package com.grady

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.SparkSession object SparkReadHbase { def main(args: Array[String]): Unit = {
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN) // val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkReadHbase")
// val sc = new SparkContext(sparkConf)
// 也可以通过sparkSession 来后去SparkContext
val spark = SparkSession.builder().appName("SparkReadHbase").getOrCreate()
val sc = spark.sparkContext val tablename = "jiang:student" val hbaseConf = HBaseConfiguration.create()
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.quorum","10.82.232.64")
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
hbaseConf.set("zookeeper.znode.parent", "/hbase")
//注意: 这里是INPUT_TABLE, 写是OUTPUT_TABLE
hbaseConf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tablename) val hbaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD(hbaseConf,
//TableInputFormat 是 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce 包下的
classOf[TableInputFormat],
classOf[ImmutableBytesWritable],
classOf[Result]) hbaseRDD.foreach{
case (_, result) =>
//获取行键
val key = Bytes.toString(result.getRow)
//通过列族和列名获取列
val name = Bytes.toString(result.getValue("cf".getBytes, "name".getBytes))
val age = Bytes.toString(result.getValue("cf".getBytes, "age".getBytes))
println("Row key:"+key+"\tcf1.Name:"+name+"\tcf1.Age:"+age)
}
spark.stop()
} }

pom.xml

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<groupId>org.apache.hbase.connectors.spark</groupId>
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<arg>-target:jvm-1.8</arg>
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执行:spark-submit --master local[2] --num-executors 10 --class com.grady.SparkReadHbase /app/data/appdeploy/usehive1-1.0-SNAPSHOT.jar

日志:

Row key:1       cf1.Name:jack   cf1.Age:15
Row key:2 cf1.Name:Lily cf1.Age:16
Row key:3 cf1.Name:mike cf1.Age:16

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