phoenix简单使用

README.md

@@ -36,7 +36,7 @@
       <td align="center"><a href="#七oozie">Oozie</a></td>
       <td align="center"><a href="#八sqoop">Sqoop</a></td>
       <td align="center"><a href="#九azkaban">Azkaban</a></td>
-      <td align="center"><a href="#十hbase">Hbase</a></td>
+      <td align="center"><a href="#十hbase">HBase</a></td>
       <td align="center"><a href="#十一kafka">Kafka</a></td>
       <td align="center"><a href="#十二zookeeper">Zookeeper</a></td>
       <td align="center"><a href="#十三scala">Scala</a></td>
@@ -75,16 +75,16 @@
 ## 七、Oozie
 ## 八、Sqoop
 ## 九、Azkaban
-## 十、Hbase
+## 十、HBase
 
-1. [Hbase基本环境搭建（Standalone /pseudo-distributed mode）](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Hbase%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E7%8E%AF%E5%A2%83%E6%90%AD%E5%BB%BA.md)
+1. [HBase基本环境搭建（Standalone /pseudo-distributed mode）](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Hbase%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E7%8E%AF%E5%A2%83%E6%90%AD%E5%BB%BA.md)
 
-2. [Hbase系统架构及数据结构](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Hbase%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84%E5%8F%8A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84.md)
+2. [HBase系统架构及数据结构](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Hbase%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84%E5%8F%8A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84.md)
-3. [Hbase 常用Shell命令](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Hbase Shell.md)
+3. [HBase常用Shell命令](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Hbase Shell.md)
-4. Hbase Java API
+4. HBase Java API
-5. Hbase 协处理器
+5. HBase 协处理器
-6. Hbase 备份与恢复
+6. HBase 备份与恢复
-7. Hbase上的sql层——phoenix
+7. HBase的SQL中间层——Phoenix
 
 ## 十一、Kafka
 ## 十二、Zookeeper

notes/Hbase Shell.md

@@ -26,6 +26,8 @@
 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#45--条件过滤">4.5  条件过滤</a><br/>
 </nav>
 
