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。
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″
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。
valconf= 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)
使用Admin创建和删除表
valuserTable = TableName.valueOf(“user”)
//创建user表
valtableDescr = 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!”)
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
valtable= conn.getTable(userTable)
try{
//准备插入一条 key 为 id001 的数据
valp= 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()
}
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
valconf = 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
valjobConf = 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 =newPut(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))
(newImmutableBytesWritable, 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)
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。
valconf =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”)
valusersRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat],
classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],
classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result])
valcount = usersRDD.count()
println(“Users RDD Count:”+ count)
usersRDD.cache()
//遍历输出
usersRDD.foreach{case(_,result) =>
valkey =Bytes.toInt(result.getRow)
valname =Bytes.toString(result.getValue(“basic”.getBytes,”name”.getBytes))
valage =Bytes.toInt(result.getValue(“basic”.getBytes,”age”.getBytes))
println(“Row key:”+key+” Name:”+name+” Age:”+age)
}
