1.读取hbase代码
val hBaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat],
classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],
classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result])
看看
newAPIHadoopRDD函数实现
def newAPIHadoopRDD[K, V, F <: NewInputFormat[K, V]](
conf: Configuration = hadoopConfiguration,
fClass: Class[F],
kClass: Class[K],
vClass: Class[V]): RDD[(K, V)] = withScope {
assertNotStopped()
// This is a hack to enforce loading hdfs-site.xml.
// See SPARK-11227 for details.
FileSystem.
getLocal(conf)
// Add necessary security credentials to the JobConf. Required to access secure HDFS.
val jconf =
new JobConf(conf)
SparkHadoopUtil.
get.addCredentials(jconf)
new NewHadoopRDD(
this, fClass, kClass, vClass, jconf)
}
是新的hadoop rdd接口和类。我们可以看到input format是
TableInputFormat,那么读出来数据的分区也是根据<

本文深入探讨了Spark如何通过newAPIHadoopRDD读取HBase数据,分析了TableInputFormat的分区逻辑,指出分区基于HBase的region,并讨论了数据写入HBase时saveAsNewAPIHadoopDataset的使用。
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