+
+
 ## 一、基本命令
 
 #### 1.1 获取帮助

notes/Hbase的SQL层——Phoenix.md

@@ -0,0 +1,251 @@
+# Hbase的SQL中间层——Phoenix
+
<nav>
+<a href="#一Phoenix简介">一、Phoenix简介</a><br/>
+<a href="#二Phoenix安装">二、Phoenix安装</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#21-下载并解压">2.1 下载并解压</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#22-拷贝Jar包">2.2 拷贝Jar包</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#23-重启-Region-Servers">2.3 重启 Region Servers</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#24-启动Phoenix">2.4 启动Phoenix</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#25-启动结果">2.5 启动结果</a><br/>
+<a href="#三Phoenix-简单使用">三、Phoenix 简单使用</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#31-创建表">3.1 创建表</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#32-插入数据">3.2 插入数据</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#33-修改数据">3.3 修改数据</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#34-删除数据">3.4 删除数据</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#35-查询数据">3.5 查询数据</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#36-退出命令">3.6 退出命令</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#37-扩展">3.7 扩展</a><br/>
+<a href="#四Phoenix-Java-API">四、Phoenix Java API</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#41-引入Phoenix-core-JAR包">4.1 引入Phoenix core JAR包</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#42-简单的Java-API实例">4.2 简单的Java API实例</a><br/>
+</nav>
+
+## 一、Phoenix简介
+
+Phoenix是HBase的开源SQL层。使得您可以使用标准JDBC API而不是常规HBase客户端API来操作Hbases上的数据。
+
+Phoenix完全使用Java编写，作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排并行执行以生成标准的JDBC结果集，同时Phoenix还拥有二级索引等Hbase不具备的特性，这使得Phoenix具有极好的性能表现。
+
+<div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/Phoenix-hadoop.png"/> </div>
+
+
+
+## 二、Phoenix安装
+
+> 我们可以按照官方安装说明进行安装，官方说明如下：
+>
+> - download and expand our installation tar
+> - copy the phoenix server jar that is compatible with your HBase installation into the lib directory of every region server
+> - restart the region servers
+> - add the phoenix client jar to the classpath of your HBase client
+> - download and setup SQuirrel as your SQL client so you can issue adhoc SQL against your HBase cluster
+
+### 2.1 下载并解压
+
+官方下载地址: http://phoenix.apache.org/download.html
+
+官方针对Apache版本和CDH版本的HBase均提供了安装包，按需下载即可。这里我们下载的版本为`4.14.0-cdh5.14.2`
+
+```shell
+# 下载
+wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/phoenix/apache-phoenix-4.14.0-cdh5.14.2/bin/apache-phoenix-4.14.0-cdh5.14.2-bin.tar.gz
+# 解压
+tar tar apache-phoenix-4.14.0-cdh5.14.2-bin.tar.gz
+```
+
+### 2.2 拷贝Jar包
+
+按照官方文档的说明，需要将phoenix server jar 添加到所有 Region Servers上 Hbase 安装目录的 lib目录下。
+
+这里由于我搭建的是Hbase伪集群，所以只需要拷贝到当前机器的HBase的lib目录下。如果是真实集群，则使用scp命令分发到所有Region Servers机器上。
+
+```shell
+cp /usr/app/apache-phoenix-4.14.0-cdh5.14.2-bin/phoenix-4.14.0-cdh5.14.2-server.jar /usr/app/hbase-1.2.0-cdh5.15.2/lib
+```
+
+### 2.3 重启 Region Servers
+
+```shell
+# 停止Hbase
+stop-hbase.sh
+# 启动Hbase
+start-hbase.sh
+```
+
+### 2.4 启动Phoenix
+
+在Phoenix解压目录下的`bin`目录下执行如下命令，需要指定Zookeeper的地址:
+
++ 如果HBase采用Standalone模式或者伪集群模式搭建，则采用内置的 Zookeeper，默认端口为2181；
++ 如果是HBase是集群模式并采用自己搭建的Zookeeper集群，则按照自己的实际情况指定端口
+
+```shell
+# ./sqlline.py hadoop001:2181
+```
+
+### 2.5 启动结果
+
+启动后则进入了Phoenix交互式SQL命令行，可以使用`!table`或`!tables`查看当前所有表的信息
+
+<div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/phoenix-shell.png"/> </div>
+
+
+
+## 三、Phoenix 简单使用
+
+### 3.1 创建表
+
+```sql
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS us_population (
+      state CHAR(2) NOT NULL,
+      city VARCHAR NOT NULL,
+      population BIGINT
+      CONSTRAINT my_pk PRIMARY KEY (state, city));
+```
+
+<div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/Phoenix-create-table.png"/> </div>
+
+新建的表会按照特定的规则转换为Hbase上的表，关于表的信息，可以通过Hbase Web UI 进行查看：
+
+<div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-web-ui-phoenix.png"/> </div>
