测试环境：phoenix4.14.1 hbase1.1.1 hive2.3.3 hadoop2.7.2
（由于不是通过CDH/Ambari搭建，所以会出现组件的兼容性问题）

聊一聊

1. 为什么要使用hive映射phoenix？
   将数据存储Phoenix，本质是HBase提供的SQL。用于前端的查询，要求RT在秒级以内。phoenix作为hbase二级索引的最佳组合，测试过上百万级别的数据构建二级索引最快的能在毫秒内返回。另外还有数据的统计分析及数据处理、机器学习建模，当然可以直接操作phoenix或spark+phoenix。对于离线的建模业务，我们希望使用hive做更复杂的处理。

如何整合phoenix

参考官网：http://phoenix.apache.org/hive_storage_handler.html
实际验证根据官网只使用phoenix-xxx-hbase-xxx-hive.jar是不足够的，下面做说明。
Step 1: 添加phoenix-xxx-hbase-xxx-hive.jar、phoenix-xxx-hbase-xxx-client.jar 、phoenix-core-xxx-HBase-xxx.jar三个jar到hive环境(此步修改需同步客户端)

方式一：直接添加改jar包到hive/lib目录下
方式二：添加jar到hive/lib-aux(没有则新建)，修改hive/conf下的hive-env.sh添加如下环境变量

export HIVE_AUX_JARS_PATH=${HIVE_HOME}/lib-aux

Step 2: 在hive-site.xml添加如下属性,使得hive的MR能够使用phoenix的jar包.若不在hive-site.xml添加改属性，当hive语句执行使用mr时（如有order by的语句）依然会报Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hbase.ipc.controller.ServerRpcControllerFactory错误。

<property>
      <name>hive.aux.jars.path</name>
      <value>${HIVE_HOME}/lib-aux</value>
</property>

注意(QUESTION)：

1. 由于phoenix jar中和hive/lib中的icu4j jar冲突，启动hive服务时会发生如下异常：
   Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: com.ibm.icu.impl.ICUBinary.getRequiredData(Ljava/lang/String;)Ljava/nio/ByteBuffer;
   解决方案:移除hive/lib下的icu4j-4.8.1.jar
2. 当hive语句执行使用mr时报如下错误
   FAILED: Execution Error, return code -101 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. HADOOP_CLASSPATH
   原因:根据官网只使用phoenix-xxx-hbase-xxx-hive.jar是不足够的,还需要添加phoenix-xxx-hbase-xxx-client.jar 、phoenix-core-xxx-HBase-xxx.jar
3. 由于hbase中通过HBase命令行单独启动异步填充索引MR(run on yarn)时报异常升级了升级disruptor-3.3.0到disruptor-3.3.11造成hive/lib中的 disruptor-3.3.0.jar本版冲突
   FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. java.lang.NoSuchMethodError: com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor.<init>(Lcom/lmax/disruptor/EventFactory;ILjava/util/concurrent/ThreadFactory;Lcom/lmax/disruptor/dsl/ProducerType;Lcom/lmax/disruptor/WaitStrategy;)
   解决方案：同样升级disruptor到3.3.11，或者直接在hive/lib下移除disruptor。（经测试好像只升级或者移除客户端的disruptor也能够解决，这里为了统一把端的也一起升级了）

验证结果

1. 创建phoenix表

create table IF NOT EXISTS TEST.TEST_PHOENIX (ID INTEGER not null primary key, name varchar,age INTEGER,score decimal, create_time timestamp,status tinyint, date_time time);

UPSERT INTO TEST.TEST_PHOENIX(id,name,age,score,create_time,status,date_time) VALUES(1,'foo',123,999.8,timestamp '2019-01-30 18:15:00',1,time '2019-01-30 18:30:00');

SELECT * FROM TEST.TEST_PHOENIX LIMIT 10;

1. 创建hive外部表

create external table TEST_PHOENIX (
  id int,
  name string,
  age int,
  score decimal
)
STORED BY 'org.apache.phoenix.hive.PhoenixStorageHandler'
TBLPROPERTIES (
  "phoenix.table.name" = "TEST.TEST_PHOENIX",
  "phoenix.zookeeper.quorum" = "hdc-data1,hdc-data2,hdc-data3",
  "phoenix.zookeeper.znode.parent" = "/hbase",
  "phoenix.zookeeper.client.port" = "2181",
  "phoenix.rowkeys" = "id",
  "phoenix.column.mapping" = "id:ID, name:NAME, age:AGE, score:SCORE"
);