分布式Scan HBase表
场景说明
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。
数据规划
使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。
开发思路
- 设置scan的规则，例如：setCaching。
- 使用特定的规则扫描Hbase表。
打包项目
- 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。
- 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。
若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”设置为“true”（该参数值默认为“false”，改为“true”后对已有业务没有影响。如果要卸载HBase服务，卸载前请将此参数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。
提交命令
假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端$SPARK_HOME目录下，以下命令均在$SPARK_HOME目录执行，Java接口对应的类名前有Java字样，请参考具体样例代码进行书写。
- yarn-client模式：
java/scala版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）
bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseDistributedScanExample SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar ExampleAvrotable
python版本（文件名等请与实际保持一致，此处仅为示例）
bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar HBaseDistributedScanExample.py ExampleAvrotable
- yarn-cluster模式：
java/scala版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）
bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseDistributedScanExample SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar ExampleAvrotable
python版本（文件名等请与实际保持一致，此处仅为示例）
bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar HBaseDistributedScanExample.py ExampleAvrotable
Java样例代码
下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkOnHbaseJavaExample中JavaHBaseDistributedScanExample文件：
public static void main(String[] args) throws IOException{
if (args.length < 1) {
System.out.println("JavaHBaseDistributedScan {tableName}");
return;
}
String tableName = args[0];
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseDistributedScan " + tableName);
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);
try {
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
JavaHBaseContext hbaseContext = new JavaHBaseContext(jsc, conf);
Scan scan = new Scan();
scan.setCaching(100);
JavaRDD<Tuple2<ImmutableBytesWritable, Result>> javaRdd =
hbaseContext.hbaseRDD(TableName.valueOf(tableName), scan);
List<String> results = javaRdd.map(new ScanConvertFunction()).collect();
System.out.println("Result Size: " + results.size());
} finally {
jsc.stop();
}
}
Scala样例代码
下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkOnHbaseScalaExample中HBaseDistributedScanExample文件：
def main(args: Array[String]) {
if (args.length < 1) {
println("HBaseDistributedScanExample {tableName} missing an argument")
return
}
val tableName = args(0)
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("HBaseDistributedScanExample " + tableName )
val sc = new SparkContext(sparkConf)
try {
val conf = HBaseConfiguration.create()
val hbaseContext = new HBaseContext(sc, conf)
val scan = new Scan()
scan.setCaching(100)
val getRdd = hbaseContext.hbaseRDD(TableName.valueOf(tableName), scan)
getRdd.foreach(v => println(Bytes.toString(v._1.get())))
println("Length: " + getRdd.map(r => r._1.copyBytes()).collect().length);
} finally {
sc.stop()
}
}
Python样例代码
下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkOnHbasePythonExample中HBaseDistributedScanExample文件：
# -*- coding:utf-8 -*-
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
【说明】
由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现
"""
from py4j.java_gateway import java_import
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession\
.builder\
.appName("JavaHBaseDistributedScan")\
.getOrCreate()
# 向sc._jvm中导入要运行的类
java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseDistributedScanExample')
# 创建类实例并调用方法，传递sc._jsc参数
spark._jvm.JavaHBaseDistributedScan().execute(spark._jsc, sys.argv)
# 停止SparkSession
spark.stop()