+
+### 3.2 插入数据
+
+Phoenix 中插入数据采用的是`UPSERT`而不是`INSERT`,因为Phoenix并没有更新操作，插入相同主键的数据就视为更新，所以`UPSERT`就相当于`UPDATE`+`INSERT`
+
+```shell
+UPSERT INTO us_population VALUES('NY','New York',8143197);
+UPSERT INTO us_population VALUES('CA','Los Angeles',3844829);
+UPSERT INTO us_population VALUES('IL','Chicago',2842518);
+UPSERT INTO us_population VALUES('TX','Houston',2016582);
+UPSERT INTO us_population VALUES('PA','Philadelphia',1463281);
+UPSERT INTO us_population VALUES('AZ','Phoenix',1461575);
+UPSERT INTO us_population VALUES('TX','San Antonio',1256509);
+UPSERT INTO us_population VALUES('CA','San Diego',1255540);
+UPSERT INTO us_population VALUES('TX','Dallas',1213825);
+UPSERT INTO us_population VALUES('CA','San Jose',912332);
+```
+
+### 3.3 修改数据
+
+```sql
+-- 插入主键相同的数据就视为更新
+UPSERT INTO us_population VALUES('NY','New York',999999);
+```
+
+<div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/Phoenix-update.png"/> </div>
+
+### 3.4 删除数据
+
+```sql
+DELETE FROM us_population WHERE city='Dallas';
+```
+
+<div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/Phoenix-delete.png"/> </div>
+
+### 3.5 查询数据
+
+```sql
+SELECT state as "州",count(city) as "市",sum(population) as "热度"
+FROM us_population
+GROUP BY state
+ORDER BY sum(population) DESC;
+```
+
+<div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/Phoenix-select.png"/> </div>
+
+
+
+### 3.6 退出命令
+
+```sql
+!quit
+```
+
+
+
+### 3.7 扩展
+
+从上面的简单操作中我们可以看出，Phoenix 查询语句与我们正常使用的SQL是基本相同的，关于Phoenix 支持的语句、数据类型、函数、序列（和Oracle中序列类似）因为涵盖内容很广，可以参考其官方文档，官方上有详尽的配图说明的：
+
++ 语法（Grammar）：https://phoenix.apache.org/language/index.html
+
++ 函数（Functions）：http://phoenix.apache.org/language/functions.html
+
++ 数据类型（Datatypes）：http://phoenix.apache.org/language/datatypes.html
+
++ 序列（Sequences）:http://phoenix.apache.org/sequences.html
+
++ 联结查询（Joins）：http://phoenix.apache.org/joins.html
+
+
+
+## 四、Phoenix Java API
+
+因为Phoenix遵循JDBC规范，并提供了对应的数据库驱动PhoenixDriver，这使采用Java对其进行操作的时候，就如同对其他关系型数据库（例如 MySQL）操作一样。
+
+因为在实际的开发中我们通常都是采用第三方框架，比如mybatis,Hibernate,Spring Data 等，很少使用原生Java API操作关系型数据库，所以这里只给出一个简单的查询作为示例，并在下一篇文章中给出Spring boot + mybatis + Phoenix 的整合用例。
+
+### 4.1 引入Phoenix core JAR包
+
+如果是maven项目，直接在maven中央仓库找到对应的版本，导入依赖即可
+
+```xml
+ <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.phoenix/phoenix-core -->
+    <dependency>
+      <groupId>org.apache.phoenix</groupId>
+      <artifactId>phoenix-core</artifactId>
+      <version>4.14.0-cdh5.14.2</version>
+    </dependency>
+```
+
+如果是普通项目，则可以从Phoenix 解压目录下找到对应的JAR包，然后手动引入
+
+<div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/phoenix-core-jar.png"/> </div>
+
+### 4.2 简单的Java API实例
+
+```java
+import java.sql.Connection;
+import java.sql.DriverManager;
+import java.sql.PreparedStatement;
+import java.sql.ResultSet;
+
+
+public class PhoenixJavaApi {
+
+    public static void main(String[] args) throws Exception {
+
+        // 加载数据库驱动
+        Class.forName("org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver");
+
+        /*
+         * 指定数据库地址,格式为 jdbc:phoenix:Zookeeper地址
+         * 如果HBase采用Standalone模式或者伪集群模式搭建，则HBase默认使用内置的Zookeeper，默认端口为2181
+         */
+        Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:phoenix:192.168.200.226:2181");
+
+        PreparedStatement statement = connection.prepareStatement("SELECT * FROM us_population");
+
+        ResultSet resultSet = statement.executeQuery();
+
+        while (resultSet.next()) {
+            System.out.println(resultSet.getString("city") + " "
+                    + resultSet.getInt("population"));
+        }
+
+        statement.close();
+        connection.close();
+    }
+}
+```
+
+结果如下：
+
+<div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/Phoenix-java-api-result.png"/> </div>
+
+
+
+# 参考资料
+
+1. http://phoenix.apache.org/

