Spark 下操作 HBase（1.0.0 新 API）

最新推荐文章于 2024-01-21 03:40:37 发布

转载最新推荐文章于 2024-01-21 03:40:37 发布 · 440 阅读

文章标签：

#spark #hbase

HBase 专栏收录该内容

25 篇文章

订阅专栏

本文介绍了HBase 1.0.0版本的新API特性及其与Spark的集成方法。首先展示了如何使用新API完成基本的CRUD操作，随后详细解释了如何利用Spark进行数据的写入与读取。

HBase经过七年发展，终于在今年2月底，发布了 1.0.0 版本。这个版本提供了一些让人激动的功能，并且，在不牺牲稳定性的前提下，引入了新的API。虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API，不过还是应该尽早地来熟悉下新版API。并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合，进行数据的写入与读取。鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少，故作此文。

本文将分两部分介绍，第一部分讲解使用 HBase 新版 API 进行 CRUD 基本操作；第二部分讲解如何将 Spark 内的 RDDs 写入 HBase 的表中，反之，HBase 中的表又是如何以 RDDs 形式加载进 Spark 内的。

环境配置

为了避免版本不一致带来不必要的麻烦，API 和 HBase环境都是 1.0.0 版本。HBase 为单机模式，分布式模式的使用方法类似，只需要修改HBaseConfiguration的配置即可。

开发环境中使用 SBT 加载依赖项

name := "SparkLearn"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.10.4"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.3.0"

libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-client" % "1.0.0"

libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-common" % "1.0.0"

libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-server" % "1.0.0"

HBase 的 CRUD 操作

新版 API 中加入了 Connection，HAdmin成了Admin，HTable成了Table，而Admin和Table只能通过Connection获得。Connection的创建是个重量级的操作，由于Connection是线程安全的，所以推荐使用单例，其工厂方法需要一个HBaseConfiguration。

val conf = HBaseConfiguration.create()
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "master")

//Connection 的创建是个重量级的工作，线程安全，是操作hbase的入口
val conn = ConnectionFactory.createConnection(conf)

创建表

使用Admin创建和删除表

val userTable = TableName.valueOf("user")

//创建 user 表
val tableDescr = new HTableDescriptor(userTable)
tableDescr.addFamily(new HColumnDescriptor("basic".getBytes))
println("Creating table `user`. ")
if (admin.tableExists(userTable)) {
  admin.disableTable(userTable)
  admin.deleteTable(userTable)
}
admin.createTable(tableDescr)
println("Done!")

插入、查询、扫描、删除操作

HBase 上的操作都需要先创建一个操作对象Put,Get,Delete等，然后调用Table上的相对应的方法

try{
  //获取 user 表
  val table = conn.getTable(userTable)

  try{
    //准备插入一条 key 为 id001 的数据
    val p = new Put("id001".getBytes)
    //为put操作指定 column 和 value （以前的 put.add 方法被弃用了）
    p.addColumn("basic".getBytes,"name".getBytes, "wuchong".getBytes)
    //提交
    table.put(p)

    //查询某条数据
    val g = new Get("id001".getBytes)
    val result = table.get(g)
    val value = Bytes.toString(result.getValue("basic".getBytes,"name".getBytes))
    println("GET id001 :"+value)

    //扫描数据
    val s = new Scan()
    s.addColumn("basic".getBytes,"name".getBytes)
    val scanner = table.getScanner(s)

    try{
      for(r <- scanner){
        println("Found row: "+r)
        println("Found value: "+Bytes.toString(
          r.getValue("basic".getBytes,"name".getBytes)))
      }
    }finally {
      //确保scanner关闭
      scanner.close()
    }

    //删除某条数据,操作方式与 Put 类似
    val d = new Delete("id001".getBytes)
    d.addColumn("basic".getBytes,"name".getBytes)
    table.delete(d)

  }finally {
    if(table != null) table.close()
  }

}finally {
  conn.close()
}

Spark 操作 HBase

写入 HBase

首先要向 HBase 写入数据，我们需要用到PairRDDFunctions.saveAsHadoopDataset。因为 HBase 不是一个文件系统，所以saveAsHadoopFile方法没用。

def saveAsHadoopDataset(conf: JobConf): Unit
Output the RDD to any Hadoop-supported storage system, using a Hadoop JobConf object for that storage system

这个方法需要一个 JobConf 作为参数，类似于一个配置项，主要需要指定输出的格式和输出的表名。

Step 1：我们需要先创建一个 JobConf。

//定义 HBase 的配置
val conf = HBaseConfiguration.create()
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "master")

//指定输出格式和输出表名
val jobConf = new JobConf(conf,this.getClass)
jobConf.setOutputFormat(classOf[TableOutputFormat])
jobConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE,"user")

Step 2： RDD 到表模式的映射
在 HBase 中的表 schema 一般是这样的：

row     cf:col_1    cf:col_2

而在Spark中，我们操作的是RDD元组，比如(1,"lilei",14), (2,"hanmei",18)。我们需要将 RDD[(uid:Int, name:String, age:Int)] 转换成 RDD[(ImmutableBytesWritable, Put)]。所以，我们定义一个 convert 函数做这个转换工作

def convert(triple: (Int, String, Int)) = {
      val p = new Put(Bytes.toBytes(triple._1))
      p.addColumn(Bytes.toBytes("basic"),Bytes.toBytes("name"),Bytes.toBytes(triple._2))
      p.addColumn(Bytes.toBytes("basic"),Bytes.toBytes("age"),Bytes.toBytes(triple._3))
      (new ImmutableBytesWritable, p)
}

Step 3： 读取RDD并转换

//read RDD data from somewhere and convert
val rawData = List((1,"lilei",14), (2,"hanmei",18), (3,"someone",38))
val localData = sc.parallelize(rawData).map(convert)

Step 4： 使用saveAsHadoopDataset方法写入HBase

localData.saveAsHadoopDataset(jobConf)

读取 HBase

Spark读取HBase，我们主要使用SparkContext 提供的newAPIHadoopRDDAPI将表的内容以 RDDs 的形式加载到 Spark 中。

val conf = HBaseConfiguration.create()
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "master")

//设置查询的表名
conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "user")

val usersRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat],
  classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],
  classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result])

val count = usersRDD.count()
println("Users RDD Count:" + count)
usersRDD.cache()

//遍历输出
usersRDD.foreach{ case (_,result) =>
  val key = Bytes.toInt(result.getRow)
  val name = Bytes.toString(result.getValue("basic".getBytes,"name".getBytes))
  val age = Bytes.toInt(result.getValue("basic".getBytes,"age".getBytes))
  println("Row key:"+key+" Name:"+name+" Age:"+age)
}