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" |
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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) |
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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!") |
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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()} |
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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): UnitOutput 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") |
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Step 2： RDD 到表模式的映射 在 HBase 中的表 schema 一般是这样的：
代码语言：javascript复制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)} |
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Step 3： 读取RDD并转换
//read RDD data from somewhere and convertval rawData = List((1,"lilei",14), (2,"hanmei",18), (3,"someone",38))val localData = sc.parallelize(rawData).map(convert) |
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Step 4： 使用saveAsHadoopDataset方法写入HBase
localData.saveAsHadoopDataset(jobConf) |
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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)} |
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附
完整的demo 链接: https://pan.baidu.com/s/1-STMzD5HJwdv0mJKuRzyaA 密码: tbpp