notes/Hbase系统架构及数据结构.md

@@ -27,7 +27,7 @@
 
 ### 2.1 Row Key (行键)
 
-Row Key是用来检索记录的主键。访问Hbase Table中的行，只有三种方式：
+Row Key是用来检索记录的主键。访问HBase Table中的行，只有三种方式：
 
 + 通过单个Row Key访问
 
@@ -35,7 +35,7 @@ Row Key是用来检索记录的主键。访问Hbase Table中的行，只有三
 
 + 全表扫描
 
-Row Key (行键)可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在Hbase内部，Row Key保存为字节数组。存储时，数据按照Row Key的字典序(byte order)排序存储。设计key时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起(位置相关性)。
+Row Key (行键)可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在HBase内部，Row Key保存为字节数组。存储时，数据按照Row Key的字典序(byte order)排序存储。设计key时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起(位置相关性)。
 
 需要注意以下两点：
 
@@ -47,7 +47,7 @@ Row Key (行键)可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中
 
 ### 2.2 Column Family（列族）
 
-hbase表中的每个列（Column），都归属与某个列族。列族是表的schema的一部分(列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如`courses:history`，`courses:math`都属于`courses `这个列族。
+HBase表中的每个列（Column），都归属与某个列族。列族是表的schema的一部分(列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如`courses:history`，`courses:math`都属于`courses `这个列族。
 
 
 
@@ -71,7 +71,7 @@ Cell是行，列族和列限定符的组合，并包含值和时间戳。
 
 ### 2.6 Timestamp(时间戳)
 
-HBase 中通过`row`和`columns`确定的为一个存储单元称为Cell。每个Cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由hbase(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个Cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。
+HBase 中通过`row`和`columns`确定的为一个存储单元称为Cell。每个Cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由HBase(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个Cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。
 
 
 
@@ -79,7 +79,7 @@ HBase 中通过`row`和`columns`确定的为一个存储单元称为Cell。每
 
 ### 2.1 Regions
 
-Hbase Table中的所有行都按照Row Key的字典序排列。HBase Tables 通过行键的范围（row key range）被水平切分成多个Region, 一个Region包含了在start key 和 end key之间的所有行。
+HBase Table中的所有行都按照Row Key的字典序排列。HBase Tables 通过行键的范围（row key range）被水平切分成多个Region, 一个Region包含了在start key 和 end key之间的所有行。
 
 <div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/HBaseArchitecture-Blog-Fig2.png"/> </div>
 
@@ -87,7 +87,7 @@ Hbase Table中的所有行都按照Row Key的字典序排列。HBase Tables 通
 
 <div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-region-splite.png"/> </div>
 
-Region是Hbase中**分布式存储和负载均衡的最小单元**。最小单元就表示不同的Region可以分布在不同的Region Server上。但一个Region是不会拆分到多个server上的。
+Region是HBase中**分布式存储和负载均衡的最小单元**。最小单元就表示不同的Region可以分布在不同的Region Server上。但一个Region是不会拆分到多个server上的。
 
 <div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-region-dis.png"/> </div>
 
@@ -122,7 +122,7 @@ HBase系统遵循Master/Salve架构，由三种不同类型的组件组成。
 
 3. 实时监控Region Server的状态，将Region server的上线和下线信息实时通知给Master
 
-4. 存储Hbase的schema,包括有哪些Table，每个Table有哪些Column Family
+4. 存储HBase的schema,包括有哪些Table，每个Table有哪些Column Family
 
 **Master**
 
@@ -192,7 +192,7 @@ HBase系统遵循Master/Salve架构，由三种不同类型的组件组成。
 
 如果再次读取，客户端将使用缓存来获取META 的位置及之前的行键。这样时间久了，客户端不需要查询META表，除非Region移动所导致的缓存失效，这样的话，则将会重新查询更新缓存。
 
-注：META 表是Hbase中一张特殊的表，它保存了Hbase中所有数据表的Region位置信息，ZooKeeper存储着META 表的位置。
+注：META 表是HBase中一张特殊的表，它保存了HBase中所有数据表的Region位置信息，ZooKeeper存储着META 表的位置。
 
