[saiku] 使用 Apache Phoenix and HBase 结合 saiku 做大数据查询分析

saiku不仅可以对传统的RDBMS里面的数据做OLAP分析，还可以对Nosql数据库如Hbase做统计分析。

本文简单介绍下一个使用saiku去查询分析hbase数据的例子。

1、phoenix和hbase的关系

我们知道：hbase虽然好用，但是想用jdbc方式来查询数据单纯的hbase是办不到的，这里需要借助一个JDBC中间件名叫phoenix(英文：凤凰)来实现对HBASE的JDBC查询。在phoenix中可以用简单的sql语句来访问hbase的数据。中间的转换对用户是透明的。

安装只需3步：
1、下载phoenix并解压到用户家目录
2、将phoenix/lib下的core包和client包拷贝到hbase的lib目录下
3、将hbase的hbase-site.xml拷贝到phoenix的bin目录下
注意，集群的每个节点都要如此配置哦

启动phoenix：
进入phoenix/bin，输入命令：./sqlline.py master:2181

master 是zookeeper节点的ip，通过hosts文件映射
2181是zookeeper客户端的默认端口号

进入这个shell之后，可以通过phoenix的命令来操作hbase
比如：
!tables 查看所有表
!columns 表名称 查看某个表的列结构
!quit 退出shell
其他的命令可以输入help查看
普通sql语句直接执行sql操作

如果不用linux shell 客户端，可以使用squirrel sql clinet 这个工具（类似于查询mysql用navicat for mysql）

phoenix 安装使用教程：
http://www.cnblogs.com/laov/p/4137136.html

phoenix官网语法：
http://phoenix.apache.org/language/index.html

squirrel sql clinet 安装使用教程：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_79346ff80102v6hm.html

2、在项目中集成phoenix

准备工作：用phoenix创建表Company和Order4 ，为查询列创建索引（耗磁盘资源）批量导入测试数据

Company（ID-BIGINT，CODE-VARCHAR，NAME-VARCHAR）

ORDER4

建表sql例子

DROP TABLE IF EXISTS P_1000;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS P_1000 (
    HOST CHAR(2) NOT NULL, DOMAIN VARCHAR NOT NULL, 
    FEATURE VARCHAR NOT NULL,
    USAGE.DATE VARCHAR, STATS.ACTIVE_VISITOR INTEGER 
  CONSTRAINT PK PRIMARY KEY (HOST, DOMAIN, FEATURE)
) SPLIT ON ('CSGoogle','CSSalesforce','EUApple','EUGoogle',
     'EUSalesforce', 'NAApple','NAGoogle','NASalesforce');

逐条插入数据

UPSERT INTO p_1000 VALUES('11','localhost1','localhost1','2015-10-11',3);
UPSERT INTO p_1000 VALUES('12','localhost2','localhost2','2015-10-12',31);
UPSERT INTO p_1000 VALUES('13','localhost3','localhost3','2015-10-13',67);

批量导入数据步骤

编写建表sql保存到表名.sql

使用excel生成数据并保存为csv格式名称必须是表名.csv

编写查询测试sql保存为表名_test.sql

使用phoenix/bin下面的脚本psql.py来执行批量导入

#建表p_1000并导入数据并查询出导入数据

./psql.py master,node1,node2 p_1000_table.sql p_1000.csv p_1000_select.sql

参数分别是：zookeeper节点、建表sql、数据文件、查询sql

其他例子：

psql localhost my_ddl.sql
psql localhost my_ddl.sql my_table.csv
psql -t MY_TABLE my_cluster:1825 my_table2012-Q3.csv
psql -t MY_TABLE -h COL1,COL2,COL3 my_cluster:1825 my_table2012-Q3.csv
psql -t MY_TABLE -h COL1,COL2,COL3 -d : my_cluster:1825 my_table2012-Q3.csv

