phoenixhbase查询很慢，hbase查询快的原因

hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题

首先，节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。

查询延迟高：使用Hive作为数仓，受限于HDFS的性能瓶颈，Hive的查询速度比较慢，难以支撑低延迟场景，无法应用在实时计算的场景中。

两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。

HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。Hive 不能用于实时查询，因为速度很慢。HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。

。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。

相关问答

Q1: 我的程序,查询数据库很慢。请问怎么提高查询速度

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。

**索引**：这是提高查询性能的最常用策略。索引的使用可以大大减少数据库搜索记录的数量。**避免全表扫描**：尽量避免在具有大量数据的表中进行全表扫描，特别是在关联查询时。

程序中：保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数。通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数，最小化结果集，从而减轻网络负担，能够分开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度。

Q2: Phoenix查询测试经验总结

a. 创建一张test的表 b. 接着创建自增序列 test_sequence c. 通过自增序列，写入数据信息 注意事项：删除test表时，最好连带删除 test_sequence。先用HBase命令行启用表，然后再进行删除，或者查询。

总结：没啥用知道有这东西就好了。 作为Phoenix10的一部分，我们减少了磁盘存储的大小去改善整体的性能通过以下的增强：只能在创建表时进行设置列映射属性。

当再次开启电源时， BIOS 开始进行POST(Power On Self Test开机自我测试)时，按下Del键便可进入Award BIOS 的CMOS SETUP 主画面中。

奶爸总结 香港保险与内地保险各有利弊，不同的人需求也就不一样。 保险本质上是用来规避风险的，但是香港保险的保额与分红都会受汇率波动影响，未来有怎样的变化还是未知之数。建议大家还是实实在在地先把保障做足，再考虑理财。

对于不同bios（常用ami、award、phoenix）用同一代码代表的意义不同，因此应弄清您所检测的电脑是属于哪一种类型的bios，您可查阅您的电脑使用手册，或从主板上的bios芯片上直接查看，也可以在启动屏幕时直接看到。

Q3: 用mybatis+phoenix+hbase时,执行sql时为什么会变慢

一般用mybatis都是用数据库连接池c3p0等，连接池是在服务器启动的时候先创建一些连接，用的时候直接从连接池中取出来用，用完了，返回给连接。

Presto等）在HBase上执行类SQL查询。例如，Phoenix是一个HBase上的SQL skin，它允许你使用SQL语法进行查询，同时底层数据仍然存储在HBase中。这些工具的存在使得那些习惯于使用SQL的开发者也能在一定程度上适应HBase的操作。

静态 SQL 语句的编译是在应用程序运行前进行的，编译的结果会存储在数据库内部。而后程序运行时，数据库将直接执行编译好的 SQL 语句，降低运行时的开销。静态SQL在编译时已经确定了引用的表和列。

sql统计，排序，join，group等，然后就是sql语句调优，表设计等。4，大数据基本了解 Zookeeper，hadoop，hbase，hive，sqoop，flume，kafka，spark，storm等这些框架的作用及基本环境的搭建，要熟练，要会运维，瓶颈分析。

大数据开发：Spark、Hadoop、HBase、ElasticSearch等。微服务是一个新兴的软件架构，就是把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数十个的支持微服务。

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