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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"
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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。
val conf = 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)
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使用Admin创建和删除表
val userTable = TableName.valueOf("user")
//创建 user 表
val tableDescr = 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!")
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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
val table = conn.getTable(userTable)
try{
//准备插入一条 key 为 id001 的数据
val p = 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()
}
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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
val conf = 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
val jobConf = new JobConf(conf,this.getClass)
jobConf.setOutputFormat(classOf[TableOutputFormat])
jobConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE,"user")
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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 = new Put(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))
(new ImmutableBytesWritable, p)
}
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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)
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Step 4： 使用saveAsHadoopDataset方法写入HBase
localData.saveAsHadoopDataset(jobConf)
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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。
val conf = HBaseConfiguration.create()
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原文地址：http://www.cnblogs.com/hd-zg/p/5917751.html
