Spark DataFrame写入HBase的常用方式

时间：2018-03-01 00:45:06 阅读：660 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：cut 仓库 factor hdfs string unit 简单的 dataframe namespace

Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。

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。

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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)
  }
}

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