spark springboot hbase(读取student、写入student)20221026

1、pom.xml

　　<dependency>
　　　　<groupId>org.apache.spark</groupId>
　　　　<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
　　　　<version>1.6.0</version>
　　　　<exclusions>
　　　　　　<exclusion>
　　　　　　　　<groupId>io.netty</groupId>
　　　　　　　　<artifactId>netty-all</artifactId>
　　　　　　</exclusion>
　　　　</exclusions>
　　</dependency>
　　<dependency>
　　　　<groupId>io.netty</groupId>
　　　　<artifactId>netty-all</artifactId>
　　　　<version>4.1.17.Final</version>
　　</dependency>
　　<dependency>
　　　　<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
　　　　<artifactId>hadoop-client</artifactId>
　　　　<version>2.6.2</version>
　　</dependency>
　　<dependency><!–Hbase–>
　　　　<groupId>org.apache.hbase</groupId>
　　　　<artifactId>hbase-client</artifactId>
　　　　<version>1.4.3</version>
　　</dependency>
　　<dependency>
　　　　<groupId>org.apache.hbase</groupId>
　　　　<artifactId>hbase-common</artifactId>
　　　　<version>1.4.3</version>
　　</dependency>
　　<dependency>
　　　　<groupId>org.apache.hbase</groupId>
　　　　<artifactId>hbase-server</artifactId>
　　　　<version>1.4.3</version>
　　</dependency>
　　<dependency><!–mysql–>
　　　　<groupId>mysql</groupId>
　　　　<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
　　　　<scope>runtime</scope>
　　</dependency>
　　<dependency>
　　　　<groupId>org.apache.spark</groupId>
　　　　<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
　　　　<version>1.6.0</version>
　　</dependency>

pom.xml 若hbase-server 无效则如下导入

2、RDDFromHbase.scala

读取hbase表student记录

import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
object RDDFromHbase {

　　def main(args: Array[String]): Unit = {
　　　　var conf=HBaseConfiguration.create()
　　　　var sparkConf=new SparkConf().setAppName(“读取hbase中的数据”).setMaster(“local”)
　　　　var sc=new SparkContext(sparkConf)
　　　　conf.set(“hbase.zookeeper.quorum”, “127.0.0.1”)
　　　　conf.set(“hbase.zookeeper.property.clientPort”, “2181”)
　　　　//查询表名
　　　　conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE,”student“)

　　　　//如果表不存则创建表
　　　　/* val admin=new HBaseAdmin(conf);
　　　　if(!admin.isTableAvailable(“student”)){
　　　　　　var tableDesc=new HTableDescripter(TableName.valueOf(“student”))
　　　　}*/

　　　　var RDD=sc.newAPIHadoopRDD(conf,classOf[TableInputFormat],
　　　　　　classOf[ImmutableBytesWritable],
　　　　　　classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result])

　　　　var count=RDD.count()
　　　　println(“Students RDD Count:…….”+count)
　　　　println(s”count=${RDD.count()}”)
　　　　RDD.cache()
　　　　//遍历输出
　　　　RDD.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+” name: “+name+” Gender: “+gender+” Age: “+age)
　　　　})

　　　　Thread.sleep(100000)//为监控界面，线程休眠
　　　　// sc.stop()
}

}

3、RDDToHbase.scala

往hbase表student存记录

　　import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
　　import org.apache.hadoop.hbase.client.Put
　　import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
　　import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat
　　import org.apache.hadoop.mapred.JobConf
　　import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
　　import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

　　object RDDToHbase {

　　　　def main(args: Array[String]): Unit = {
　　　　var sparkConf=new SparkConf().setAppName(“往hbase中写数据”).setMaster(“local”)
　　　　var sc=new SparkContext(sparkConf)
　　　　var tableName=”student“
　　　　var conf=HBaseConfiguration.create()

　　　　val jobConf=new JobConf(conf)
　　　　jobConf.setOutputFormat(classOf[TableOutputFormat])
　　　　jobConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE,tableName)

　　　　//构建新记录
　　　　var dataRDD=sc.makeRDD(Array(“5,hadoop,B,29″,”6,spark,G,46”))
　　　　var rdd=dataRDD.map(_.split(“,”)).map(x=>{
　　　　　　var put=new Put(Bytes.toBytes(x(0)))     //行键值 put.add方法接收三个参灵敏:列族，列名,数据
　　　　　　　　put.addColumn(Bytes.toBytes(“info”),Bytes.toBytes(“name”),Bytes.toBytes(x(1)))    //info:name列的值
　　　　　　　　put.addColumn(Bytes.toBytes(“info”),Bytes.toBytes(“gender”),Bytes.toBytes(x(2)))     //info:gender列的值
　　　　　　　　put.addColumn(Bytes.toBytes(“info”),Bytes.toBytes(“age”),Bytes.toBytes(x(3)))      //info:age列的值
　　　　　　　　(new ImmutableBytesWritable,put) //转化成RDD[(ImmutableBytesWritable,put)]类型才能调用saveAsHadoopDataset
　　　　})
　　　　rdd.saveAsHadoopDataset(jobConf)
}
}

参考https://www.cnblogs.com/saowei/p/15941613.html

原文地址：http://www.cnblogs.com/smallfa/p/16828432.html