Apache Phoenix Reseñas y Detalles del Producto

La sintaxis similar a SQL es lo único positivo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Apache Phoenix es todavía muy primitivo y no ofrece sintaxis SQL fáciles. Los errores/excepciones son difíciles de entender y el desarrollo es lento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Apache Phoenix proporciona acceso a datos almacenados en HBase, que es una base de datos orientada a columnas. HBase no soporta de manera nativa SQL ni realmente ningún lenguaje de consulta. El shell de HBase tiene un comando de escaneo para acceder a los datos, pero lo encuentro extremadamente incómodo de usar. Phoenix "devuelve el SQL al NoSQL", lo que significa que si conoces SQL, puedes consultar datos en HBase usando un lenguaje que conoces.

Aunque hay múltiples formas de acceder a datos en HBase a través de SQL, incluyendo Apache Hive, Impala y Drill, creo que Apache Phoenix tiene un mejor diseño que cualquiera de las alternativas. A diferencia de la mayoría de las bases de datos relacionales que requieren diseño de esquema antes de que puedas agregar datos, HBase es esencialmente sin esquema. Sin embargo, todas estas herramientas requieren un esquema, lo que significa que para usarlas tienes que mapear primero los campos en HBase (al menos los que deseas usar) a una capa de metadatos. Hive/Impala, Drill y Phoenix hacen esto de una manera única, pero creo que la forma en que lo haces en Phoenix es la más lógica.

También, en mi experiencia, Phoenix proporciona un mejor rendimiento que cualquiera de las alternativas porque convierte las consultas SQL en escaneos de HBase. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tienes que crear el esquema de Phoenix manualmente.

A diferencia de las alternativas, Phoenix solo puede acceder a datos almacenados en HBase, por lo que si deseas combinar datos de diferentes fuentes, como archivos CSV o JSON, necesitas usar otra cosa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Capacidad de transacción ACID completa y flexible, lectura de esquemas NoSQL aprovechando la velocidad y consulta rápida de HBase. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todo tiene que hacerse manualmente, un error es difícil de encontrar para corregir con la falta de datos e información. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A través de la documentación está disponible, lo que facilita comenzar y configurar.

Uno puede trabajar con la cómoda sintaxis de SQL sin tener que preocuparse por revisar los documentos de ayuda de HBase para la sintaxis de shell. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las tablas creadas desde el shell de HBase deben ser mapeadas por separado en Phoenix.

La carga masiva de datos a tablas creadas a través de Phoenix no es tan sencilla como para tablas creadas desde el shell de HBase.

Las capacidades de Apache Phoenix dependen en gran medida de los coprocesadores de HBase, lo que lo hace estrechamente acoplado a la arquitectura de HBase, lo cual es un desafío ya que Phoenix necesita ser renovado con cada lanzamiento importante de Apache HBase, y debido a este hecho, Apache Phoenix es menos confiable en un entorno de producción.

Cambiar a través del índice (de global a local y viceversa) en una tabla se convierte en un punto problemático.

La integración con Apache Spark necesita ser mejorada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cuando se trabaja con un gran volumen de datos, Apache Phoenix proporcionará un alto rendimiento y te ayudará en la optimización del rendimiento, además de ofrecer algunas características adicionales que te ayudarán a obtener los resultados más rápido en muy poco tiempo incluso para consultas complejas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es nuevo y de código abierto, así que tienes que explorar la mayoría de las cosas por ti mismo. Cuanto más exploras, más te gusta esto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tiempo de respuesta ~ consulta hbase, soporte SQL con estándares JDBC Phoenix se está desarrollando gradualmente y con el soporte de hbase 2.0 ha alcanzado un buen nivel. Es la opción explorada cuando queríamos algo económico que pudiera integrarse en nuestro clúster EMR. Tener EMR es bueno en ello. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

pasos de instalación, sin función de ventana, no se utiliza un mensaje de error adecuado en su lugar se da un stacktrace (aunque a veces es más útil) pero debería ser registrado, el soporte de spark fue muy tardío, la documentación no es detallada, mala biblioteca ORM (no ampliamente soportada por otros ORM) desafortunadamente la popularidad de phoenix depende de hbase, y hbase no está muy en discusión. No encuentro que ningún proveedor de nube ofrezca alojamiento serverless para hbase/phoenix. EMR está gestionado pero el equipo de soporte de EMR tiene un conocimiento bastante limitado en phoenix especialmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Integra Apache HBase y copia de seguridad automática de la base de datos Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No tengo problemas con la integración y la API adicional. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me ayudó mucho a manejar los datos de HBase. Como no puedo ejecutar directamente consultas SQL en HBase, me permitió ejecutar consultas similares a SQL para manejar los datos. Además, el soporte estaba fácilmente disponible en internet si me quedaba atascado en algún lugar. Configurarlo con la aplicación y configurarlo fue también muy fácil. Hizo que trabajar con una gran cantidad de datos fuera muy fácil sin ningún problema de rendimiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Por un lado, su punto fuerte es que permite la ejecución de consultas y, por otro lado, su limitación también está relacionada con las consultas. Como no admite el comando de actualización al principio, enfrenté muchos problemas. El comando de inserción/actualización existe, pero aún en muchos escenarios tuve mucha dificultad para ejecutarlo correctamente. Si pudiéramos tener el comando de actualización en esto, sería un muy buen punto, por lo que esto se podría mejorar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usamos Hortonworks con HBase como nuestro sistema de back-end. Tenemos Apache Phoenix encima, que es utilizado por nuestro equipo de BI. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usar herramientas ETL para más transformaciones no es tan fácil como los servidores MSSQL típicos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Podemos usar operaciones SQL sin conocer la sintaxis de consulta de HBase. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El controlador Phoenix JDBC normaliza los nombres de las columnas, pero la integración Phoenix-Spark no realiza esta operación al cargar datos desde la tabla Phoenix. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.