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背景

Phoenix的索引构建有两类方法：

• 同步构建，直接通过sqlline.py create index构建
  在云HBase Phoenix 5.x之后，同步构建可以通过轻客户端或重客户端来构建。
• 异步构建，先create index ... async, 然后通过MR提交build索引job。

因此我们有三种方式构建索引：轻客户端、重客户端、MR异步构建，我们依次介绍下各种方案的优缺点、适用场景和使用方法。

同步构建-轻客户端

适用与数据量比较小，一般构建耗时在10分钟以内。
使用方式: 直接使用轻客户端, sqlline-thin.py ， create index 即可。

如果数据量较大，我们很可能会遇到索引build超时，我们释放调整Phoenix hbase.rpc.timeout、hbase.client.scanner.timeout.period、phoenix.query.timeoutMs 配置，重启Queryserver生效。

优点：

1. 简单，不占用客户端资源，整个build过程是在服务端完成的。

缺点：

1. 调整参数需要重启queryserver生效，重启过程会导致线上服务临时中断
2. 调整参数会对线上服务造成影响
   如果有异常SQL导致的大请求会导致服务端负载高，调整了RPC超时时间, 一旦遇到这种请求，无法及时中断，可能对线上业务产生的影响。
3. 无法控制并发，可能因为索引构建打爆服务器

同步构建-重客户端

重客户端适用于中小规模的数据构建，一般索引构建时间在10小时以内。

使用方式：

1. 下载重客户端工具

   1. 部署在用户VPC下，机器配置大于等于4c8g；重客户端构建索引的过程中流量会经过这个节点，如果需要更快的索引构建，可以升级节点配置。
2. 调整配置 bin/hbase-site.xml后，使用bin/sqline.py

• 集群地址

  • hbase.zookeeper.quorum

    zk 连接地址，注意使用VPC链接地址。

• 并发数

  • phoenix.query.threadPoolSize

    并发数，越大对目标集群读写压力，可以从1开始逐步增加

• 超时配置

  • phoenix.query.keepAliveMs
  • hbase.rpc.timeout
  • hbase.client.scanner.timeout.period
  • phoenix.query.timeoutMs

    超时时间单位是ms, 可以按需调整。

for ex:

 <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>master1-1,master2-1,master3-1:2181</value> </property> <property> <name>phoenix.query.threadPoolSize</name> <value>1</value> </property> <property> <name>phoenix.query.keepAliveMs</name> <value>60000000</value> </property> <property> <name>hbase.rpc.timeout</name> <value>60000000</value> </property> <property> <name>hbase.client.scanner.timeout.period</name> <value>60000000</value> </property> <property> <name>phoenix.query.timeoutMs</name> <value>60000000</value> </property>

优点:

• 灵活，并发、超时时间可以按需调整，无需重启Phoenix集群，对线上服务影响小

缺点：

• 需要单独build索引的资源机器
• 受制于build索引机器的单机性能，扩展性差。

异步构建-MR

MR索引构建适用于超大规模数据的情况。

使用方式：

• 异步索引构建方案

  • 创建异步索引
    CREATE INDEX async_index ON my_schema.my_table (v) ASYNC
  • 提交MR JOB build 索引

hadoop --config /mr-phoenix-conf jar \ /mr-phoenix-conf/ali-phoenix-5.2.4.1-HBase-2.x-client.jar \ org.apache.phoenix.mapreduce.index.IndexTool \ --data-table {DATA_TABLE_XXXX} \ --index-table {INDEX_XXX} \ --output-path hdfs://hbase-cluster/ASYNC_INDEX_TMP

ps: ali-phoenix-client获取，先下载重客户端包，解压后，取ali-phoenix-xxxx-HBase-2.x-client.jar

• 索引Build MR环境准备

1. 自建Hadoop或者购买EMR Hadoop集群
2. 在MR环境中创建mr-phoenix-conf目录
3. 配置云HBASE的zk到hbase-site.xml，并此配置文件添加到mr-phoenix-conf目录
   云HBase的zk地址可以从控制台获取。
4. 拷贝以下hadoop配置文件到mr-phoenix-conf目录下，包括: core-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml、hdfs-site.xml
5. 修改hdfs-site.xml（mr-phoenix-conf目录下） 增加hbase hdfs访问能力。
   云HBase HDFS开端口和NN地址获取，找@云HBase答疑协助。

• 修改dfs.nameservices 增加hbase-cluster
• 增加hbase-cluster hdfs相关配置

EMR集群打通HBase集群参考配置

 <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>emr-cluster,hbase-cluster</value> </property> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.hbase-cluster</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.hbase-cluster</name> <value>true</value> </property> <property> <name>dfs.ha.namenodes.hbase-cluster</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.hbase-cluster.nn1</name> <value>${nn1-host}:8020</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.hbase-cluster.nn2</name> <value>${nn2-host}:8020</value> </property>

优点:

• 可以对任意规模数据进行索引构建, 扩展性强

缺点：

• 需要准备单独build资源
• 相对复杂

总结

	适用数据量	优点	缺点
轻客户端	0~10GB	简单，无需额外资源	配置参数调整会影响线上服务
重客户端	10GB-512GB	可以灵活配置并发、超时参数，无需重启Phoenix集群	需要单独的构建索引的机器，受制于单机性能
MR异步构建	512GB~TB级	适用于任意规模索引构建，扩展性强	额外MR资源、MR集群配置复杂

一般少量数据直接用轻客户端来做索引构建，对于中小规模的数据推荐用重客户端来构建索引，而大规模数据则推荐用MR进行索引构建。

参考文档：

• Phoenix 二级索引：http://phoenix.apache.org/secondary_indexing.html
• AliPhoenix重客户端下载地址：https://hbase-opt.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ali-phoenix-5.2.4.1-HBase-2.x-all.tar.gz