如何配置druid phoenix

时间: 2024-03-13 15:18:56 浏览: 16
Druid是一个分布式的列存储实时分析系统,Phoenix是一个基于HBase的SQL接口。配置Druid和Phoenix的步骤如下: 1. 安装HBase并启动HBase服务。 2. 在HBase中创建表格,并将数据插入该表格中。可以使用Phoenix进行这些操作,也可以使用HBase Shell或其他工具。 3. 下载Druid和Phoenix的JDBC驱动程序,并将它们放到Druid的classpath中(例如,将JAR文件放到druid/lib目录中)。 4. 在Druid中配置Phoenix数据源。可以使用以下JSON配置文件,将其保存为`phoenix-datasource.json`: ``` { "type": "jdbc", "driver": "org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver", "url": "jdbc:phoenix:<zookeeper-quorum>:<zookeeper-port>:<hbase-namespace>", "user": "", "password": "" } ``` 其中,`<zookeeper-quorum>`是ZooKeeper的主机名或IP地址,`<zookeeper-port>`是ZooKeeper的端口号,`<hbase-namespace>`是HBase的命名空间。如果您没有为HBase创建命名空间,则可以使用默认的`default`命名空间。 5. 在Druid的查询配置文件中,使用以下配置来启用Phoenix作为数据源: ``` { "type": "phoenix", "configFile": "<path-to-phoenix-datasource.json>" } ``` 其中,`<path-to-phoenix-datasource.json>`是保存Phoenix数据源配置的JSON文件的路径。 6. 将查询发送到Druid,Druid将使用Phoenix作为数据源来执行查询。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Druid数据源操作指南

阿里巴巴 druid 数据源 最全操作文档,DRUID连接池的实用 配置详解
recommend-type

Druid数据库连接池使用

Druid首先是一个数据库连接池。Druid是目前最好的数据库连接池,在功能、性能、扩展性方面,都超过其他数据库连接池!
recommend-type

智能制造的数字化工厂规划qytp.pptx

智能制造的数字化工厂规划qytp.pptx
recommend-type

罗兰贝格:德隆人力资源管理体系gltp.pptx

罗兰贝格:德隆人力资源管理体系gltp.pptx
recommend-type

JAVA3D的网络三维技术的设计与实现.zip

JAVA3D的网络三维技术的设计与实现
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。