一、摘要

Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，提供了丰富的 API 用于数据处理和分析。HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，适合存储海量结构化和半结构化数据。Spark 与 HBase 的结合可以充分发挥两者的优势，实现高效的数据处理和分析。
Spark 可以通过 HBase 的 Java API 或者专用的连接器来读取 HBase 中的数据。在读取数据时，Spark 可以将 HBase 表中的数据转换为 RDD（弹性分布式数据集）或者 DataFrame，然后利用 Spark 的各种操作进行数据处理和分析。
本文以Spark2.3.2读取HBase1.4.8中的hbase_emp_table表数据进行简单分析，用户实现相关的业务逻辑。

二、实现过程

1. 在IDEA创建工程SparkReadHBaseData
2. 在pom.xml文件中添加依赖

   <properties>
       <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
       <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
       <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
       <scala.version>2.11.8</scala.version>
       <spark.version>2.3.3</spark.version>
       <hbase.version>1.4.8</hbase.version>
   </properties>
   
   <dependencies>
       <!-- Spark 依赖 -->
       <dependency>
           <groupId>org.apache.spark</groupId>
           <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
           <version>${spark.version}</version>
       </dependency>
   
       <dependency>
           <groupId>org.apache.spark</groupId>
           <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
           <version>${spark.version}</version>
       </dependency>
   
       <!-- HBase 依赖 -->
       <dependency>
           <groupId>org.apache.hbase</groupId>
           <artifactId>hbase-client</artifactId>
           <version>${hbase.version}</version>
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>org.apache.hbase</groupId>
           <artifactId>hbase-common</artifactId>
           <version>${hbase.version}</version>
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>org.apache.hbase</groupId>
           <artifactId>hbase-server</artifactId>
           <version>${hbase.version}</version>
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>org.apache.hbase</groupId>
           <artifactId>hbase-hadoop-compat</artifactId>
           <version>${hbase.version}</version>
       </dependency>
   
       <!-- Hadoop 依赖 -->
       <dependency>
           <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
           <artifactId>hadoop-client</artifactId>
           <version>2.7.4</version>
           <scope>provided</scope>
       </dependency>
   
       <!-- 处理依赖冲突 -->
       <dependency>
           <groupId>com.google.guava</groupId>
           <artifactId>guava</artifactId>
           <version>12.0.1</version>
       </dependency>
   
       <!-- 使用scala2.11.8进行编译和打包 -->
       <dependency>
           <groupId>org.scala-lang</groupId>
           <artifactId>scala-library</artifactId>
           <version>${scala.version}</version>
       </dependency>
   
   </dependencies>
   
   <build>
       <!-- 指定scala源代码所在的目录 -->
       <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
   
       <plugins>
   
           <!-- Scala 编译插件 -->
           <plugin>
               <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
               <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
               <version>3.4.6</version>
               <executions>
                   <execution>
                       <goals>
                           <goal>compile</goal>
                           <goal>testCompile</goal>
                       </goals>
                   </execution>
               </executions>
           </plugin>
   
           <plugin>
               <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
               <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
               <version>3.6.0</version>
               <configuration>
                   <archive>
                       <!-- 项目中有多个主类时，采用不指定主类规避pom中只能配置一个主类的问题 -->
                       <manifest/>
                   </archive>
                   <descriptorRefs>
                       <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                   </descriptorRefs>
               </configuration>
               <executions>
                   <execution>
                       <id>make-assembly</id>
                       <phase>package</phase>
                       <goals>
                           <goal>single</goal>
                       </goals>
                   </execution>
               </executions>
           </plugin>
       </plugins>
   </build>
   

3. 新建com.lpssfxy的package
   
4. 在该package下新建名为SparkReadHBaseData的Object，编写程序实现业务逻辑：

   import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
   import org.apache.hadoop.hbase.client.{ConnectionFactory, Scan}
   import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
   import org.apache.spark.sql.{SparkSession}
   