（1）导入jar

phoenix-4.6.0-HBase-1.0-client-without-hbase.jar

phoenix-4.6.0-HBase-1.0-server.jar

/usr/lib/hbase/hbase.jar

/usr/lib/hadoop/hadoop-common.jar

/usr/lib/hadoop/hadoop-auth.jar

特别注意：如果出现类冲突，将phoenix的jar包优先置顶（Java Build Path）

（2）配置 datasource - order.txt

type=OLAP
name=ORDER_COMPANY
driver=mondrian.olap4j.MondrianOlap4jDriver
Locale=zh_CN
DynamicSchemaProcessor=mondrian.i18n.LocalizingDynamicSchemaProcessor
location=jdbc:mondrian:Jdbc=jdbc:phoenix:master,node1,node2;Catalog=res:saiku-schemas/order.xml;JdbcDrivers=org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver
username=name
password=pwd

（3）配置 schema - order.xml

注意表名不管定义时是什么样，在schema文件中都必须大写，否则会报错 table undefined

公司表作为基础信息表，和订单表进行关联。

<?xml version="1.0"?>
<Schema name="ORDER_COMPANY">
	<Dimension type="StandardDimension" name="COMPANY_DIMENSION">
		<Hierarchy hasAll="true" allMemberName="All Types">
			<Table name="COMPANY"></Table>
			<Level name="COMPANY_CODE" column="CODE" uniqueMembers="false"/>
			<Level name="COMPANY_NAME" visible="true" column="ID" nameColumn="NAME" table="COMPANY" type="String" uniqueMembers="false"/>
		</Hierarchy>
	</Dimension>
	<Cube name="ORDER_COMPANY_CUBE">
		<Table name="ORDER4"/>
		<DimensionUsage source="COMPANY_DIMENSION" name="USE_COMPANY_DIMENSION" visible="true" foreignKey="COMPANYID" highCardinality="false"></DimensionUsage>
		<Dimension name="ORDER_DIMENSION">
			<Hierarchy hasAll="true" allMemberName="All Types">
				<Level name="Date" column="CREATE_TIME" uniqueMembers="false"/>
			</Hierarchy>
		</Dimension>
		<Measure name="QUANTITY" column="QUANTITY" aggregator="sum" formatString="Standard"/>
	</Cube>
</Schema>

（4）修改Mondrina的源代码，重编译到项目中

在查询的时候，需要将大数据表放在所有表之前，不然查询会报错

比如：ORDER4 100多万 company 4条

select * from ORDER4 as o,COMPANY as c where o.companyid = c.id //可以正常查询

select * from COMPANY as c,ORDER4 as o where o.companyid = c.id //报错

Error: Encountered exception in sub plan [0] execution.
SQLState: null
ErrorCode: 0

RolapStar.addToFrom -》将mdx查询语句转换为传统sql查询语句

query.addFrom(relation, alias, failIfExists);

//将这一句挪到方法最后，这样就调换了事实表（order4大数据表-在前）和 维度表（company小表-在后）

public void addToFrom(
            SqlQuery query,
            boolean failIfExists,
            boolean joinToParent)
        {
            Util.assertTrue((parent == null) == (joinCondition == null));
            if (joinToParent) {
                if (parent != null) {
                    parent.addToFrom(query, failIfExists, joinToParent);
                }
                if (joinCondition != null) {
                    query.addWhere(joinCondition.toString(query));
                }
            }
            query.addFrom(relation, alias, failIfExists);//将这一句挪到方法最后
        }

翻译的sql语句（能良好执行的）

select
    "COMPANY"."CODE" as "c0",
    "COMPANY"."ID" as "c1",
    "ORDER4"."CREATE_TIME" as "c2",
    sum("ORDER4"."QUANTITY") as "m0"
from
    "ORDER4" as "ORDER4",//大数据表在前
    "COMPANY" as "COMPANY"//小数据表在后
where
    "ORDER4"."COMPANYID" = "COMPANY"."ID"
group by
    "COMPANY"."CODE",
    "COMPANY"."ID",
    "ORDER4"."CREATE_TIME"

