离线计算组件篇-Spark-读写Hbase
5).Spark-core读写HBase的数据[*]配置Spark
把HBase的lib目录下的一些jar文件拷贝到Spark中，这些都是编程时需要引入的jar包，需要拷贝的jar文件包括：所有hbase开头的jar文件、guava-12.0.1.jar、htrace-core-3.1.0-incubating.jar和protobuf-java-2.5.0.jar
<!--此时需要的Maven依赖 --><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>wyq</groupId> <artifactId>ScalaReadHBase</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version><properties> <spark.version>2.0.0</spark.version> <scala.version>2.11</scala.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_${scala.version}</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_${scala.version}</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_${scala.version}</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-hive_${scala.version}</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-mllib_${scala.version}</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-common --> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-common</artifactId> <version>1.2.11</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-client --> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>1.2.11</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-server --> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-server</artifactId> <version>1.2.11</version> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <!--当前插件是用来让maven能够编译、测试、运行scala项目的 --> <plugin> <groupId>org.scala-tools</groupId> <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId> <version>2.15.2</version> <executions> <execution> <goals> <goal>compile</goal> <goal>testCompile</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build></project># 进入spark的安装目录下，有一个专门放jar包的路径(在spark-2.10之后)cd /usr/local/spark/jars# 将HBase的jar包拷贝到当前目录下cp /usr/local/hbase/lib/hbase*.jar ./ # 将hbase开头的所有jar包全部导入到jars目录下cp /usr/local/hbase/lib/guava-12.0.1.jar ./cp /usr/local/hbase/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar ./cp /usr/local/hbase/lib/protobuf-java-2.5.0.jar ./cp /usr/local/hbase/lib/metrics-core-2.2.0.jar ./
编写Spark程序并读取HBase数据
import org.apache.hadoop.hbase._import org.apache.hadoop.hbase.client._import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritableimport org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormatimport org.apache.hadoop.hbase.util.Bytesimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkConfobject SparkOperateHBase {def main(args: Array) { // 创建HBase的配置文件对象 val conf = HBaseConfiguration.create() // 初始化一个SparkContext对象，传入对应的SparkConf()对象 val sc = new SparkContext(new SparkConf()) // 设置查询的表名 conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "student") // 传入配置文件对象，其余的是固定的 val stuRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf,classOf,classOf) // 查询当前数据集中有多少行数据 val count = stuRDD.count() // 测试打印输出 println("Students RDD Count:" + count) // 将数据持久化到内存，一般是直接调用cache()方法，它会默认调用persist(MEMORY_ONLY);防止在这之前调用了行动操作，然后会从头执行，在之后的行动操作中可以直接调用内存中保存的变量，而不用再从头执行 stuRDD.cache() // 遍历输出 /* 1. case (_,result):中的"_"是占位符，表示其他的参数，是没有实际作用，都是给系统的变量，我们只用后边的result变量，其中保存了HBase中的数据 2.result.getRow：取出所有的行键 3.result.getValue(列族,某一列)； 参数必须是字节数组对象，可以使用 getBytes方法转换为 */ stuRDD.foreach({ case (_,result) => val key = Bytes.toString(result.getRow) val name = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes,"name".getBytes)) val gender = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes,"gender".getBytes)) val age = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes,"age".getBytes)) println("Row key:"+key+" Name:"+name+" Gender:"+gender+" Age:"+age) })}}
打包运行
可以使用任意已经测试通过的打包方式进行打包，然后在运行的时候必须使用“--driver-class-path”参数指定依赖JAR包的路径，而且必须把“/usr/local/hbase/conf”也加到路径中
spark-submit \--class SparkOperateHBase \/usr/local/spark/mycode/simple-project_2.11-1.0.jar# 该命令执行的时候会自动的读取jars目录下的所有包，如果是在jars文件夹下又单独建立的文件存储hbase的jar包，则需要使用以下参数进行指定--driver-class-path /usr/local/spark/jars/hbase/*:/usr/local/hbase/conf
编写Spark程序并将数据写入HBase
HBase写入数据格式.png
import org.apache.hadoop.hbase.client.{Put, Result}import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritableimport org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormatimport org.apache.hadoop.hbase.util.Bytesimport org.apache.hadoop.mapreduce.Jobimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object SparkWriteHBase {def main(args: Array): Unit = { val conf = new SparkConf() val sc = new SparkContext(conf) val tableName = "student" sc.hadoopConfiguration.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tableName) val job = new Job(sc.hadoopConfiguration) job.setOutputKeyClass(classOf) job.setOutputValueClass(classOf) job.setOutputFormatClass(classOf]) val indataRDD = sc.makeRDD(Array("3,dufu,M,26","4,xingzhesun,M,27")) val rdd = indataRDD.map(_.split(',')).map{arr=>{ // 行健的值 val put = new Put(Bytes.toBytes(arr(0))) // info:name列的值 put.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("name"),Bytes.toBytes(arr(1))) // info:gender列的值 put.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("gender"),Bytes.toBytes(arr(2))) // info:age列的值 put.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("age"),Bytes.toBytes(arr(3))) // 表示返回数据类型，以及数据(put对象) (new ImmutableBytesWritable, put) }} rdd.saveAsNewAPIHadoopDataset(job.getConfiguration())}}
[*]
查看HBase中数据表的内容
scan 'student'
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