如果您有oltp类型的查询，即您的查询模式仅限于点获取或小范围查询，那么hbase是一个合适的选择。
phoenix只是hbase之上的一个sql层，它为用户提供了使用sql构造在hbase中查询数据的能力。
当您提交任何sql查询时，phoenix将对其进行解析并创建一个执行计划，该计划可以根据您查询的内容将查询分解为完全扫描、范围扫描或点获取。
对于处理结果，phoenix使用 predicate 下推（predicate push down），因此hbase执行所有处理（扫描并从所有regionserver获取所需的行），phoenix聚合/整理结果行并将它们返回给用户。
现在回答您的问题“phoenix是否适合etl和聚合？”—否如果您需要对聚合执行大扫描（全范围或大范围扫描），并且希望在几秒钟或几秒钟内处理结果，则不适合。如果表占用空间很小（几百gbs），这些查询可能工作得很好，但是随着时间的推移，表的大小会增加，最终会导致严重的性能问题。这是olap场景，您应该寻找其他替代方案。
我假设当您说将hive与hbase一起使用时，您计划在hbase表的顶部创建一个hive外部表，该表可以使用hivehbasetableinputformat直接查询hfiles。这将使用mapreduce来处理查询，而您不能真正通过分区、bucketing等来利用性能优化。
我建议考虑对点获取和小范围查询使用hbase+phoenix选项，对于大型聚合/etl类型的查询考虑使用spark，它将比hive选项更好、更快。
如果您的数据是只附加的，您可以考虑使用其他支持olap的存储选项，如driud、clickhouse或tez上的hive、hive with impala或presto选项，而不是hbase。
根据评论更新-
spark将比hive（mapreduce）选项更快；spark仅用于使用大范围或完全扫描（后跟聚合）的查询。
尽管phoenix利用协处理器和 predicate 下推到hbase区域，但可用资源的数量可能会成为一个限制，phoenix将以块的形式并行化查询，这些块由guide\u posts\u width决定，对于大型表，这很容易从几个100到1000，并为rpc队列创建争用，此外，在扫描过程中，将读取hfiles并将其加载到regionserver堆中，如果扫描无法匹配分配堆中的结果，则可能会遇到gc或oom问题。扫描仪可能会受到rpc等待时间和可用内存的限制，从而导致超时。
您可以在一定程度上调整上述情况，但hbase/phoenix不适用于olap。使用spark可以直接读取hfiles并应用过滤器，这将消除超时问题。如果一次又一次地查询相同的数据子集，您可以尝试使用外部rdd/Dataframe缓存来触发。
我想补充一点，在寻找替代方案之前，您应该分析如何在hbase中存储数据它是否与您的查询模式一致？重新检查行键设计如果查询计划正在创建完全扫描，请尝试重新设计行键或查询以避免完全扫描？检查您的数据是否分布在所有地区？你的高写速率会影响你的读性能吗？
如果您有需要分析的clickstream类型的数据，请查看clickhouse，yandex为类似的用例开发并开源了它，但它也适用于其他olap用例。
希望这有帮助。