   /**
    * Employee样例类
    *
    * @param empNo
    * @param eName
    * @param job
    * @param mgr
    * @param hireDate
    * @param salary
    * @param comm
    * @param deptNo
    */
   case class Employee(empNo: Int, eName: String, job: String, mgr: Int, hireDate: String, salary: Double, comm: Double, deptNo: Int)
   
   
   object SparkReadHBaseData {
   
     private val TABLE_NAME = "hbase_emp_table"
     private val INFO_CF = "info"
   
     def main(args: Array[String]): Unit = {
       val spark = SparkSession.builder()
         .appName("SparkHBaseIntegration")
         .master("local[*]")
         .getOrCreate()
   
       val conf = HBaseConfiguration.create()
       conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "s1,s2,s3")
       conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
   
       val connection = ConnectionFactory.createConnection(conf)
       val table = connection.getTable(TableName.valueOf(TABLE_NAME))
   
       val scan = new Scan()
       scan.addFamily(Bytes.toBytes(INFO_CF))
   
       // 扫描 HBase 表并转换为 RDD
       val results = table.getScanner(scan)
       val data = Iterator.continually(results.next()).takeWhile(_ != null).map { result =>
         val rowKey = Bytes.toString(result.getRow())
         val eName = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes(INFO_CF), Bytes.toBytes("ename")))
         val job = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes(INFO_CF), Bytes.toBytes("job")))
         val mgrString = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes(INFO_CF), Bytes.toBytes("mgr")))
         var mgr: Int = 0
         if (!"".equals(mgrString) && null != mgrString) {
           mgr = mgrString.toInt
         }
         val hireDate = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes(INFO_CF), Bytes.toBytes("hiredate")))
         val salary = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes(INFO_CF), Bytes.toBytes("sal")))
         val commString = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes(INFO_CF), Bytes.toBytes("comm")))
         var comm: Double = 0
         if (!"".equals(commString) && null != commString) {
           comm = commString.toDouble
         }
         val deptNo = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes(INFO_CF), Bytes.toBytes("deptno")))
         (rowKey.toInt, eName, job, mgr, hireDate, salary.toDouble, comm, deptNo.toInt)
       }.toList
   
       // 转换为 DataFrame
       import spark.implicits._
       val df = spark.sparkContext.parallelize(data).map(item => {
         Employee(item._1, item._2, item._3, item._4, item._5, item._6, item._7, item._8)
       }).toDF()
   
       // 将df注册成临时表
       df.createOrReplaceTempView("emp")
       // 需求1：统计各个部门总支出
       val totalExpense = spark.sql("select deptNo,sum(salary) as total from emp group by deptNo order by total desc")
       totalExpense.show()
       // 需求2： 统计各个部门总的支出（包括工资和奖金），并按照总支出升序排
   	val totalExpense2 = spark.sql("select deptNo,sum(salary + comm) as total from emp group by deptNo order by total")
   	totalExpense2.show()
   	// TODO：需求3-结合dept部门表来实现多表关联查询，请同学自行实现
   
       // 关闭连接
       connection.close()
       // 停止spark，释放资源
       spark.stop()
     }
   }
   

5. 为了没有大量无关日志输出，在resources目录下新建log4j.properties，添加如下内容：

   log4j.rootLogger=ERROR,stdout
   # write to stdout
   log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
   log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
   log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} %5p --- [%50t] %-80c(line:%5L) : %m%n
   

6. 启动虚拟机中的hdfs、zookeeper和hbase

   start-dfs.sh
   zkServer.sh start
   start-hbase.sh
   

7. 运行代码，查看执行结果
   

三、小结

1. 本实验仅仅演示Spark读取HBase表数据并简单分析的过程，可以作为复杂的业务逻辑分析的基础。
2. Spark 读取并分析 HBase 数据具有高性能、丰富的数据分析功能、可扩展性、灵活性和实时性等优势。然而，也存在数据一致性、复杂的配置和管理、资源消耗和兼容性等不足。在实际应用中，需要根据具体的需求和场景来选择是否使用 Spark 和 HBase 的组合，并注意解决可能出现的问题。