java连接hbase_HBase实战 | 05405.15.0Spark2使用HBaseSpark访问HBase

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Fayson的github：
https://github.com/fayson/cdhproject

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文章编写目的

越来越多的用户使用Spark对接HBase，对接HBase的方式有多种，通过HBase-client API实现，也有直接Spark On HBase的方式实现，比较常见的有华为的Spark-SQL-on-HBase，Hortonworks的Apache HBase Connector和Cloudera提供的SparkOnHBase，目前Cloudera的SparkOnHBase已提交的HBase的主干版本。本篇文章Fayson主要在Spark2环境下使用Cloudera的SparkOnHBase访问HBase。

内容概述

1.环境准备

2.SparkOnHBase示例代码

3.示例运行及验证

4.总结

测试环境

1.CM和CDH版本为5.15.0

2.Spark2.2.0.cloudera2

环境准备

在CDH5.15.0环境下安装了Spark2后默认是没有与HBase集成的，所以这里我们需要配置Spark2与HBase集成，在Spark环境变量中增加HBase的配置信息。

1.登录CM进入Spark2的配置界面搜索“spark-env.sh”,增加如下配置：

#配置Spark2的Java环境，Spark2要求JDK8或以上版本
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_131
#加载该依赖包的主要目的是Spark2的Logging为私有的，Fayson自己重写了Logging类
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$SPARK_DIST_CLASSPATH:/opt/cloudera/external-jars/spark2-demo-1.0-SNAPSHOT.jar
#加载HBase的依赖包到Spark2环境变量中
for loop in `ls /opt/cloudera/parcels/CDH/jars/hbase-*.jar`;do
   export SPARK_DIST_CLASSPATH=${loop}:${SPARK_DIST_CLASSPATH}
done
#加载HBase的配置到Spark2的环境变量中
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_CONF_DIR}:/etc/hbase/conf/

2.完成上述配置后，部署Spark2客户端配置

完成部署

3.在HBase中创建一个用于测试的表user_info

create 'user_info','info'

SparkOnHBase示例代码

1.在Spark2工程中添加SparkOnHBase的Maven依赖


<dependency>
    <groupId>org.apache.kudugroupId>
    <artifactId>kudu-spark2_2.11artifactId>
    <version>1.7.0-cdh5.15.0version>
dependency>

2.在工程中创建ClouderaSparkOnHBase.scala类，内容如下：

package com.cloudera.hbase

import org.apache.hadoop.hbase.client.Put
import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
import org.apache.hadoop.hbase.spark.HBaseContext
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession

/**
  * package: com.cloudera.hbase
  * describe: 使用Cloudera提供的Spark On HBase访问HBase
  * creat_user: Fayson
  * email: htechinfo@163.com
  * creat_date: 2019/1/24
  * creat_time: 上午10:59
  * 公众号：Hadoop实操
  */
object ClouderaSparkOnHBase {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //Spark Conf配置信息
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("ClouderaSparkOnHBase")
      .set("spark.master", "yarn")
      .set("spark.submit.deployMode", "client")

    //初始化SparkSession对象
    val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    //初始化HBase Configuration
    val hbaseconf = HBaseConfiguration.create()
    //创建HBaseContext对象
    val hbaseContext = new HBaseContext(spark.sparkContext, hbaseconf)
    //准备一个RDD，后面用于向HBase表插入数据
    val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Array(
      (Bytes.toBytes("1"), Array((Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("a"), Bytes.toBytes("1")))),
      (Bytes.toBytes("2"), Array((Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("b"), Bytes.toBytes("2")))),
      (Bytes.toBytes("3"), Array((Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("c"), Bytes.toBytes("3")))),
      (Bytes.toBytes("4"), Array((Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("d"), Bytes.toBytes("4")))),
      (Bytes.toBytes("5"), Array((Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("e"), Bytes.toBytes("5"))))
    ))

    val tableName = TableName.valueOf("user_info")
    //使用HBaseContext.bulkPut向指定的HBase表写数据
    hbaseContext.bulkPut[(Array[Byte], Array[(Array[Byte], Array[Byte], Array[Byte])])](rdd,
      tableName,
      (putRecord) => {
        val put = new Put(putRecord._1)
        putRecord._2.foreach((putValue) =>
          put.addColumn(putValue._1, putValue._2, putValue._3)
        )
        put
      });
  }

}

3.使用Maven命令编译工程

mvn clean scala:compile package

4.将编译好的spark2-demo-1.0-SNAPSHOT.jar上传到集群有Spark2 Gateway的节点上，使用spark2-submit命令提交

kinit fayson
spark2-submit --class com.cloudera.hbase.ClouderaSparkOnHBase \
    --master yarn --num-executors 4 --driver-memory 1g \
    --driver-cores 1 --executor-memory 1g --executor-cores 1 \
    /data/disk1/hbase-spark-demo/spark2-demo-1.0-SNAPSHOT.jar

作业执行成功

5.登录HBase查看user_info表数据

总结

1.Spark2使用SparkOnHBase开发访问HBase时，代码编译时会报“Could not access type Logging in package org.apache.spark”具体可以参考Fayson前面的文章《HBase-Spark无法在Spark2编译通过问题解决》

2.在进行Spark2与HBase环境集成时，将spark2-demo-1.0-SNAPSHOT.jar包加载至环境变量(确保集群所有节点/opt/cloudera/external目录下均有这个Jar包)，是为了HBaseContext能够正常加载org.apche.spark.Logging类，当然可以将该类打包到一个独立的包中，Fayson这里偷懒直接使用示例工程的jar包。

3.使用SparkOnHBase可以方便的访问HBase，在非Kerberos和Kerberos环境下不需要考虑认证问题(Fayson在前面Spark2Streaming系列时使用的hbase-client API访问HBase，Kerberos环境下还需要考Driver和Executor的jaas.conf配置)

4.在代码中创建HBaseConfiguration.create()对象后设置ZK地址在每个Executor上无法正常获取ZK连接，默认加载的还是localhost配置(因为未在Spark2环境变量中指定HBase配置文件地址导致)，因此使用SparkOnHBase必须完成Spark2与HBase的集成。

GitHub地址：

https://github.com/fayson/cdhproject/blob/master/spark2demo/src/main/scala/com/cloudera/hbase/ClouderaSparkOnHBase.scala

https://github.com/fayson/cdhproject/blob/master/spark2demo/pom.xml