Utiliser Apache Spark pour lire et écrire des données Apache HBase

Article
02/27/2024

Apache HBase est généralement interrogé soit avec son API de bas niveau (analyses, obtentions et insertions), soit avec une syntaxe SQL en utilisant Apache Phoenix. Apache fournit également le connecteur Apache Spark HBase. Le connecteur constitue une alternative pratique et efficace pour interroger et modifier des données stockées par HBase.

Prérequis

Deux clusters HDInsight distincts déployés dans le même réseau virtuel. Un cluster HBase et un cluster Spark avec Spark 2.1 (HDInsight 3.6) minimum installé. Pour plus d’informations, consultez Créer des clusters Linux dans HDInsight à l’aide du portail Azure.
Le schéma d'URI de votre principal espace de stockage de clusters. Ce schéma serait wasb:// pour le Stockage Blob Azure, abfs:// pour Azure Data Lake Storage Gen2 ou adl:// pour Azure Data Lake Storage Gen1. Si le transfert sécurisé est activé pour le stockage Blob, l’URI sera wasbs://. Voir aussi transfert sécurisé.

Procédure générale

La procédure à suivre pour permettre à votre cluster Spark d’interroger votre cluster HBase est la suivante :

Préparer des exemples de données dans HBase.
Procurez-vous le fichier hbase-site.xml à partir de votre dossier de configuration de cluster HBase (/etc/HBase/conf), puis placez une copie de hbase-site.xml dans votre dossier de configuration Spark 2 (/etc/spark2/conf). (FACULTATIF : utilisez le script fourni par l’équipe HDInsight pour automatiser ce processus)
Exécuter spark-shell en référençant le connecteur HBase Spark par ses coordonnées Maven dans l’option packages.
Définir un catalogue qui mappe le schéma de Spark vers HBase.
Interagir avec les données HBase à l’aide des API RDD ou DataFrame.

Préparer des exemples de données dans Apache HBase

Dans cette étape, vous créez et vous remplissez un tableau dans Apache HBase, que vous pouvez ensuite interroger avec Spark.

Utilisez la commande ssh pour vous connecter à votre cluster HBase. Modifiez la commande en remplaçant HBASECLUSTER par le nom de votre cluster HBase, puis saisissez la commande :
```
ssh sshuser@HBASECLUSTER-ssh.azurehdinsight.net
```
Utilisez la commande hbase shell pour démarrer l’interpréteur de commandes interactif HBase. Entrez la commande suivante dans votre connexion SSH :
```
hbase shell
```
Utilisez la commande create pour créer une table HBase avec deux familles de colonnes. Entrez la commande suivante :
```
create 'Contacts', 'Personal', 'Office'
```

Utilisez la commande put pour insérer des valeurs dans une colonne et sur une ligne spécifiées d’une table particulière. Entrez la commande suivante :

put 'Contacts', '1000', 'Personal:Name', 'John Dole'
put 'Contacts', '1000', 'Personal:Phone', '1-425-000-0001'
put 'Contacts', '1000', 'Office:Phone', '1-425-000-0002'
put 'Contacts', '1000', 'Office:Address', '1111 San Gabriel Dr.'
put 'Contacts', '8396', 'Personal:Name', 'Calvin Raji'
put 'Contacts', '8396', 'Personal:Phone', '230-555-0191'
put 'Contacts', '8396', 'Office:Phone', '230-555-0191'
put 'Contacts', '8396', 'Office:Address', '5415 San Gabriel Dr.'

Utilisez la commande exit pour arrêter l’interpréteur de commandes interactif HBase. Entrez la commande suivante :
```
exit
```

Exécuter des scripts pour configurer la connexion entre les clusters

Pour configurer la communication entre les clusters, suivez les étapes pour exécuter deux scripts sur vos clusters. Ces scripts automatisent le processus de copie des fichiers décrit dans la section « Configurer la communication manuellement ».

Le script que vous exécutez à partir du cluster HBase charge hbase-site.xml et les informations de mappage IP HBase sur le stockage par défaut attaché à votre cluster Spark.
Le script que vous exécutez à partir du cluster Spark configure deux tâches cron pour exécuter régulièrement deux scripts d’assistance :
1. Tâche cron HBase : télécharger de nouveaux fichiers hbase-site.xml et le mappage IP HBase à partir du compte de stockage par défaut Spark vers le nœud local
2. Tâche cron Spark : vérifie si une mise à l’échelle Spark s’est produite et si le cluster est sécurisé. Dans ce cas, modifiez /etc/hosts pour inclure le mappage IP HBase stocké localement

REMARQUE : Avant de continuer, vérifiez que vous avez ajouté le compte de stockage du cluster Spark à votre cluster HBase en tant que compte de stockage secondaire. Assurez-vous que les scripts sont dans l’ordre indiqué.

