03-大数据内存计算spark系列贴-spark整合hbase，优化BI平台

最新推荐文章于 2024-01-21 03:40:37 发布

codemosi

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分类专栏： spark 文章标签： spark

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/codemosi/article/details/41940427

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本文介绍了如何在Hadoop 1.0生态圈中，利用Spark与Hive结合，针对HBase进行BI分析。通过将Hive作为主要分析接口，存储小部分信息于HBase，实现高效的数据查询和分析。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

（原文地址： http://blog.youkuaiyun.com/codemosi/article/category/2777045，转载麻烦带上原文地址。hadoop hive hbase mahout storm spark kafka flume,等连载中，做个爱分享的人

）

（hadoop1.0生态圈的BI系统。由hive作为大头提供分析接口，整合hbase，在hbase上存储小部分信息，由hive来分析hbase的小部分信息）

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2014-8-29 10:01 上传

（hadoop2.0生态圈+spark的BI系统。在分析接口上由spark sql ， hive ，spark协作提供分析接口，存储还是一样，hbase存储小部分信息，但是是由 spark直接访问hbase的数据。）

此文主要介绍2.0系统中的红圈部分，spark 如何分析 hbase的信息。还是一样，作为程序员应该直接看代码入手。代码就在spark的shell界面直接输入。不在scala文件写了。

import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, HTableDescriptor}
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
import org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDD
import scala.collection.JavaConverters._

val conf = HBaseConfiguration.create()                                  //Hbase访问配置
conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "user")                   //访问Hbase的user表
var hBaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf,                      //sc 是spark shell界面的内置对象，表示spark的上下文。
                                                      classOf[TableInputFormat], // 使用Hbase的的参数格式
                                                      classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable], //
                                                      classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result])// 返回值类型  最后解析返回值var hBaseRDD。这个RDD就可以来分析Hbase的user表了
hBaseRDD.count()       //查出user表有几条记录
hBaseRDD.map(tuple => tuple._2) //
.map(result => result.getColumn("infos".getBytes(), "username".getBytes()))//
.map(keyValues => {
                                 ( keyValues.asScala.reduceLeft {
                                                (a, b) => if (a.getTimestamp > b.getTimestamp) a else b
                                          }.getRow,
                                 keyValues.asScala.reduceLeft {
                                             (a, b) => if (a.getTimestamp > b.getTimestamp) a else b
                                          }.getValue
                                 )
                           }
).take(5)
这个例子，用来取出HBase user表中的用户名username字段的值123456。其他的业务，使用spark的transformation结合程序的逻辑来处理hbaseRDD，来做各种业务逻辑和分析。if，groupby什么的。transformation见02篇。
user：大概表结构如下

rowkey                                     columeFamily：infos
                              colume ：username                   colume：password
21121998                               123456                         123321