Spark DataFrame写入HBase的常用方式

因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可...

代码在spark 2.2.0版本亲测

1. 基于HBase API批量写入

第一种是最简单的使用方式了，就是基于RDD的分区，由于在spark中一个partition总是存储在一个excutor上，因此可以创建一个HBase连接，提交整个partition的内容。

大致的代码是:

rdd.foreachPartition { records =>
val config = HBaseConfiguration.create
config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
config.set("hbase.zookeeper.quorum", "a1,a2,a3")
val connection = ConnectionFactory.createConnection(config)
val table = connection.getTable(TableName.valueOf("rec:user_rec"))

// 举个例子而已，真实的代码根据records来
val list = new java.util.ArrayList[Put]
for(i <- 0 until 10){
val put = new Put(Bytes.toBytes(i.toString))
put.addColumn(Bytes.toBytes("t"), Bytes.toBytes("aaaa"), Bytes.toBytes("1111"))
list.add(put)
}
// 批量提交
table.put(list)
// 分区数据写入HBase后关闭连接
table.close()
}

这样每次写的代码很多，显得不够友好，如果能跟dataframe保存parquet、csv之类的就好了。下面就看看怎么实现dataframe直接写入hbase吧！

2. Hortonworks的SHC写入

由于这个插件是hortonworks提供的，maven的中央仓库并没有直接可下载的版本。需要用户下载源码自己编译打包，如果有maven私库，可以上传到自己的maven私库里面。具体的步骤可以参考如下：

2.1 下载源码、编译、上传

去官网github下载即可：https://github.com/hortonworks-spark/shc

可以直接按照下面的readme说明来，也可以跟着我的笔记走。

下载完成后，如果有自己的私库，可以修改shc中的distributionManagement。然后点击旁边的maven插件deploy发布工程，如果只想打成jar包，那就直接install就可以了。

2.2 引入

在pom.xml中引入：

<dependency>
<groupId>com.hortonworks</groupId>
<artifactId>shc-core</artifactId>
<version>1.1.2-2.2-s_2.11-SNAPSHOT</version>
</dependency>

2.3

首先创建应用程序，Application.scala

object Application {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("normal").getOrCreate()
spark.sparkContext.setLogLevel("warn")
val data = (0 to 255).map { i =>  HBaseRecord(i, "extra")}

val df:DataFrame = spark.createDataFrame(data)
df.write
.mode(SaveMode.Overwrite)
.options(Map(HBaseTableCatalog.tableCatalog -> catalog))
.format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase")
.save()
}
def catalog = s"""{
|"table":{"namespace":"rec", "name":"user_rec"},
|"rowkey":"key",
|"columns":{
|"col0":{"cf":"rowkey", "col":"key", "type":"string"},
|"col1":{"cf":"t", "col":"col1", "type":"boolean"},
|"col2":{"cf":"t", "col":"col2", "type":"double"},
|"col3":{"cf":"t", "col":"col3", "type":"float"},
|"col4":{"cf":"t", "col":"col4", "type":"int"},
|"col5":{"cf":"t", "col":"col5", "type":"bigint"},
|"col6":{"cf":"t", "col":"col6", "type":"smallint"},
|"col7":{"cf":"t", "col":"col7", "type":"string"},
|"col8":{"cf":"t", "col":"col8", "type":"tinyint"}
|}
|}""".stripMargin
}
case class HBaseRecord(
col0: String,
col1: Boolean,
col2: Double,
col3: Float,
col4: Int,
col5: Long,
col6: Short,
col7: String,
col8: Byte)

object HBaseRecord
{
def apply(i: Int, t: String): HBaseRecord = {
val s = s"""row${"%03d".format(i)}"""
HBaseRecord(s,
i % 2 == 0,
i.toDouble,
i.toFloat,
i,
i.toLong,
i.toShort,
s"String$i: $t",
i.toByte)
}
}

然后再resources目录下，添加hbase-site.xml、hdfs-site.xml、core-site.xml等配置文件。主要是获取Hbase中的一些连接地址。

3. HBase 2.x+即将发布的hbase-spark

如果有浏览官网习惯的同学，一定会发现，HBase官网的版本已经到了3.0.0-SNAPSHOT，并且早就在2.0版本就增加了一个hbase-spark模块，使用的方法跟上面hortonworks一样，只是format的包名不同而已，猜想就是把hortonworks给拷贝过来了。

另外Hbase-spark 2.0.0-alpha4目前已经公开在maven仓库中了。

http://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-spark

不过，内部的spark版本是1.6.0，太陈旧了！！！！真心等不起了...

期待hbase-spark官方能快点提供正式版吧。

参考

hortonworks-spark/shc github：https://github.com/hortonworks-spark/shc

maven仓库地址: http://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-spark

Hbase spark sql/ dataframe官方文档：https://hbase.apache.org/book.html#_sparksql_dataframes