apachephoenix更适用于查询hbase。您还可以使用配置单元查询hbase，然后您的查询将在map reduce job中转换，这将比phoenix花费更多的时间。
ps：即使使用hbase，也可以使用hive进行大数据分析。

分析查询的好方法 HBase 更快的是合并 HBase 与 Hive 以及 Impala .
下面的场景就是一个例子：
我有一个 Kafka producer 接收来自iot设备的数千个信号 json 格式。我正在处理这个信号与消费者在 Spark 流式传输并将这些信号放入 HBase table。
hbase表和数据示例

$ hbase shell
hbase> create_namespace 'device_iot'
hbase> create 'device_iot:device', 'data'
hbase> put 'device_iot:device', '11c1310e-c0c2-461b-a4eb-f6bf8da2d23a-1509793235', 'data:deviceID', '11c1310e-c0c2-461b-a4eb-f6bf8da2d23c'
hbase> put 'device_iot:device', '11c1310e-c0c2-461b-a4eb-f6bf8da2d23a-1509793235', 'data:temperature', '12'
hbase> put 'device_iot:device', '11c1310e-c0c2-461b-a4eb-f6bf8da2d23a-1509793235', 'data:latitude', '52.14691120000001'
hbase> put 'device_iot:device', '11c1310e-c0c2-461b-a4eb-f6bf8da2d23a-1509793235', 'data:longitude', '11.658838699999933'
hbase> put 'device_iot:device', '11c1310e-c0c2-461b-a4eb-f6bf8da2d23a-1509793235', 'data:time', '2019-08-14T23:30:30000'
``` `Hive` 桌上的table `HBase` table

CREATE EXTERNAL TABLE t_iot_devices (
id string, deviceID string, temperature int, latitude double, longitude double, time string)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,data:deviceID,data:temperature,data:latitude,data:longitude,data:time")
TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "device_iot:device");

查询 `Impala` ```
impala> invalidate metadata;
SELECT deviceID, max(temperature) AS maxTemperature 
FROM t_iot_devices 
GROUP BY deviceID;

+--------------------------------------+----------------+
| deviceid                             | maxtemperature |
+--------------------------------------+----------------+
| 11c1310e-c0c2-461b-a4eb-f6bf8da2d23b | 39             |
| 11c1310e-c0c2-461b-a4eb-f6bf8da2d23a | 39             |
| 11c1310e-c0c2-461b-a4eb-f6bf8da2d23c | 39             |
+--------------------------------------+----------------+

SELECT deviceID, substr(time,1,10) AS day, max(temperature) AS highest 
FROM t_iot_devices 
WHERE  substr(time,1,10) = '2019-07-07' 
GROUP BY deviceID, substr(time,1,10);

+--------------------------------------+------------+---------+
| deviceid                             | day        | highest |
+--------------------------------------+------------+---------+
| 11c1310e-c0c2-461b-a4eb-f6bf8da2d23c | 2019-07-07 | 34      |
| 11c1310e-c0c2-461b-a4eb-f6bf8da2d23b | 2019-07-07 | 35      |
| 11c1310e-c0c2-461b-a4eb-f6bf8da2d23a | 2019-07-07 | 22      |
+--------------------------------------+------------+---------+

不，不行。任何where子句都以hbase表中的完全扫描结束，扫描速度非常慢。请检查https://phoenix.apache.org/ 作为另一种选择。