Spark读写Hbase的二种方式对比

一.传统方式

这种方式就是常用的TableInputFormat和TableOutputFormat来读写hbase，如下代码所示

简单解释下，用sc.newAPIHadoopRDD根据conf中配置好的scan来从Hbase的数据列族中读取包含(ImmutableBytesWritable, Result)的RDD,

随后取出rowkey和value的键值对儿利用StatCounter进行一些最大最小值的计算最终写入hbase的统计列族.

二.SparkOnHbase方式

重点介绍第二种方式,这种方式其实是利用Cloudera-labs开源的一个HbaseContext的工具类来支持spark用RDD的方式批量读写hbase,先给个传送门大家感受下

https://github.com/cloudera-labs/SparkOnHBase/blob/cdh5-0.0.2/src/main/scala/com/cloudera/spark/hbase/HBaseContext.scala

https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-13992

https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-14160

虽然这个hbase-spark的module在Hbase上的集成任务很早就完成了，但是已知发布的任何版本我还没找到该模块，不知道什么情况,再等等吧

那么问题来了，这种方式的优势在哪儿呢，官方的解释我翻译如下

1>无缝的使用Hbase connection

2>和Kerberos无缝集成

3>通过get或者scan直接生成rdd

4>利用RDD支持hbase的任何组合操作

5>为通用操作提供简单的方法，同时通过API允许不受限制的未知高级操作

6>支持java和scala

7>为spark和 spark streaming提供相似的API

ok，由于hbaseContext是一个只依赖hadoop,hbase,spark的jar包的工具类，因此可以拿过来直接用

废话不说，直接用我调试过的代码来感受下

想用HbaseContext很简单，如上面代码所示,需要说明的是hbaseContext的hbaseScanRDD方法，这个方法返回的是一个

(RowKey, List[(columnFamily, columnQualifier, Value)]类型的RDD,如下

刚开始用的挺不习惯的.还得循环取出来rowkey对应的这么多列,这里你如果对它的RDD返回类型不爽，官方很贴心的提供了另外一个方法

怎么样，是不是看着很眼熟了?你可以自定义第三个参数(ImmutableBytesWritable, Result)，对函数f进行自定义来返回你自己喜欢的RDD格式，

程序运行结果如下，过滤出了9:20到9:58所有的rowkey以及对应的列

当然HbaseContext还有其他bulkGet，bulkPut,bulkDelete等，都是可以直接将hbase的操作转换成RDD,只要转成RDD了，那么rdd的这么多transform和action就可以玩的很happy了.