一、非HA EMR构建二级索引
云HBase借助Phoenix实现二级索引功能，对于Phoenix二级索引的详细介绍可参考https://yq.aliyun.com/articles/536850?spm=a2c4e.11153940.blogrightarea544746.26.673e7308MxY7Lc
当Phoenix表数据量较大时，可以选择异步构建索引方式，利用MR快速同步索引数据，同时降低HBase服务端负载。
由于云HBase没有MR，需要借助外部计算引擎（自建Hadoop集群或者阿里云EMR），详细操作步骤可参考阿里云瑾谦大神的博客：https://yq.aliyun.com/articles/544746?spm=a2c4e.11153940.blogcont574090.11.28895835Lse5dN
这篇文章主要介绍在非HA的EMR环境下执行bulkload向phoenix表中批量入库，构建二级索引稍有不同，但大体上类类似，只不过将bulkload命令替换成二级索引构建命令：
yarn --config ${CONF_DIR} jar ${PHOENIX_HOME}/phoenix-${version}-client.jar org.apache.phoenix.mapreduce.index.IndexTool --data-table "TABLENAME" --index-table "INDEXNAME" --output-path "hdfs://hbase-cluster/path/"${CONF_DIR}是需要创建的用户配置目录，用户需要把配置有云HBase zookeeper信息的hbase-site.xml和云HBase的hdfs-site.xml配置文件放在该目录下。
hbase-site.xml配置：
<configuration>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>zk1,zk2,zk3</value>
</property>
</configuration>
--data-table 是phoenix数据表的表名
--index-table是phoenix中已经创建好的索引表名
--output-path是云HBase集群hdfs的目录，要指定hdfs的nameservice，二级索引的数据本质还是利用BulkLoad生成，HFile文件存放在改目录下，然后再move到索引表中。
二、HA EMR构建二级索引
如果构建二级索引时EMR集群开启了HA，在使用上述步骤过程中，可能会遇到下面的问题：
这个问题原因是由于开启HA的EMR集群HDFS的nameservice名跟云HBase的HDFS的nameservice名相同导致的。
解决这个问题需要联系工作人员把云HBase集群HDFS的nameservice改掉(以hbase-cluster为例)，并在EMR集群中把指定hdfs-site.xml配置修改为改动后的云HBase的nameservice名。
云HBase集群HDFS的nameservice修改完成后，可以按照以下步骤操作：
- 在EMR的客户机上新建配置目录，并将EMR集群的core-site.xml、hdfs-site.xml以及yarn-site.xml、mapred-site.xml拷贝到新建的配置目录。
- 修改hdfs-site.xml将EMR集群和云HBase集群的hdfs配置合并。
原hdfs-site.xml已经有dfs.nameservices配置项，需要将云HBase的namesercie也添加到该配置，实例如下：
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>emr-cluster,hbase-cluster</value>
</property>
// emr-cluster表示EMR集群的nameservice，hbase-cluster表示云HBase的nameservice
然后在hdfs-site.xml配置文件添加如下云HBase的配置：
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.hbase-cluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.hbase-cluster</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.hbase-cluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.hbase-cluster.nn1</name>
<value>{emr-header-1-host}:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.hbase-cluster.nn2</name>
<value>{emr-header-2-host}:8020</value>
</property> //{emr-header-1-host}和{emr-header-2-host}为云HBase的主备节点的主机或IP，需联系工作人员获取
3.配置云HBase的zookeeper配置项
在第1步新建的配置目录下，增加hbase-site.xml配置
<configuration>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>zk1,zk2,zk3</value>
</property>
</configuration>// zk1,zk2,zk3为云HBase的zookeeper配置，可在云HBase管理控制台查看。
4.执行异步构建索引命令实例
yarn --config /etc/ecm/hbase-conf/ jar /opt/alihbase-1.1.4/lib/phoenix-4.11.0-AliHBase-1.1-0.3-client.jar org.apache.phoenix.mapreduce.index.IndexTool --data-table WEB_STAT --index-table WEB_IDX --output-path hdfs://hbase-cluster/tmp/WEB_STAT/1/ /etc/ecm/hbase-conf/为第1步新建配置目录
/opt/alihbase-1.1.4/lib/phoenix-4.11.0-AliHBase-1.1-0.3-client.jar为依赖phoenix client jar包
WEB_STAT为测试原表，WEB_IDX为异步索引表
常见问题：
- 如果运行bulkload或二级索引的mapreduce程序一直处于卡住状态，即map一直0%，最终失败。异常信息如下：
解决办法：检查EMR集群的子节点是否加入到云HBase的白名单中。
2.如果EMR运行MR任务时Reduce运行过程中备Killed，日志信息出现“container killed on request.Exit code is 143"信息，如下图：
解决办法：原因是HBase表分区过多，EMR集群在配置较低情况下配置不太合理。修改下Yarn配置：
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
<description>Whether virtual memory limits will be enforced for containers</description>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
<value>4</value>
<description>Ratio between virtual memory to physical memory when setting memory limits for containers</description>
</property>
