[Phoenix] 十、全局索引设计实践-低调大师

[Phoenix] 十、全局索引设计实践

2018-09-02 600

概述

全局索引是Phoenix的重要特性，合理的使用二级索引能降低查询延时，让集群资源得以充分利用。本文将讲述如何高效的设计和使用索引。

全局索引说明

全局索引的根本是通过单独的HBase表来存储数据表的索引数据。我们通过如下示例看索引数据和主表数据的关系。

-- 创建数据表
CREATE TABLE DATA_TABLE(
  A VARCHAR PRIMARY KEY,
  B VARCHAR,
  C INTEGER，
  D INTEGER);
  
-- 创建索引
CREATE INDEX B_IDX ON DATA_TABLE(B)INCLUDE(C);

-- 插入数据
UPSERT INTO DATA_TABLE VALUES('A','B',1,2);

当写入数据到主表时，索引数据也会被同步到索引表中。索引表中的主键将会

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利用Spark实现Oracle到Hive的历史数据同步

版权声明：本文由董可伦首发于https://dongkelun.com，非商业转载请注明作者及原创出处。商业转载请联系作者本人。 https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/82347534 我的原创地址：https://dongkelun.com/2018/08/27/sparkOracle2Hive/ 1、需求背景和上一篇文章Spark通过修改DataFrame的schema给表字段添加注释一样，通过Spark将关系型数据库（以Oracle为例）的表同步的Hive，这里讲的只是同步历史数据，不包括同步增量数据。 2、Oracle和Hive的字段类型对应利用Spark的字段类型自动匹配，本来以为Spark匹配的不是很好，只是简单的判断一下是否为数字、字符串，结果经验证，Spark可以获取到Oracle的小数点精度，Spark的字段类型对应和我自己整理的差不多，所以就索性用Spark自带的字段类型匹配，而不是自己去Oracle相关表获取每个字段类型，然后一一转化为Hive对应的字段类型，下面是Oracle和Hive的字段类型对应，只是整理...

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