，方便与Web系统的集成，支持Linux，将Server与Client放到Tomcat或Weblogic服务器下部署，通信协议为Http，通过WEB页面控制并监控Client端的执行。

1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。