BulkLoad接口使用

场景说明

用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作采用如下格式的命令，不属于本接口范围，不在此进行详细说明：

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles {hfilePath} {tableName}

数据规划

在客户端执行：hbase shell命令进入HBase命令行。
使用下面的命令创建HBase表：
create 'bulkload-table-test','f1','f2'

开发思路

将要导入的数据构造成RDD。
以HBaseContext的方式操作HBase，通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。

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环境中编包并运行Spark程序。
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.JavaHBaseBulkLoadExample SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar /tmp/hfile bulkload-table-test

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 HBaseBulkLoadExample.py /tmp/hfile bulkload-table-test
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.JavaHBaseBulkLoadExample SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar /tmp/hfile bulkload-table-test

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 HBaseBulkLoadExample.py /tmp/hfile bulkload-table-test

Java样例代码

下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkOnHbaseJavaExample中JavaHBaseBulkLoadExample文件：

 public static void main(String[] args) throws IOException{
    if (args.length < 2) {
      System.out.println("JavaHBaseBulkLoadExample {outputPath} {tableName}");
      return;
    }
    String outputPath = args[0];
    String tableName = args[1];
    String columnFamily1 = "f1";
    String columnFamily2 = "f2";
    SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseBulkLoadExample " + tableName);
    JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);
    try {
      List<String> list= new ArrayList<String>();
      // row1
      list.add("1," + columnFamily1 + ",b,1");
      // row3
      list.add("3," + columnFamily1 + ",a,2");
      list.add("3," + columnFamily1 + ",b,1");
      list.add("3," + columnFamily2 + ",a,1");
      /* row2 */
      list.add("2," + columnFamily2 + ",a,3");
      list.add("2," + columnFamily2 + ",b,3");
      JavaRDD<String> rdd = jsc.parallelize(list);
      Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
      JavaHBaseContext hbaseContext = new JavaHBaseContext(jsc, conf);
      hbaseContext.bulkLoad(rdd, TableName.valueOf(tableName),new BulkLoadFunction(), outputPath,
          new HashMap<byte[], FamilyHFileWriteOptions>(), false, HConstants.DEFAULT_MAX_FILE_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HBaseBulkLoadExample文件：

  def main(args: Array[String]) {
      if(args.length < 2) {
        println("HBaseBulkLoadExample {outputPath} {tableName}
        return
      }
      LoginUtil.loginWithUserKeytab()
      val Array(outputPath, tableName) = args
      val columnFamily1 = "f1"
      val columnFamily2 = "f2"
      val sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseBulkLoadExample " + tableName)
      val sc = new SparkContext(sparkConf)
      try {
        val arr = Array("1," + columnFamily1 + ",b,1",
                        "2," + columnFamily1 + ",a,2",
                        "3," + columnFamily1 + ",b,1",
                        "3," + columnFamily2 + ",a,1",
                        "4," + columnFamily2 + ",a,3",
                        "5," + columnFamily2 + ",b,3")

          val rdd = sc.parallelize(arr)
          val config = HBaseConfiguration.create
          val hbaseContext = new HBaseContext(sc, config)
          hbaseContext.bulkLoad[String](rdd, 
            TableName.valueOf(tableName),
            (putRecord) => {
              if(putRecord.length > 0) {
                  val strArray = putRecord.split(",")
                  val kfq = new KeyFamilyQualifier(Bytes.toBytes(strArray(0)), Bytes.toBytes(strArray(1)), Bytes.toBytes(strArray(2)))
                  val ite = (kfq, Bytes.toBytes(strArray(3)))
                  val itea = List(ite).iterator
                  itea
                } else {
                  null
                }
              },
              outputPath)
          } 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HBaseBulkLoadPythonExample文件：

# -*- 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("JavaHBaseBulkLoadExample")\
        .getOrCreate()
# 向sc._jvm中导入要运行的类
java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.HBaseBulkLoadPythonExample')
# 创建类实例并调用方法，传递sc._jsc参数
spark._jvm.HBaseBulkLoadPythonExample().hbaseBulkLoad(spark._jsc, sys.argv[1], sys.argv[2])
# 停止SparkSession
spark.stop()

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