Spark是目前最流行的分布式計算框架，而HBase則是在HDFS之上的列式分布式存儲引擎，基於Spark做離線或者實時計算，數據結果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用戶畫像、單品畫像、推薦系統等都可以用HBase作為存儲媒介，供客戶端使用。
因此Spark如何向HBase中寫數據就成為很重要的一個環節了。本文將會介紹三種寫入的方式，其中一種還在期待中，暫且官網即可...
代碼在spark 2.2.0版本親測
1. 基於HBase API批量寫入
第一種是最簡單的使用方式了，就是基於RDD的分區，由於在spark中一個partition總是存儲在一個excutor上，因此可以創建一個HBase連接，提交整個partition的內容。
大致的代碼是:
rdd.foreachPartition { records =>
val config = HBaseConfiguration.create
config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
config.set("hbase.zookeeper.quorum", "a1,a2,a3")
val connection = ConnectionFactory.createConnection(config)
val table = connection.getTable(TableName.valueOf("rec:user_rec"))
// 舉個例子而已，真實的代碼根據records來
val list = new java.util.ArrayList[Put]
for(i <- 0 until 10){
val put = new Put(Bytes.toBytes(i.toString))
put.addColumn(Bytes.toBytes("t"), Bytes.toBytes("aaaa"), Bytes.toBytes("1111"))
list.add(put)
}
// 批量提交
table.put(list)
// 分區數據寫入HBase后關閉連接
table.close()
}
這樣每次寫的代碼很多，顯得不夠友好，如果能跟dataframe保存parquet、csv之類的就好了。下面就看看怎么實現dataframe直接寫入hbase吧！
2. Hortonworks的SHC寫入
由於這個插件是hortonworks提供的，maven的中央倉庫並沒有直接可下載的版本。需要用戶下載源碼自己編譯打包，如果有maven私庫，可以上傳到自己的maven私庫里面。具體的步驟可以參考如下：
2.1 下載源碼、編譯、上傳
去官網github下載即可：https://github.com/hortonworks-spark/shc
可以直接按照下面的readme說明來，也可以跟着我的筆記走。
下載完成后，如果有自己的私庫，可以修改shc中的distributionManagement。然后點擊旁邊的maven插件deploy發布工程，如果只想打成jar包，那就直接install就可以了。
2.2 引入
在pom.xml中引入：
<dependency>
<groupId>com.hortonworks</groupId>
<artifactId>shc-core</artifactId>
<version>1.1.2-2.2-s_2.11-SNAPSHOT</version>
</dependency>
2.3
首先創建應用程序，Application.scala
object Application {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("normal").getOrCreate()
spark.sparkContext.setLogLevel("warn")
val data = (0 to 255).map { i => HBaseRecord(i, "extra")}
val df:DataFrame = spark.createDataFrame(data)
df.write
.mode(SaveMode.Overwrite)
.options(Map(HBaseTableCatalog.tableCatalog -> catalog))
.format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase")
.save()
}
def catalog = s"""{
|"table":{"namespace":"rec", "name":"user_rec"},
|"rowkey":"key",
|"columns":{
|"col0":{"cf":"rowkey", "col":"key", "type":"string"},
|"col1":{"cf":"t", "col":"col1", "type":"boolean"},
|"col2":{"cf":"t", "col":"col2", "type":"double"},
|"col3":{"cf":"t", "col":"col3", "type":"float"},
|"col4":{"cf":"t", "col":"col4", "type":"int"},
|"col5":{"cf":"t", "col":"col5", "type":"bigint"},
|"col6":{"cf":"t", "col":"col6", "type":"smallint"},
|"col7":{"cf":"t", "col":"col7", "type":"string"},
|"col8":{"cf":"t", "col":"col8", "type":"tinyint"}
|}
|}""".stripMargin
}
case class HBaseRecord(
col0: String,
col1: Boolean,
col2: Double,
col3: Float,
col4: Int,
col5: Long,
col6: Short,
col7: String,
col8: Byte)
object HBaseRecord
{
def apply(i: Int, t: String): HBaseRecord = {
val s = s"""row${"%03d".format(i)}"""
HBaseRecord(s,
i % 2 == 0,
i.toDouble,
i.toFloat,
i,
i.toLong,
i.toShort,
s"String$i: $t",
i.toByte)
}
}
然后再resources目錄下，添加hbase-site.xml、hdfs-site.xml、core-site.xml等配置文件。主要是獲取Hbase中的一些連接地址。
3. HBase 2.x+即將發布的hbase-spark
如果有瀏覽官網習慣的同學，一定會發現，HBase官網的版本已經到了3.0.0-SNAPSHOT，並且早就在2.0版本就增加了一個hbase-spark模塊，使用的方法跟上面hortonworks一樣，只是format的包名不同而已，猜想就是把hortonworks給拷貝過來了。
另外Hbase-spark 2.0.0-alpha4目前已經公開在maven倉庫中了。
http://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-spark
不過，內部的spark版本是1.6.0，太陳舊了！！！！真心等不起了...
期待hbase-spark官方能快點提供正式版吧。
參考
- hortonworks-spark/shc github：https://github.com/hortonworks-spark/shc
- maven倉庫地址: http://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-spark
- Hbase spark sql/ dataframe官方文檔：https://hbase.apache.org/book.html#_sparksql_dataframes