[Phoenix] 十、全局索引设计实践
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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