spark+phoenix读取hbase

正常来说这个内容应该网上可参考的文章很多,但是我还是捣鼓了好久,现在记录下来,给自己个备忘录。

phoenix是操作hbase的皮肤,他可以轻松的使用sql语句来操作hbase,比直接用hbase的原语操作要友好的多。spark直接操作hbase也是通过hbase的原语操作,操作起来比较繁琐,下面就是将spark和phoenix相结合的方法步骤。

我用的是scala语言,首先pom.xml中添加依赖

         <dependency>
            <groupId>org.apache.phoenix</groupId>
            <artifactId>phoenix-spark</artifactId>
            <version>5.0.0-HBase-2.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.phoenix</groupId>
            <artifactId>phoenix-core</artifactId>
            <version>5.0.0-HBase-2.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-client</artifactId>
            <version>2.4.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-server</artifactId>
            <version>2.4.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-common</artifactId>
            
### PhoenixHBase 2.6集成的配置流程 #### 配置环境变量 为了使Phoenix能够正常运行并与HBase交互,首先需要设置必要的环境变量。以下是针对Hadoop和HBase的相关配置[^3]: ```bash export HADOOP_HOME=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.16.2 export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:$PATH ``` 这些命令设置了`HADOOP_HOME`路径并将其加入系统的可执行路径中。 #### 安装Phoenix 安装Phoenix的过程涉及下载对应版本的Phoenix二进制文件,并将其解压至指定位置。确保所选Phoenix版本兼容HBase 2.6版本。完成解压后,需将Phoenix的核心库复制到HBase的lib目录下。具体操作如下: ```bash cp phoenix-[version]-server.jar $HBASE_HOME/lib/ ``` 这一步是为了让HBase加载Phoenix所需的类库,从而支持通过SQL访问数据的功能[^4]。 #### 启动HBase服务 在成功部署Phoenix之后,启动HBase集群以验证两者之间的连接状态。如果一切顺利,则可以继续下一步配置工作。 #### 创建表结构并通过Phoenix SQL工具测试连通性 利用phoenix-sql客户端或者JDBC接口创建表格以及插入一些基础记录用于后续查询验证目的。下面给出了一段简单的Scala代码示例展示如何借助Spark框架读取存储于带有Phoenix扩展功能之上的HBase数据库中的资料: ```scala val conf = new Configuration() conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost") val sc = new SparkContext(conf, "test") val sqlContext = new SQLContext(sc) // Load data from a table named 'my_table' val df = sqlContext.load("org.apache.phoenix.spark", Map( "table" -> "MY_TABLE", "zkUrl" -> "localhost:2181" )) df.show() ``` 上述脚本展示了怎样运用Apache Spark结合Phoenix JDBC驱动程序来处理大规模分布式计算任务的同时保持高效性和灵活性。 ---
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