Hbase读写 *** 作

Hbase读写 *** 作 创建一个Hbase表：

//进入终端开启hbase之前需要开启hadoop
cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-all.sh

jps//查看是否成功，成功会


cd /usr/local/hbase
./bin/start-hbase.sh //启动Hbase
./bin/hbase shell  //启动hbase shell

在Hbase数据库中，不需要创建数据库，只要直接创建表就可以

//查看已经有的表
hbase> list 

• 如果里面已经有一个名称为student的表，请使用如下命令删除（如果不存在student表，就不用执行下面的删除命令了）

hbase> disable 'student'
hbase> drop 'student'

• 我们可以在hbase shell中使用下面命令创建：

hbase>  create 'student','info'

//可通过describe命令查看“student”表的基本信息：
hbase> describe 'student'

//首先录入student表的第一个学生记录
hbase> put 'student','1','info:name','Xueqian'
hbase> put 'student','1','info:gender','F'
hbase> put 'student','1','info:age','23'
//然后录入student表的第二个学生记录
hbase> put 'student','2','info:name','Weiliang'
hbase> put 'student','2','info:gender','M'
hbase> put 'student','2','info:age','24'

//如果每次只查看一行，就用下面命令
hbase> get 'student','1'
//如果每次查看全部数据，就用下面命令
hbase> scan 'student'

配置Spark:

另外打开一个终端

cd /usr/local/spark/jars
mkdir hbase
cd hbase
cp /usr/local/hbase/lib/hbase*.jar ./
cp /usr/local/hbase/lib/guava-12.0.1.jar ./
cp /usr/local/hbase/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar ./
cp /usr/local/hbase/lib/protobuf-java-2.5.0.jar ./

把Hbase的lib目录下的一些jar文件拷贝到Spark中，这些都是编程时需要引入的jar包，只有这样，后面编译和运行过程才不会出错。

编写程序读取Hbase数据:

如果要让Spark读取Hbase，就需要使用SparkContext提供的newAPIHadoopRDD API将表的内容以RDD的形式加载到Spark中

cd /usr/local/spark/mycode
mkdir hbase
cd hbase
mkdir -p src/main/scala
cd src/main/scala
gedit SH.scala

然后，在SH.scala文件中输入以下代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.hbase._
import org.apache.hadoop.hbase.client._
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf

object SH {
def main(args: Array[String]) {

    val conf = HbaseConfiguration.create()
    val sc = new SparkContext(new SparkConf())
    //设置查询的表名
    conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "student")
    val stuRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat],
  classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],
  classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result])
    val count = stuRDD.count()
    println("Students RDD Count:" + count)
    stuRDD.cache()

    //遍历输出
    stuRDD.foreach({ case (_,result) =>
        val key = Bytes.toString(result.getRow)
        val name = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes,"name".getBytes))
        val gender = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes,"gender".getBytes))
        val age = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes,"age".getBytes))
        println("Row key:"+key+" Name:"+name+" Gender:"+gender+" Age:"+age)
    })
}
}

然后就可以用sbt打包编译。不过，在编译之前，需要新建一个simple.sbt文件，在simple.sbt配置文件中，需要知道scalaVersion、spark-core、hbase-client、hbase-common、hbase-server的版本号

cd /usr/local/hbase //电脑的hbase安装目录
cd lib
ls

ls命令会把“/usr/local/hbase/lib”目录下的所有jar文件全部列出来
有了这些版本号信息，我们就可以新建一个simple.sbt文件：

cd /usr/local/spark/mycode/hbase
gedit simple.sbt

//版本号要输对
name := "Simple Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.1.0"
libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-client" % "1.1.5"
libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-common" % "1.1.5"
libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-server" % "1.1.5"

下面就可以运行sbt打包命令

cd /usr/local/spark/mycode/hbase   //一定把这个设置为当前目录
/usr/local/sbt/sbt package

执行后得到如下结果

Students RDD Count:2
Row key:1 Name:Xueqian Gender:F Age:23
Row key:2 Name:Weiliang Gender:M Age:24

编写程序向Hbase写入数据：

下面编写程序向Hbase中写入两行数据

cd /usr/local/spark/mycode/hbase
gedit src/main/scala/SW.scala

在SW.scala文件中输入下面代码

import org.apache.hadoop.hbase.HbaseConfiguration  
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat  
import org.apache.spark._  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job  
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable  
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result  
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put  
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes  

object SW {  

  def main(args: Array[String]): Unit = {  
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkWriteHbase").setMaster("local")  
    val sc = new SparkContext(sparkConf)        
    val tablename = "student"        
    sc.hadoopConfiguration.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename)  

    val job = new Job(sc.hadoopConfiguration)  
    job.setOutputKeyClass(classOf[ImmutableBytesWritable])  
    job.setOutputValueClass(classOf[Result])    
    job.setOutputFormatClass(classOf[TableOutputFormat[ImmutableBytesWritable]])    

    val indataRDD = sc.makeRDD(Array("3,Rongcheng,M,26","4,Guanhua,M,27")) //构建两行记录
    val rdd = indataRDD.map(_.split(',')).map{arr=>{  
      val put = new Put(Bytes.toBytes(arr(0))) //行健的值 
      put.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("name"),Bytes.toBytes(arr(1)))  //info:name列的值
      put.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("gender"),Bytes.toBytes(arr(2)))  //info:gender列的值
            put.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("age"),Bytes.toBytes(arr(3).toInt))  //info:age列的值
      (new ImmutableBytesWritable, put)   
    }}        
    rdd.saveAsNewAPIHadoopDataset(job.getConfiguration())  
  }    
}  

保存并退出gedit编辑器，然后，使用sbt打包编译，命令如下：

cd /usr/local/spark/mycode/hbase
/usr/local/sbt/sbt package

最后，通过 spark-submit 运行程序。我们就可以将生成的 jar 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行了，命令如下：

 /usr/local/spark/bin/spark-submit --driver-class-path /usr/local/spark/jars/hbase/*:/usr/local/hbase/conf --class "SW"  /usr/local/spark/mycode/hbase/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar

执行后，我们可以切换到刚才的Hbase终端窗口，在Hbase shell中输入如下命令查看结果：

hbase> scan 'student'