Spark读写HBase
Spark读写HBase示例
1、HBase shell查看表结构
hbase(main)::> desc 'SDAS_Person'
Table SDAS_Person is ENABLED
SDAS_Person
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{NAME => 'cf0', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE',
DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '', BLOCKCACHE =>
'true', BLOCKSIZE => '', REPLICATION_SCOPE => ''}
{NAME => 'cf1', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE',
DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '', BLOCKCACHE =>
'true', BLOCKSIZE => '', REPLICATION_SCOPE => ''}
{NAME => 'cf2', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE',
DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '', BLOCKCACHE =>
'true', BLOCKSIZE => '', REPLICATION_SCOPE => ''}
row(s) in 0.0810 seconds
hbase(main)::> desc 'RESULT'
Table RESULT is ENABLED
RESULT
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{NAME => 'cf0', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE',
DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '', BLOCKCACHE =>
'true', BLOCKSIZE => '', REPLICATION_SCOPE => ''}
row(s) in 0.0250 seconds
2、HBase shell插入数据
hbase(main)::> scan 'SDAS_Person'
ROW COLUMN+CELL
SDAS_1# column=cf0:Age, timestamp=, value=
SDAS_1# column=cf0:CompanyID, timestamp=, value=
SDAS_1# column=cf0:InDate, timestamp=, value=-- ::08.49
SDAS_1# column=cf0:Money, timestamp=, value=5.20
SDAS_1# column=cf0:Name, timestamp=, value=zhangsan
SDAS_1# column=cf0:PersonID, timestamp=, value=
3、pom.xml:
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
4、源码:
package com.zxth.sdas.spark.apps
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDD
import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, HTableDescriptor}
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat object HBaseOp {
var total:Int = 0
def main(args: Array[String]) {
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("HBaseOp").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(sparkConf) val conf = HBaseConfiguration.create()
conf.set("hbase.zookeeper.quorum","master,slave1,slave2")
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "SDAS_Person") //读取数据并转化成rdd
val hBaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat],
classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],
classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]) val count = hBaseRDD.count()
println("\n\n\n:" + count)
hBaseRDD.foreach{case (_,result) =>{
//获取行键
val key = Bytes.toString(result.getRow)
//通过列族和列名获取列
var obj = result.getValue("cf0".getBytes,"Name".getBytes)
val name = if(obj==null) "" else Bytes.toString(obj) obj = result.getValue("cf0".getBytes,"Age".getBytes);
val age:Int = if(obj == null) 0 else Bytes.toString(obj).toInt total = total + age
println("Row key:"+key+" Name:"+name+" Age:"+age+" total:"+total)
}}
var average:Double = total.toDouble/count.toDouble
println("" + total + "/" + count + " average age:" + average.toString()) //write hbase
conf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, "RESULT")
val job = new Job(conf)
job.setOutputKeyClass(classOf[ImmutableBytesWritable])
job.setOutputValueClass(classOf[Result])
job.setOutputFormatClass(classOf[TableOutputFormat[ImmutableBytesWritable]]) var arrResult:Array[String] = new Array[String](1)
arrResult(0) = "1," + total + "," + average;
//arrResult(0) = "1,100,11" val resultRDD = sc.makeRDD(arrResult)
val saveRDD = resultRDD.map(_.split(',')).map{arr=>{
val put = new Put(Bytes.toBytes(arr(0)))
put.add(Bytes.toBytes("cf0"),Bytes.toBytes("total"),Bytes.toBytes(arr(1)))
put.add(Bytes.toBytes("cf0"),Bytes.toBytes("average"),Bytes.toBytes(arr(2)))
(new ImmutableBytesWritable, put)
}}
println("getConfiguration")
var c = job.getConfiguration()
println("save")
saveRDD.saveAsNewAPIHadoopDataset(c) sc.stop()
}
}
5、maven打包
mvn clean scala:compile compile package
6、提交运算
bin/spark-submit \
--jars $(echo /opt/hbase-1.2./lib/*.jar | tr ' ' ',') \
--class com.zxth.sdas.spark.apps.HBaseOp \
--master local \
sdas-spark-1.0.0.jar
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