引言

Apache HBase v1.0 发布了，这是 HBase 一个主要的里程碑。
值得我们注意的是，hbase1.0推出了全新的 API 以及重新组织客户端 API，被标注deprecated的api将于2.0版本去除。

本文内容大部分基于Hbase源码官方文档及网络博客
User API Reference
HBase Refguide

所有代码基于spark1.3、hbase1.0和hadoop2.6

环境配置

首先操作hbase需要如下jar包：

1.guava-12.0.1.jar
2.hbase-client-1.0.0.jar
3.hbase-common-1.0.0.jar
4.hbase-prefix-tree-1.0.0.jar
5.hbase-protocol-1.0.0.jar
6.hbase-server-1.0.0.jar
7.htrace-core-3.1.0-incubating.jar

凑齐这七颗jar包我们就可以操作hbase了。

首先，将这些jar包及文件放在同一的目录中
然后，在spark-default中设置
spark.driver.extraClassPath=(jar包目录，就是你当前系统文件系统目录，不是hdfs)
当然如果是集群运行的话还要配置：
spark.executor.extraClassPath=（jar包目录，注意要保证你的每台executor机器上都存在这个目录，不然会报错）
下面是我的设置：

spark.executor.extraClassPath=/home/hadoop/wzq_workspace/lib/*
spark.driver.extraClassPath=/home/hadoop/wzq_workspace/lib/*

这样做的好处是，不用每次提交任务都要–jars，感觉很麻烦。

spark-shell中小试牛刀

配置好上面的几个步骤后，用你喜欢的三个方式之一（local，standalone，yarn）打开spark-shell都可以。
键入：

import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
import org.apache.hadoop.hbase.client._

如果成功import的话，说明你的classpath配置成功了。接下来我们来连接hbase。

val myConf = HBaseConfiguration.create()
myConf.set("hbase.zookeeper.quorum","master.hadoop,slave1.hadoop,slave2.hadoop")

根据hbase架构，设置zookeeper就可以找到master的地址了。
或者网上有人说把hbase-site.xml放到classpath中，不然程序获取不到集群的信息。但是这样还是觉得麻烦些。
我这里是设置了三节点zookeeper，改成你集群上课用的zookeeper域名就可以了。
最后就是见证奇迹的时刻：（获取hbase连接）

val connect = ConnectionFactory.createConnection(myConf)

如果返回如下结果就说明成功了:

res2: org.apache.hadoop.hbase.client.Connection = hconnection-0x3d3b59a4

下面开始用API来操作hbase

创建表

import org.apache.hadoop.hbase._
import org.apache.hadoop.hbase.client._

val myConf = HBaseConfiguration.create()
//标注1
myConf.set("hbase.zookeeper.quorum","master.hadoop,slave1.hadoop,slave2.hadoop")
    //利用工厂方法进行创建,使用RPC调用返回
    val connection = ConnectionFactory.createConnection(myConf)
    val admin = connection.getAdmin
    try {
      //创建命名空间
 admin.createNamespace(NamespaceDescriptor.create("wzq").build())
      val tableDesc = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(tableName))
      tableDesc.setDurability(Durability.FSYNC_WAL)
      //创建两列列簇，分别是columFamliy和columCompany
      val coluemFamliyDes = new HColumnDescriptor("columFamliy")
      val coluemCompanyDes = new HColumnDescriptor("columCompany")
      tableDesc.addFamily(coluemFamliyDes)
      admin.createTable(tableDesc)
    }finally{
      admin.close()
      connection.close()
    }

虽说用api可以创建表，但个人还是推荐用hbase shell来进行。

从表中读数据到RDD

首先：

import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
import org.apache.hadoop.hbase.client._
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat

接下来：

val conf = HBaseConfiguration.create()
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
conf.set("hbase.zookeeper.quorum","master.hadoop,slave1.hadoop,slave2.hadoop")
//我们还可以制定范围
conf.set(TableInputFormat.SCAN_ROW_START, "000000")
conf.set(TableInputFormat.SCAN_ROW_STOP, "666666")
val rdd = sc.newAPIHadoopRDD(conf,classOf[TableInputFormat],classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result])
rdd.count

将RDD批量插入HBase

首先配置：

val conf = HBaseConfiguration.create()
    conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
    conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "master.hadoop,slave1.hadoop,slave2.hadoop")

其次创建一个JobConf

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

接下来就需要将RDD转化为RDD[（ImmutableBytesWritable，org.apache.hadoop.hbase.client.Put）]

val rdd = sc.textFile("*")
val insertRDD = rdd.map(data=>{
   val put = new Put(Bytes.tpBytes("Key"))
   put.addColumn(*)
   ******
   put.addColumn(*)
   put.setDurability(Durability.ASYNC_WAL)
   (new ImmutableBytesWritable,put)
})

接下来我们就可以调用saveAsHadoopDataset方法了

insertRDD.saveAsHadoopDataset(jobConf)

增删改查

//获得表
  val yourTable = conn.getTable(Table)

//插入数据，指定键值
val p = new Put("0001".getBytes)
//添加插入的内容,制定列簇，和列名以及内容
p.addColumn("Columfamliy".getBytes,"Column".getBytes, "content".getBytes)
//提交
yourTable.put(p)

//查询数据
val g = new Get("0001".getBytes)
val result = yourTable.get(g)
//指定想要查询的列簇列名
val value = Bytes.toString(result.getValue("Columfamliy".getBytes,"Column".getBytes))
println("content of 0001 :"+value)

//扫描数据
val s = new Scan()
s.addColumn("Columfamliy".getBytes,"Column".getBytes)
val scanner = yourTable.getScanner(s)
 for(r <- scanner){
 println("value: " + Bytes.toString(
 r.getValue("Columfamliy".getBytes,"Column".getBytes)))
}
scanner.close()

//删除数据
val d = new Delete("0001".getBytes)
d.addColumn("Columfamliy".getBytes,"Column".getBytes)
yourTable.delete(d)

//关闭连接
if(table != null) yourTable.close()
conn.close()