前面讲到Hbase的时候可以通过Java API的方式操作Hbase数据库，由于Java和Scala可以互相调用，本节使用Scala语言通过Spark平台来实现分布式操作Hbase数据库，并且打包部署到Spark集群上面。这样我们对Spark+Scala项目开发有一个完整的认识和实际工作场景的一个体会。
我们创建一个Spark的工程，然后创建一个HbaseJob的object类文件，项目的功能是从Hbase批量读取课程商品表数据然后存储到Hadoop的HDFS上的功能，如代码3.15所示：
【代码3.15】 HbaseJob.scala
package com.chongdianleme.mailimport org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfigurationimport org.apache.hadoop.hbase.client.{Result,Get,HConnectionManager}import org.apache.hadoop.hbase.util.{ArrayUtils,Bytes}import org.apache.spark._import scopt.OptionParserimport scala.collection.mutable.ListBuffer/**
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*/object HbaseJob{caseclassParams(//输入目录的数据就是课程ID,每行记录就一个课程ID，后面根据课程ID作为rowKey从Hbase里查询数据inputPath:String="file:///D:\\chongdianleme\\Hbase项目\\input",outputPath:String="file:///D:\\chongdianleme\\Hbase项目\\output",table:String="chongdianleme_kc",minPartitions:Int=1,mode:String="local")defmain(args:Array[String]){val defaultParams=Params()val parser=new OptionParser[Params]("HbaseJob"){head("HbaseJob: 解析参数.")opt[String]("inputPath").text(s"inputPath 输入目录, default: ${defaultParams.inputPath}}").action((x,c)=>c.copy(inputPath=x))opt[String]("outputPath").text(s"outputPath 输出目录, default: ${defaultParams.outputPath}").action((x,c)=>c.copy(outputPath=x))opt[Int]("minPartitions").text(s"minPartitions , default: ${defaultParams.minPartitions}").action((x,c)=>c.copy(minPartitions=x))opt[String]("table").text(s"table table, default: ${defaultParams.table}").action((x,c)=>c.copy(table=x))opt[String]("mode").text(s"mode 运行模式, default: ${defaultParams.mode}").action((x,c)=>c.copy(mode=x))note("""|For example,the following command runs this app on a HbaseJob dataset:""".stripMargin)}parser.parse(args,defaultParams).map{params=>{println("参数值："+params)readFilePath(params.inputPath,params.outputPath,params.table,params.minPartitions,params.mode)}}getOrElse{System.exit(1)}println("充电了么App - Spark分布式批量操作Hbase实战 -- 计算完成！")}defreadFilePath(inputPath:String,outputPath:String,table:String,minPartitions:Int,mode:String)={val sparkConf=newSparkConf().setAppName("HbaseJob")sparkConf.setMaster(mode)val sc=newSparkContext(sparkConf)//加载数据文件val data=sc.textFile(inputPath,minPartitions)data.mapPartitions(batch(_,table)).saveAsTextFile(outputPath)sc.stop()}defbatch(keys:Iterator[String],hbaseTable:String)={val lineList=ListBuffer[String]()import scala.collection.JavaConversions._val conf=HBaseConfiguration.create()//每批数据创建一个Hbase连接，多条数据操作共享这个连接val connection=HConnectionManager.createConnection(conf)//获取表val table=connection.getTable(hbaseTable)keys.foreach(rowKey=>{try{//根据rowKey主键也就是课程ID查询数据val get=newGet(rowKey.getBytes())//指定需要获取的列蔟和列get.addColumn("kcname".getBytes(),"name".getBytes())get.addColumn("saleinfo".getBytes(),"price".getBytes())get.addColumn("saleinfo".getBytes(),"issale".getBytes())val result=table.get(get)var nameRS=result.getValue("kcname".getBytes(),"name".getBytes())var kcName="";if(nameRS!=null&&nameRS.length>0){kcName=newString(nameRS);}val priceRS=result.getValue("saleinfo".getBytes,"price".getBytes)var price=""if(priceRS!=null&&priceRS.length>0)price=newString(priceRS)val issaleRS=result.getValue("saleinfo".getBytes,"issale".getBytes)var issale=""if(issaleRS!=null&&issaleRS.length>0)issale=newString(issaleRS)lineList+=rowKey+"\001"+kcName+"\001"+price+"\001"+issale}catch{casee:Exception=>e.printStackTrace()}})//每批数据操作完毕，别忘了关闭表和数据库连接table.close()connection.close()lineList.toIterator}}
代码开发完成后，我们看看怎么部署到Spark集群上去运行，运行的方式和我们的Spark集群怎么部署的有关，Spark集群部署有三种方式：单独Standalone集群部署，Spark on yarn部署，local本地模式三种灵活部署方式，前两种都是分布式部署，后面的是单机方式。一般大数据部门都有Hadoop集群，所以推荐Spark on Yarn部署，这样更方便服务器资源的统一管理和分配。
Spark on Yarn部署非常简单，主要是把Spark的包解压就可以用了，每台服务器上放一份，并且放在相同的目录下。步骤如下：
1）配置scala环境变量
#解压Scala的包，然后vim /etc/profile
export SCALA_HOME=/home/hadoop/software/scala-2.11.8
2）解压tar xvzf spark--bin-hadoop.tgz，每台hadoop服务器上放在同一个目录下
不用任何配置值即可，用spark-submit提交就行。
Spark环境部署好之后，把我们的操作Hbase项目编译打包，一个是项目本身的jar，另一个是项目依赖的jar集合，分别上传到任意一台服务器就行，不要每台服务器都传，在哪台服务器运行就在哪台服务器上上传就行，依赖的jar包放在这个目录/home/hadoop/chongdianleme/chongdianleme-spark-task-1.0.0/lib/下，项目本身的jar包放在这里目录下/home/hadoop/chongdianleme/，然后通过spark-submit提交如下脚本即可：
hadoop fs -rmr /ods/kc/dim/ods_kc_dim_hbase/;
/home/hadoop/software/spark21/bin/spark-submit --jars $(echo /home/hadoop/chongdianleme/chongdianleme-spark-task-1.0.0/lib/*.jar | tr ’ ’ ‘,’) --master yarn --queue hadoop --num-executors 1 --driver-memory 1g --executor-memory 1g --executor-cores 1 --class com.chongdianleme.mail.HbaseJob /home/hadoop/chongdianleme/hbase-task.jar --inputPath /mid/kc/dim/mid_kc_dim_kcidlist/ --outputPath /ods/kc/dim/ods_kc_dim_hbase/ --table chongdianleme_kc --minPartitions 6 --mode yarn
其中hadoop fs -rmr /ods/kc/dim/ods_kc_dim_hbase/;是为了下次执行这个任务避免输出目录已经存在，我们提前先把输出先删掉，执行完之后输出目录会重新生成。
脚本参数说明：
–jars 是你程序依赖的所有jar存放的目录
–master 是指定在哪里跑，在Hadoop的Yarn上跑写Yarn，本地方式写Local。
– queue 如果是Yarn方式，指定分配到哪个队列的资源上。
– num-executors 指定跑几个Task。
–driver.maxResultSize driver的最大内存设置，默认1G比较小。超过了会OOM,可以根据情况设置大一些。
– executor-memory 每个Task分配内存。
– executor-cores每个Task分配几个虚拟CPU。
– class 你的程序的入口类，后面跟jar包，在后面是Java或Scala的main函数的业务参数。
这就是我们从编程，编译打包、部署到服务器如何分布式运行的完整过程，后面章节讲的Spark分布式机器学习也是这么来打包和部署的。
总结
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