Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。

因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可...

代码在spark 2.2.0版本亲测

1. 基于HBase API批量写入

第一种是最简单的使用方式了，就是基于RDD的分区，由于在spark中一个partition总是存储在一个excutor上，因此可以创建一个HBase连接，提交整个partition的内容。

大致的代码是:

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"))

// 举个例子而已，真实的代码根据records来

val list = new java.util.ArrayList[Put]

for(i

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)

// 分区数据写入HBase后关闭连接

table.close()

}

这样每次写的代码很多，显得不够友好，如果能跟dataframe保存parquet、csv之类的就好了。下面就看看怎么实现dataframe直接写入hbase吧！

2. Hortonworks的SHC写入

由于这个插件是hortonworks提供的，maven的中央仓库并没有直接可下载的版本。需要用户下载源码自己编译打包，如果有maven私库，可以上传到自己的maven私库里面。具体的步骤可以参考如下：

2.1 下载源码、编译、上传

去官网github下载即可：https://github.com/hortonworks-spark/shc

可以直接按照下面的readme说明来，也可以跟着我的笔记走。

下载完成后，如果有自己的私库，可以修改shc中的distributionManagement。然后点击旁边的maven插件deploy发布工程，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：

com.hortonworks

shc-core

1.1.2-2.2-s_2.11-SNAPSHOT

2.3

首先创建应用程序，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目录下，添加hbase-site.xml、hdfs-site.xml、core-site.xml等配置文件。主要是获取Hbase中的一些连接地址。

3. HBase 2.x+即将发布的hbase-spark

如果有浏览官网习惯的同学，一定会发现，HBase官网的版本已经到了3.0.0-SNAPSHOT，并且早就在2.0版本就增加了一个hbase-spark模块，使用的方法跟上面hortonworks一样，只是format的包名不同而已，猜想就是把hortonworks给拷贝过来了。

另外Hbase-spark 2.0.0-alpha4目前已经公开在maven仓库中了。

不过，内部的spark版本是1.6.0，太陈旧了！！！！真心等不起了...

期待hbase-spark官方能快点提供正式版吧。

参考