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Phoenix クライアント - Amazon EMR

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

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Phoenix クライアント

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Phoenix には、完全な依存関係によって構築された JDBC クライアント、または Phoenix クエリサーバーを使用しクラスターのマスターノードでのみ実行される「シンクライアント」を使用して接続します (例: SQL クライアント、ステップ、コマンドライン、SSH ポート転送などを使用)。「ファット」 JDBC クライアントを使用している場合は、HBase サービスに直接接続するため、クラスターのすべてのノードにアクセスできる必要があります。「シン」Phoenix クライアントでは、Phoenix クエリサーバーにデフォルトポート 8765 でアクセスできる必要のみがあります。Phoenix には、これらのクライアントを使用するスクリプトがいくつかあります。

Phoenix を使用したクエリでの Amazon EMR ステップの使用

次の手順は、HBase からスナップショット復元し、そのデータを使用して Phoenix クエリを実行します。必要に応じてこの例を拡張するか、Phoenix クライアントを利用する新しいスクリプトを作成できます。

  1. 次のコマンドを使用して、Phoenix がインストールされた状態でクラスターを作成します。

    aws emr create-cluster --name "Cluster with Phoenix" --log-uri s3://amzn-s3-demo-bucket/myLogFolder --release-label emr-7.7.0 \
--applications Name=Phoenix Name=HBase --ec2-attributes KeyName=myKey \
--instance-type m5.xlarge --instance-count 3 --use-default-roles

  2. 次のファイルを作成して、Amazon S3 にアップロードします。

    copySnapshot.sh

    sudo su hbase -s /bin/sh -c 'hbase snapshot export \
 -D hbase.rootdir=s3://us-east-1.elasticmapreduce.samples/hbase-demo-customer-data/snapshot/ \
-snapshot customer_snapshot1 \
-copy-to hdfs://masterDNSName:8020/user/hbase \
-mappers 2 -chuser hbase -chmod 700'

    runQuery.sh

    aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/phoenixQuery.sql /home/hadoop/
/usr/lib/phoenix/bin/sqlline-thin.py http://localhost:8765 /home/hadoop/phoenixQuery.sql

    phoenixQuery.sql

    注記

    Amazon EMR versions 5.26.0 以降を使用する場合は、以下の例に COLUMN_ENCODED_BYTES=0 を含めるだけです。

    CREATE VIEW "customer" (
pk VARCHAR PRIMARY KEY, 
"address"."state" VARCHAR,
"address"."street" VARCHAR,
"address"."city" VARCHAR,
"address"."zip" VARCHAR,
"cc"."number" VARCHAR,
"cc"."expire" VARCHAR,
"cc"."type" VARCHAR,
"contact"."phone" VARCHAR)
COLUMN_ENCODED_BYTES=0;

CREATE INDEX my_index ON "customer" ("customer"."state") INCLUDE("PK", "customer"."city", "customer"."expire", "customer"."type");

SELECT "customer"."type" AS credit_card_type, count(*) AS num_customers FROM "customer" WHERE "customer"."state" = 'CA' GROUP BY "customer"."type";

    を使用して S3 バケットにファイル AWS CLI を送信します。

    aws s3 cp copySnapshot.sh s3://amzn-s3-demo-bucket/
aws s3 cp runQuery.sh s3://amzn-s3-demo-bucket/
aws s3 cp phoenixQuery.sql s3://amzn-s3-demo-bucket/

  3. ステップ 1 で作成したクラスターに送信された以下の手順を使用してテーブルを作成します。

    createTable.json

    [
  {
    "Name": "Create HBase Table",
    "Args": ["bash", "-c", "echo $'create \"customer\",\"address\",\"cc\",\"contact\"' | hbase shell"],
    "Jar": "command-runner.jar",
    "ActionOnFailure": "CONTINUE",
    "Type": "CUSTOM_JAR"
  }
]
    aws emr add-steps --cluster-id j-2AXXXXXXGAPLF \
--steps file://./createTable.json

  4. script-runner.jar を使用して、先に S3 バケットにアップロードした copySnapshot.sh スクリプトを実行します。

    aws emr add-steps --cluster-id j-2AXXXXXXGAPLF \
--steps Type=CUSTOM_JAR,Name="HBase Copy Snapshot",ActionOnFailure=CONTINUE,\
Jar=s3://region.elasticmapreduce/libs/script-runner/script-runner.jar,Args=["s3://amzn-s3-demo-bucket/copySnapshot.sh"]

    これは MapReduce ジョブを実行してスナップショットデータをクラスターの HDFS にコピーします。

  5. 次のステップを使用して、クラスターにコピーしたスナップショットを復元します。

    restoreSnapshot.json

    [
  {
    "Name": "restore",
    "Args": ["bash", "-c", "echo $'disable \"customer\"; restore_snapshot \"customer_snapshot1\"; enable \"customer\"' | hbase shell"],
    "Jar": "command-runner.jar",
    "ActionOnFailure": "CONTINUE",
    "Type": "CUSTOM_JAR"
  }
]
    aws emr add-steps --cluster-id j-2AXXXXXXGAPLF \
--steps file://./restoreSnapshot.json

  6. script-runner.jar を使用して、先に S3 バケットにアップロードした runQuery.sh スクリプトを実行します。

    aws emr add-steps --cluster-id j-2AXXXXXXGAPLF \
--steps Type=CUSTOM_JAR,Name="Phoenix Run Query",ActionOnFailure=CONTINUE,\
Jar=s3://region.elasticmapreduce/libs/script-runner/script-runner.jar,Args=["s3://amzn-s3-demo-bucket/runQuery.sh"]

    クエリが実行され、ステップの stdout に結果が返ります。このステップが完了するには数分間かかる場合があります。

  7. ステップ 1 でクラスターを作成したときに使用したログ URI でステップの stdout の結果を確認します。結果は次のようになります。

    +------------------------------------------+-----------------------------------+
|             CREDIT_CARD_TYPE             |              NUM_CUSTOMERS        |
+------------------------------------------+-----------------------------------+
| american_express                         | 5728                              |
| dankort                                  | 5782                              |
| diners_club                              | 5795                              |
| discover                                 | 5715                              |
| forbrugsforeningen                       | 5691                              |
| jcb                                      | 5762                              |
| laser                                    | 5769                              |
| maestro                                  | 5816                              |
| mastercard                               | 5697                              |
| solo                                     | 5586                              |
| switch                                   | 5781                              |
| visa                                     | 5659                              |
+------------------------------------------+-----------------------------------+

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