本篇文章为大家展示了Spark On MaxCompute如何访问Phonix数据，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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一、购买Hbase1.1并设置对应资源
1.1购买hbase
hbase主要版本为2.0与1.1，这边选择对应hbase对应的版本为1.1
Hbase与Hbase2.0版本的区别
HBase1.1版本
1.1版本基于HBase社区1.1.2版本开发。
HBase2.0版本
2.0版本是基于社区2018年发布的HBase2.0.0版本开发的全新版本。同样，在此基础上，做了大量的改进和优化，吸收了众多阿里内部成功经验，比社区HBase版本具有更好的稳定性和性能。
1.2确认VPC，vsWitchID
确保测试联通性的可以方便可行，该hbase的VPCId，vsWitchID尽量与购买的独享集成资源组的为一致的。
1.3设置hbase白名单,其中DataWorks白名单如下，个人ECS也可添加
根据文档链接选择对应的DataWorks的region下的白名单进行添加。
1.4查看hbase对应的版本和访问地址
打开数据库链接的按钮，可以查看到Hbase的主版本以及Hbase的专有网络访问地址，以及是否开通公网访问的方式进行连接。
二、安装Phonix客户端，并创建表和插入数据
2.1安装客户端
根据hbase的版本为1.1选择Phonix的版本为4.12.0根据文档下载对应的客户端文件ali-phoenix-4.12.0-AliHBase-1.1-0.9.tar.gz
登陆客户端执行命令
./bin/sqlline.py 172.16.0.13,172.16.0.15,172.16.0.12:2181
创建表：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users_phonix
(
id INT ,
username STRING,
password STRING
) ;
插入数据：
UPSERT INTO users (id, username, password) VALUES (1, 'admin', 'Letmein');
2.2查看是否创建和插入成功
在客户端执行命令,查看当前表与数据是否上传成功
select * from users;
三、编写对应代码逻辑
3.1编写代码逻辑
在IDEA按照对应得Pom文件进行配置本地得开发环境，将代码涉及到得配置信息填写完整，进行编写测试，这里可以先使用Hbase得公网访问链接进行测试，代码逻辑验证成功后可调整配置参数，具体代码如下
package com.git.phonix
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.phoenix.spark._
/**
* 本实例适用于Phoenix 4.x版本
*/
object SparkOnPhoenix4xSparkSession {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//HBase集群的ZK链接地址。
//格式为：xxx-002.hbase.rds.aliyuncs.com,xxx-001.hbase.rds.aliyuncs.com,xxx-003.hbase.rds.aliyuncs.com:2181
val zkAddress = args(0)
//Phoenix侧的表名，需要在Phoenix侧提前创建。Phoenix表创建可以参考：https://help.aliyun.com/document_detail/53716.html?spm=a2c4g.11186623.4.2.4e961ff0lRqHUW
val phoenixTableName = args(1)
//Spark侧的表名。
val ODPSTableName = args(2)
val sparkSession = SparkSession
.builder()
.appName("SparkSQL-on-MaxCompute")
.config("spark.sql.broadcastTimeout", 20 * 60)
.config("spark.sql.crossJoin.enabled", true)
.config("odps.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")
//.config("spark.master", "local[4]") // 需设置spark.master为local[N]才能直接运行，N为并发数
.config("spark.hadoop.odps.project.name", "***")
.config("spark.hadoop.odps.access.id", "***")
.config("spark.hadoop.odps.access.key", "***")
//.config("spark.hadoop.odps.end.point", "http://service.cn.maxcompute.aliyun.com/api")
.config("spark.hadoop.odps.end.point", "http://service.cn-beijing.maxcompute.aliyun-inc.com/api")
.config("spark.sql.catalogImplementation", "odps")
.getOrCreate()
//第一种插入方式
var df = sparkSession.read.format("org.apache.phoenix.spark").option("table", phoenixTableName).option("zkUrl",zkAddress).load()
df.show()
df.write.mode("overwrite").insertInto(ODPSTableName)
}
}3.2对应Pom文件
pom文件中分为Spark依赖，与ali-phoenix-spark相关的依赖，由于涉及到ODPS的jar包，会在集群中引起jar冲突，所以要将ODPS的包排除掉
4.0.0
2.3.0
3.3.8-public
2.11.8