 <div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/HBaseArchitecture-Blog-Fig7.png"/> </div>
 

notes/installation/Hbase基本环境搭建.md

@@ -10,7 +10,7 @@
 
 ### 1.1 JDK版本说明
 
-Hbase 需要依赖JDK环境，同时Hbase 2.0+ 以上版本不再支持JDK 1.7 ，需要安装JDK 1.8+ 。JDK 安装方式见本仓库：
+HBase 需要依赖JDK环境，同时HBase 2.0+ 以上版本不再支持JDK 1.7 ，需要安装JDK 1.8+ 。JDK 安装方式见本仓库：
 
 > [Linux环境下JDK安装](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Linux下JDK安装.md)
 
@@ -52,7 +52,7 @@ export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
 # source /etc/profile
 ```
 
-### 2.3 进行Hbase相关配置
+### 2.3 进行HBase相关配置
 
 修改安装目录下的`conf/hbase-env.sh`,指定JDK的安装路径：
 
@@ -86,9 +86,9 @@ export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201
 
 `hbase.unsafe.stream.capability.enforce`: 使用本地文件系统存储，不使用HDFS的情况下需要禁用此配置，设置为false。
 
-### 2.4 启动Hbase
+### 2.4 启动HBase
 
-由于已经将Hbase的bin目录配置到环境变量，直接使用以下命令启动
+由于已经将HBase的bin目录配置到环境变量，直接使用以下命令启动
 
 ```shell
 # start-hbase.sh
@@ -104,7 +104,7 @@ export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201
 15500 HMaster
 ```
 
-验证方式二：访问Hbase Web UI 页面，默认端口为`16010`
+验证方式二：访问HBaseWeb UI 页面，默认端口为`16010`
 
 <div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-web-ui.png"/> </div>
 
@@ -120,13 +120,13 @@ export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201
 
 ### 3.2 Hbase版本选择
 
-Hbase的版本必须要与Hadoop的版本兼容，不然会发生各种Jar包冲突。
+HBase的版本必须要与Hadoop的版本兼容，不然会发生各种Jar包冲突。
 
-由于我们Hadoop采用的版本为`hadoop-2.6.0-cdh5.15.2`,所以这里保持CDH版本一致，我们选择的Hbase版本为`hbase-1.2.0-cdh5.15.2` ，Hbase 1.2 的安装需要依赖JDK 1.7+ 。所有软件版本如下：
+由于我们Hadoop采用的版本为`hadoop-2.6.0-cdh5.15.2`,所以这里保持CDH版本一致，我们选择的HBase版本为`hbase-1.2.0-cdh5.15.2` ，HBase 1.2 的安装需要依赖JDK 1.7+ 。所有软件版本如下：
 
-+ hadoop 版本： hadoop-2.6.0-cdh5.15.2
++ Hadoop 版本： hadoop-2.6.0-cdh5.15.2
 
-+ hbase 版本： hbase-1.2.0-cdh5.15.2
++ HBase 版本： hbase-1.2.0-cdh5.15.2
 
 + JDK 版本：JDK 1.8
 
@@ -163,7 +163,7 @@ export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
 
 
 
-### 3.5 进行Hbase相关配置
+### 3.5 进行HBase相关配置
 
 1.修改安装目录下的`conf/hbase-env.sh`,指定JDK的安装路径：
 
@@ -204,7 +204,7 @@ hadoop001
 
 ### 3.6 验证启动是否成功
 
-验证方式一：JPS 查看进程，其中HMaster,HRegionServer,HQuorumPeer三个进程是Hbase的进程（其中HQuorumPeer是Hbase内置的Zookeeper的进程），其余的为HDFS和YARN的进程。
+验证方式一：JPS 查看进程，其中HMaster,HRegionServer,HQuorumPeer三个进程是HBase的进程（其中HQuorumPeer是Hbase内置的Zookeeper的进程），其余的为HDFS和YARN的进程。
 
 ```shell
 [root@hadoop001 conf]# jps
@@ -221,6 +221,6 @@ hadoop001
 21933 HMaster
 ```
 
-验证方式二：访问Hbase Web UI 界面，需要注意的是1.2 版本的Hbase的访问端口为`60010`
+验证方式二：访问HBase Web UI 界面，需要注意的是1.2 版本的HBase的访问端口为`60010`
 
 <div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-60010.png"/> </div>