Utilisez une Action de script sur votre cluster HBase pour appliquer les modifications avec les considérations suivantes :

Propriété	Valeur
URI de script bash	`https://hdiconfigactions2.blob.core.windows.net/hbasesparkconnect/connector-hbase.sh`
Type(s) de nœud	Région
Paramètres	`-s SECONDARYS_STORAGE_URL -d "DOMAIN_NAME`
Persistant	Oui

SECONDARYS_STORAGE_URL est l’URL du stockage par défaut côté Spark. Exemple de paramètre : -s wasb://sparkcon-2020-08-03t18-17-37-853z@sparkconhdistorage.blob.core.windows.net -d "securehadooprc"

Utilisez une Action de script sur votre cluster Spark pour appliquer les modifications avec les considérations suivantes :

Propriété	Valeur
URI de script bash	`https://hdiconfigactions2.blob.core.windows.net/hbasesparkconnect/connector-spark.sh`
Type(s) de nœud	Head, Worker, Zookeeper
Paramètres	`-s "SPARK-CRON-SCHEDULE" (optional) -h "HBASE-CRON-SCHEDULE" (optional) -d "DOMAIN_NAME" (mandatory)`
Persistant	Oui

Vous pouvez spécifier la fréquence à laquelle ce cluster vérifie automatiquement si la mise à jour est nécessaire. Par défaut : -s “*/1 * * * *” -h 0 (dans cet exemple, le cron Spark s’exécute toutes les minutes, tandis que le cron HBase ne s’exécute pas)
Étant donné que le cron HBase n’est pas configuré par défaut, vous devez exécuter à nouveau ce script lors de l’exécution de la mise à l’échelle de votre cluster HBase. Si votre cluster HBase est souvent mis à l’échelle, vous pouvez choisir de configurer la tâche cron HBase automatiquement. Par exemple : -s '*/1 * * * *' -h '*/30 * * * *' -d "securehadooprc" configure le script pour effectuer des vérifications toutes les 30 minutes. Cette opération exécute régulièrement la planification cron HBase pour automatiser le téléchargement des nouvelles informations de HBase sur le compte de stockage commun vers le nœud local.

Remarque

Ces scripts fonctionnement uniquement sur des clusters HDI 5.0 et HDI 5.1.

Configurer la communication manuellement (facultatif, si le script fourni dans l’étape ci-dessus échoue)

REMARQUE : Ces étapes doivent être effectuées chaque fois que l’un des clusters subit une activité de mise à l’échelle.

Copiez le fichier hbase-site.xml du stockage local vers la racine du stockage par défaut de votre cluster Spark. Modifiez la commande pour l’adapter à votre configuration. Ensuite, entrez la commande suivante depuis votre session SSH ouverte dans le cluster HBase :

Valeur de la syntaxe	Nouvelle valeur
Schéma d’URI	Modifiez-la pour l’adapter à votre stockage. La syntaxe est pour le stockage d’objets blob doté du transfert sécurisé.
`SPARK_STORAGE_CONTAINER`	Remplacez par le nom du conteneur de stockage par défaut utilisé pour le cluster Spark.
`SPARK_STORAGE_ACCOUNT`	Remplacez par le nom du compte de stockage par défaut utilisé pour le cluster Spark.

hdfs dfs -copyFromLocal /etc/hbase/conf/hbase-site.xml wasbs://SPARK_STORAGE_CONTAINER@SPARK_STORAGE_ACCOUNT.blob.core.windows.net/

Mettez ensuite fin à votre connexion SSH à votre cluster HBase.
```
exit
```
Connectez-vous au nœud principal de votre cluster Spark à l’aide de SSH. Modifiez la commande en remplaçant SPARKCLUSTER par le nom de votre cluster Spark, puis saisissez la commande :
```
ssh sshuser@SPARKCLUSTER-ssh.azurehdinsight.net
```
Saisissez la commande pour copier hbase-site.xml du stockage par défaut de votre cluster Spark vers le dossier de configuration Spark 2 sur le stockage local du cluster :
```
sudo hdfs dfs -copyToLocal /hbase-site.xml /etc/spark2/conf
```

Exécuter l’interpréteur de commandes Spark en référençant le connecteur HBase Spark

Une fois l’étape précédente terminée, vous devriez être en mesure d’exécuter Spark Shell, en référençant la version appropriée du connecteur Spark HBase.

Par exemple, le tableau suivant liste deux versions, ainsi que les commandes correspondantes actuellement utilisées par l’équipe HDInsight. Vous pouvez utiliser les mêmes versions pour vos clusters si les versions de HBase et Spark sont identiques à celles indiquées dans le tableau.

