spark源码阅读一-spark读写hbase代码分析

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。
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<
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