2.11
4.12.0-HBase-1.1
com.aliyun.odps
Spark-Phonix
1.0.0-SNAPSHOT
jar
org.jpmml
pmml-model
1.3.8
org.jpmml
pmml-evaluator
1.3.10
org.apache.spark
spark-core_${scala.binary.version}
${spark.version}
provided
org.scala-lang
scala-library
org.scala-lang
scalap
org.apache.spark
spark-sql_${scala.binary.version}
${spark.version}
provided
org.apache.spark
spark-mllib_${scala.binary.version}
${spark.version}
provided
org.apache.spark
spark-streaming_${scala.binary.version}
${spark.version}
provided
com.aliyun.odps
cupid-sdk
${cupid.sdk.version}
provided
com.aliyun.phoenix
ali-phoenix-core
4.12.0-AliHBase-1.1-0.8
com.aliyun.odps
odps-sdk-mapred
com.aliyun.odps
odps-sdk-commons
com.aliyun.phoenix
ali-phoenix-spark
4.12.0-AliHBase-1.1-0.8
com.aliyun.phoenix
ali-phoenix-core
org.apache.maven.plugins
maven-shade-plugin
2.4.3
package
shade
false
true
*:*
*:*
META-INF/*.SF
META-INF/*.DSA
META-INF/*.RSA
**/log4j.properties
reference.conf
META-INF/services/org.apache.spark.sql.sources.DataSourceRegister
net.alchim31.maven
scala-maven-plugin
3.3.2
scala-compile-first
process-resources
compile
scala-test-compile-first
process-test-resources
testCompile
四、打包上传到DataWorks进行冒烟测试
4.1创建要传入的MaxCompute表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users_phonix
(
id INT ,
username STRING,
password STRING
) ;
4.2打包上传到MaxCompute
在IDEA打包要打成shaded包，将所有的依赖包，打入jar包中，由于DatadWork界面方式上传jar包有50M的限制，因此采用MaxCompute客户端进行jar包
4.3选择对应的project环境，查看上传资源，并点击添加到数据开发
进入DataWorks界面选择左侧资源图标，选择对应的环境位开发换进，输入删除文件时的文件名称进行搜索，列表中展示该资源已经上传成，点击提交到数据开发
点击提交按钮
4.4配置对应的vpcList参数并提交任务测试
其中的配置vpcList文件的配置信息如下，可具体根据个人hbase的链接，进行配置
{
"regionId":"cn-beijing",
"vpcs":[
{
"vpcId":"vpc-2ze7cqx2bqodp9ri1vvvk",
"zones":[
{
"urls":[
{
"domain":"172.16.0.12",
"port":2181
},
{
"domain":"172.16.0.13",
"port":2181
},
{
"domain":"172.16.0.15",
"port":2181
},
{
"domain":"172.16.0.14",
"port":2181
},
{
"domain":"172.16.0.12",
"port":16000
},
{
"domain":"172.16.0.13",
"port":16000
},
{
"domain":"172.16.0.15",
"port":16000
},
{
"domain":"172.16.0.14",
"port":16000
},
{
"domain":"172.16.0.12",
"port":16020
},
{
"domain":"172.16.0.13",
"port":16020
},
{
"domain":"172.16.0.15",
"port":16020
},
{
"domain":"172.16.0.14",
"port":16020
}
]
}
]
}
]
}Spark任务提交任务的配置参数，主类，以及对应的参数
该参数主要为3个参数第一个为Phonix的链接，第二个为Phonix的表名称，第三个为传入的MaxCompute表
点击冒烟测试按钮，可以看到任务执行成功
在临时查询节点中执行查询语句，可以得到数据已经写入MaxCompute的表中
总结：
使用Spark on MaxCompute访问Phonix的数据，并将数据写入到MaxCompute的表中经过实践，该方案时可行的。但在实践的时有几点注意事项：
1.结合实际使用情况选择对应的Hbase以及Phonix版本，对应的版本一致，并且所使用的客户端，以及代码依赖都会有所改变。
2.使用公网在IEAD进行本地测试，要注意Hbase白名单，不仅要设置DataWorks的白名单，还需将自己本地的地址加入到白名单中。
3.代码打包时需要将pom中的依赖关系进行梳理，避免ODPS所存在的包在对应的依赖中，进而引起jar包冲突，并且打包时打成shaded包，避免缺失遗漏对应的依赖。
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本文名称：SparkOnMaxCompute如何访问Phonix数据
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