Hortonworks的开源框架SHC的使用（二）

￡神魔★判官ぃ 2022-05-08 11:26 253阅读 0赞

### shc测试环境的搭建参考： ###

[spark读写HBase之使用hortonworks的开源框架shc（一）：源码编译以及测试工程创建][spark_HBase_hortonworks_shc]

**读写HBase需要两个核心的元素：**

*  用户描述数据结构的schema字符串
 *  与schema字符串相对应的实体类

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### 1. 定义schema字符串 ###

object Catalog {
    
      val schema = s"""{
                      |   "table":{"namespace":"default", "name":"test1", "tableCoder":"PrimitiveType"},
                      |   "rowkey":"key",
                      |   "columns":{
                      |       "col0":{"cf":"rowkey", "col":"key", "type":"string"},
                      |       "col1":{"cf":"cf1", "col":"col1", "type":"boolean"},
                      |       "col2":{"cf":"cf2", "col":"col2", "type":"double"},
                      |       "col3":{"cf":"cf3", "col":"col3", "type":"float"},
                      |       "col4":{"cf":"cf4", "col":"col4", "type":"int"},
                      |       "col5":{"cf":"cf5", "col":"col5", "type":"bigint"},
                      |       "col6":{"cf":"cf6", "col":"col6", "type":"smallint"},
                      |       "col7":{"cf":"cf7", "col":"col7", "type":"tinyint"},
                      |       "col8":{"cf":"cf8", "col":"col8", "type":"byte"}
                      |   }
                      |}""".stripMargin
    
    }

**schema字符串说明：**  
![在这里插入图片描述][webp]

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### 2. 定义与schema字符串对应的实体类 ###

case class HBaseRecord(
          col0: String,  // sql: string
          col1: Boolean, // sql: boolean
          col2: Double, // sql: double
          col3: Float, // sql: float
          col4: Int, // sql: int
          col5: Long, // sql: bigint
          col6: Short, // sql: smallint
          col7: Byte, // sql: tinyint
          col8: Array[Byte]) // sql: byte
    
      object HBaseRecord {
        def apply(i: Int): HBaseRecord = {
          HBaseRecord(i + "",
            i % 2 == 0,
            i.toDouble,
            i.toFloat,
            i,
            i.toLong,
            i.toShort,
            i.toByte,
            (i + "").getBytes("UTF-8"))
        }
      }

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### 3. 写数据到HBase表完整代码 ###

import org.apache.spark.sql.SparkSession
    import org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase.HBaseTableCatalog
    
    object WriteHBase {
    
      def main(args: Array[String]): Unit = {
    
        val spark = SparkSession.builder().appName("WriteHBase").getOrCreate()
        val sc = spark.sparkContext
        val sqlContext = spark.sqlContext
        import sqlContext.implicits._
    
        // 模拟一批数据
        val data = (0 to 9).map(HBaseRecord(_))
    
        // 写数据
        sc.parallelize(data)
          .toDF
          .write
          .options(Map(HBaseTableCatalog.tableCatalog -> Catalog.schema, HBaseTableCatalog.newTable -> "5"))
          .format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase")
          .save()
        spark.stop()
      }
    }

说明：

Map(HBaseTableCatalog.tableCatalog -> Catalog.schema, HBaseTableCatalog.newTable -> "5")

这个代码意味着HBase表是不存在的，也就是我们在schema字符串中定义的"test1"这个表不存在，程序帮我们自动创建，5是region的个数，如果你提前创建好了表，那么这里的代码是这样的：

Map(HBaseTableCatalog.tableCatalog -> Catalog.schema)

当表存在的时候，数据会追加进去。

执行完以上程序后，检查一下hbase表中的内容：

hbase(main):003:0> scan 'test1'
    ROW                                         COLUMN+CELL                                                                                                                 
     0                                          column=cf1:col1, timestamp=1534732543615, value=\xFF                                                                        
     0                                          column=cf2:col2, timestamp=1534732543615, value=\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00                                            
     0                                          column=cf3:col3, timestamp=1534732543615, value=\x00\x00\x00\x00                                                            
     0                                          column=cf4:col4, timestamp=1534732543615, value=\x00\x00\x00\x00                                                            
     0                                          column=cf5:col5, timestamp=1534732543615, value=\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00                                            
     0                                          column=cf6:col6, timestamp=1534732543615, value=\x00\x00                                                                    
     0                                          column=cf7:col7, timestamp=1534732543615, value=\x00                                                                        
     0                                          column=cf8:col8, timestamp=1534732543615, value=0                                                                           
     1                                          column=cf1:col1, timestamp=1534732543615, value=\x00                                                                        
     1                                          column=cf2:col2, timestamp=1534732543615, value=?\xF0\x00\x00\x00\x00\x00\x00
     ......

说明：程序本地执行会报以下错误

java.lang.IllegalArgumentException: Pathname /C:/Users/bonc/AppData/Local/Temp/spark-9fa1e56c-ce87-43e8-a936-f947b62e1af5/outputDataset/.spark-staging-5 
    from C:/Users/bonc/AppData/Local/Temp/spark-9fa1e56c-ce87-43e8-a936-f947b62e1af5/outputDataset/.spark-staging-5 is not a valid DFS filename.

这是因为本地运行把临时文件夹创建在本地，而删除临时文件夹时认为这个文件夹是一个HDFS的路径，所以报错，这个错误不影响读写数据，当在集群上跑这个程序就不会报错

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### 4. 从HBase表读数据完整代码 ###

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
    import org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase.HBaseTableCatalog
    
    object ReadHBase {
    
      def main(args: Array[String]): Unit = {
    
        val spark = SparkSession.builder().appName("ReadHBase").master("local").getOrCreate()
        val sc = spark.sparkContext
        val sqlContext = spark.sqlContext
        import sqlContext.implicits._
    
        val df: DataFrame = sqlContext
          .read
          .options(Map(HBaseTableCatalog.tableCatalog -> Catalog.schema))
          .format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase")
          .load()
    
        df.createOrReplaceTempView("test1")
    
        spark.sql("select * from test1").show()
    
        spark.stop()
      }
    }

执行结果如下：

+----+-----+----+----+----+----+----+----+----+
    |col0| col1|col2|col3|col4|col5|col6|col7|col8|
    +----+-----+----+----+----+----+----+----+----+
    |   0| true| 0.0| 0.0|   0|   0|   0|   0|  48|
    |   1|false| 1.0| 1.0|   1|   1|   1|   1|  49|
    |   2| true| 2.0| 2.0|   2|   2|   2|   2|  50|
    |   3|false| 3.0| 3.0|   3|   3|   3|   3|  51|
    |   4| true| 4.0| 4.0|   4|   4|   4|   4|  52|
    |   5|false| 5.0| 5.0|   5|   5|   5|   5|  53|
    |   6| true| 6.0| 6.0|   6|   6|   6|   6|  54|
    |   7|false| 7.0| 7.0|   7|   7|   7|   7|  55|
    |   8| true| 8.0| 8.0|   8|   8|   8|   8|  56|
    |   9|false| 9.0| 9.0|   9|   9|   9|   9|  57|
    +----+-----+----+----+----+----+----+----+----+

--------------------

转自：CoderJed  
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