测试结果

多表联合单维度（10s左右）

多表联合多维度（据情况而定）

备注：mondrian 和 phoenix 集成支持表join ，但是只能是事实表关联维度表，查询速度才正常，查询效率与mysql 比较，无明显提升，可能还有点慢，但是至少解决了数据仓库在hbase中，使用saiku做分析是没问题，经测试数据量在102w事实表和4条维度表关联查询，基本保持在7-10秒之间。总之：大数据表在前就对了！

参考资料：

https://blogs.apache.org/phoenix/entry/olap_with_apache_phoenix_and

phoenix-jdbc测试类

package org.saiku.database;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import org.apache.phoenix.jdbc.Jdbc7Shim.Statement;

/**
 * 连接数据库的工具类,被定义成不可继承且是私有访问
 */
public final class PhoenixDBUtils {
    // private static String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/testdb";
    // private static String user = "user";
    // private static String psw = "pwd";

    private static String url = "jdbc:phoenix:master,node1,node2";
    private static String user = "hadoop";
    private static String psw = "hadoop";

    private static Connection conn;
    private static Statement statement;

    static {
        try {
            // Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
            Class.forName("org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver");
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    public static void main(String args[]) throws SQLException {
        conn = DriverManager.getConnection(url, user, psw);
        statement = (Statement)conn.createStatement();
        System.out.println("HI,The connection is:" + conn);
        System.out.println("HI,The statement is:" + statement);
        
        String sql = "select * from student";
        sql = "select "data"."xxid","data"."xsrs" from student";
        PreparedStatement ps1 = conn.prepareStatement(sql);
        ResultSet rs1 = ps1.executeQuery();
        System.out.println("ResultSet is : " +rs1);
        List list = resultSetToList(rs1);
        System.out.println("LIST is : "+ list);
    }

    private PhoenixDBUtils() {
    }

    /**
     * 获取数据库的连接
     * 
     * @return conn
     */
    public static Connection getConnection() {
        if (null == conn) {
            try {
                conn = DriverManager.getConnection(url, user, psw);
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
        return conn;
    }

    public static Statement getStatement() {
        if (null == statement) {
            try {
                statement = (Statement) PhoenixDBUtils.getConnection().createStatement();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
        return statement;
    }

    /**
     * 释放资源
     * 
     * @param conn
     * @param pstmt
     * @param rs
     */
    public static void closeResources(Connection conn, PreparedStatement pstmt,
            ResultSet rs) {
        if (null != rs) {
            try {
                rs.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
                throw new RuntimeException(e);
            } finally {
                if (null != pstmt) {
                    try {
                        pstmt.close();
                    } catch (SQLException e) {
                        e.printStackTrace();
                        throw new RuntimeException(e);
                    } finally {
                        if (null != conn) {
                            try {
                                conn.close();
                            } catch (SQLException e) {
                                e.printStackTrace();
                                throw new RuntimeException(e);
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 
     * @Method: com.wdcloud.sql.DBUtils.java
     * @Description: TODO 将ResultSet转成list
     * @author: luoshoulei
     * @date: 2015年11月19日 下午2:08:25
     * @version: 1.0
     * @param rs
     * @return
     * @throws java.sql.SQLException
     * @List
     * @update [日期YYYY-MM-DD] [更改人姓名][变更描述]
     */
    public static List resultSetToList(ResultSet rs)
            throws java.sql.SQLException {
        if (rs == null)
            return Collections.EMPTY_LIST;
        ResultSetMetaData md = rs.getMetaData(); // 得到结果集(rs)的结构信息，比如字段数、字段名等
        int columnCount = md.getColumnCount(); // 返回此 ResultSet 对象中的列数
        List list = new ArrayList();
        Map rowData = new HashMap();
        while (rs.next()) {
            rowData = new HashMap(columnCount);
            for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
                rowData.put(md.getColumnName(i), rs.getObject(i));
            }
            list.add(rowData);
        }
        return list;
    }

}