Spark 下操作 HBase（1.0.0 新 API）

Posted 2021-04-19 浪尖聊大数据

hbase1.0.0版本提供了一些让人激动的功能，并且，在不牺牲稳定性的前提下，引入了新的API。虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API，不过还是应该尽早地来熟悉下新版API。并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合，进行数据的写入与读取。鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少，故作此文。

本文将分两部分介绍，第一部分讲解使用 HBase 新版 API 进行 CRUD 基本操作；第二部分讲解如何将 Spark 内的 RDDs 写入 HBase 的表中，反之，HBase 中的表又是如何以 RDDs 形式加载进 Spark 内的。

环境配置

为了避免版本不一致带来不必要的麻烦，API 和 HBase环境都是 1.0.0 版本。HBase 为单机模式，分布式模式的使用方法类似，只需要修改HBaseConfiguration的配置即可。

开发环境中使用 SBT 加载依赖项

name := "SparkLearn" version := "1.0" scalaVersion := "2.10.4" libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.3.0" libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-client" % "1.0.0" libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-common" % "1.0.0" libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-server" % "1.0.0"

HBase 的 CRUD 操作

新版 API 中加入了 Connection，HAdmin成了Admin，HTable成了Table，而Admin和Table只能通过Connection获得。Connection的创建是个重量级的操作，由于Connection是线程安全的，所以推荐使用单例，其工厂方法需要一个HBaseConfiguration。

val conf = HBaseConfiguration.create() conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181") conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "master") //Connection 的创建是个重量级的工作，线程安全，是操作hbase的入口 val conn = ConnectionFactory.createConnection(conf)

创建表

使用Admin创建和删除表

val userTable = TableName.valueOf("user") //创建 user 表 val tableDescr = new HTableDescriptor(userTable) tableDescr.addFamily(new HColumnDescriptor("basic".getBytes)) println("Creating table `user`. ") if (admin.tableExists(userTable)) { admin.disableTable(userTable) admin.deleteTable(userTable) } admin.createTable(tableDescr) println("Done!")

插入、查询、扫描、删除操作

HBase 上的操作都需要先创建一个操作对象Put,Get,Delete等，然后调用Table上的相对应的方法

try{ //获取 user 表 val table = conn.getTable(userTable) try{ //准备插入一条 key 为 id001 的数据 val p = new Put("id001".getBytes) //为put操作指定 column 和 value （以前的 put.add 方法被弃用了） p.addColumn("basic".getBytes,"name".getBytes, "wuchong".getBytes) //提交 table.put(p) //查询某条数据 val g = new Get("id001".getBytes) val result = table.get(g) val value = Bytes.toString(result.getValue("basic".getBytes,"name".getBytes)) println("GET id001 :"+value) //扫描数据 val s = new Scan() s.addColumn("basic".getBytes,"name".getBytes) val scanner = table.getScanner(s) try{ for(r <- scanner){ println("Found row: "+r) println("Found value: "+Bytes.toString( r.getValue("basic".getBytes,"name".getBytes))) } }finally { //确保scanner关闭 scanner.close() } //删除某条数据,操作方式与 Put 类似 val d = new Delete("id001".getBytes) d.addColumn("basic".getBytes,"name".getBytes) table.delete(d) }finally { if(table != null) table.close() } }finally { conn.close() }

Spark 操作 HBase

写入 HBase

首先要向 HBase 写入数据，我们需要用到PairRDDFunctions.saveAsHadoopDataset。因为 HBase 不是一个文件系统，所以saveAsHadoopFile方法没用。

def saveAsHadoopDataset(conf: JobConf): Unit
Output the RDD to any Hadoop-supported storage system, using a Hadoop JobConf object for that storage system

这个方法需要一个 JobConf 作为参数，类似于一个配置项，主要需要指定输出的格式和输出的表名。

Step 1：我们需要先创建一个 JobConf。

//定义 HBase 的配置 val conf = HBaseConfiguration.create() conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181") conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "master") //指定输出格式和输出表名 val jobConf = new JobConf(conf,this.getClass) jobConf.setOutputFormat(classOf[TableOutputFormat]) jobConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE,"user")

Step 2： RDD 到表模式的映射
在 HBase 中的表 schema 一般是这样的：

row     cf:col_1    cf:col_2

而在Spark中，我们操作的是RDD元组，比如(1,"lilei",14), (2,"hanmei",18)。我们需要将 RDD[(uid:Int, name:String, age:Int)] 转换成 RDD[(ImmutableBytesWritable, Put)]。所以，我们定义一个 convert 函数做这个转换工作

def convert(triple: (Int, String, Int)) = { val p = new Put(Bytes.toBytes(triple._1)) p.addColumn(Bytes.toBytes("basic"),Bytes.toBytes("name"),Bytes.toBytes(triple._2)) p.addColumn(Bytes.toBytes("basic"),Bytes.toBytes("age"),Bytes.toBytes(triple._3)) (new ImmutableBytesWritable, p) }

Step 3： 读取RDD并转换

//read RDD data from somewhere and convert val rawData = List((1,"lilei",14), (2,"hanmei",18), (3,"someone",38)) val localData = sc.parallelize(rawData).map(convert)

Step 4： 使用saveAsHadoopDataset方法写入HBase

localData.saveAsHadoopDataset(jobConf)

读取 HBase

Spark读取HBase，我们主要使用SparkContext 提供的newAPIHadoopRDDAPI将表的内容以 RDDs 的形式加载到 Spark 中。

val conf = HBaseConfiguration.create() conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181") conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "master") //设置查询的表名 conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "user") val usersRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat], classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable], classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]) val count = usersRDD.count() println("Users RDD Count:" + count) usersRDD.cache() //遍历输出 usersRDD.foreach{ case (_,result) => val key = Bytes.toInt(result.getRow) val name = Bytes.toString(result.getValue("basic".getBytes,"name".getBytes)) val age = Bytes.toInt(result.getValue("basic".getBytes,"age".getBytes)) println("Row key:"+key+" Name:"+name+" Age:"+age) }

附