Dans votre session SSH ouverte sur le cluster Spark, entrez la commande suivante pour démarrer un interpréteur de commandes Spark :

Version de Spark	Version HDI HBase	Version SHC	Commande
2.1	HDI 3.6 (HBase 1.1)	1.1.1-2.1-s_2.11	`spark-shell --packages com.hortonworks:shc-core:1.1.1-2.1-s_2.11 --repositories https://repo.hortonworks.com/content/groups/public/`

Laissez cette instance de l'interpréteur de commandes Spark ouverte et passez à l'étape Définir un catalogue et l'interroger. Si vous ne trouvez pas les fichiers .jar correspondant à vos versions dans le référentiel SHC Core, poursuivez votre lecture.

Pour les combinaisons suivantes de versions Spark et HBase, ces artefacts ne sont plus publiés sur le référentiel ci-dessus. Vous pouvez créer les fichiers .jar à partir de la branche GitHub spark-hbase-connector. Par exemple, si vous utilisez Spark 2.4 et HBase 2.1, procédez comme suit :

Clonez le référentiel :

git clone https://github.com/hortonworks-spark/shc

Accédez à la branche-2.4 :
```
git checkout branch-2.4
```
Créez à partir de la branche (crée un fichier .jar) :
```
mvn clean package -DskipTests
```
Exécutez la commande suivante (veillez à modifier le nom .jar qui correspond au fichier .jar que vous avez créé) :
```
spark-shell --jars <path to your jar>,/usr/hdp/current/hbase-client/lib/shaded-clients/*
```
Laissez cette instance de l'interpréteur de commandes Spark ouverte et passez à la section suivante.

Définir un catalogue et l'interroger

Dans cette étape, vous définissez un objet de catalogue qui mappe le schéma depuis Apache Spark vers Apache HBase.

Dans votre interpréteur de commandes Spark ouvert, entrez les instructions import suivantes :

import org.apache.spark.sql.{SQLContext, _}
import org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase._
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import spark.sqlContext.implicits._

Entrez la commande ci-dessous pour définir un catalogue pour la table Contacts que vous avez créée dans HBase :

def catalog = s"""{
    |"table":{"namespace":"default", "name":"Contacts"},
    |"rowkey":"key",
    |"columns":{
    |"rowkey":{"cf":"rowkey", "col":"key", "type":"string"},
    |"officeAddress":{"cf":"Office", "col":"Address", "type":"string"},
    |"officePhone":{"cf":"Office", "col":"Phone", "type":"string"},
    |"personalName":{"cf":"Personal", "col":"Name", "type":"string"},
    |"personalPhone":{"cf":"Personal", "col":"Phone", "type":"string"}
    |}
|}""".stripMargin

Le code :

définit un schéma de catalogue pour la table HBase nommée Contacts.
Identifie key comme RowKey et mappe les noms de colonnes utilisés dans Spark à la famille de colonne, au nom de colonne et au type de colonne utilisés dans HBase.
Définit le RowKey en détail comme une colonne nommée (rowkey), qui a une famille de colonne cf de rowkey.

Saisissez la commande pour définir une méthode qui fournit un DataFrame autour de votre table Contacts dans HBase :

def withCatalog(cat: String): DataFrame = {
    spark.sqlContext
    .read
    .options(Map(HBaseTableCatalog.tableCatalog->cat))
    .format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase")
    .load()
 }

Créez une instance du DataFrame :
```
val df = withCatalog(catalog)
```

Interrogez le DataFrame :

df.show()

Vous devez voir deux lignes de données :

+------+--------------------+--------------+-------------+--------------+
|rowkey|       officeAddress|   officePhone| personalName| personalPhone|
+------+--------------------+--------------+-------------+--------------+
|  1000|1111 San Gabriel Dr.|1-425-000-0002|    John Dole|1-425-000-0001|
|  8396|5415 San Gabriel Dr.|  230-555-0191|  Calvin Raji|  230-555-0191|
+------+--------------------+--------------+-------------+--------------+

Inscrivez une table temporaire afin de pouvoir interroger la table HBase à l’aide de Spark SQL :
```
df.createTempView("contacts")
```

Émettez une requête SQL par rapport à la table contacts :

spark.sqlContext.sql("select personalName, officeAddress from contacts").show

Les résultats doivent ressembler à ceci :

+-------------+--------------------+
| personalName|       officeAddress|
+-------------+--------------------+
|    John Dole|1111 San Gabriel Dr.|
|  Calvin Raji|5415 San Gabriel Dr.|
+-------------+--------------------+

Insérer de nouvelles données

Pour insérer un nouvel enregistrement Contact, définissez une classe ContactRecord :

case class ContactRecord(
    rowkey: String,
    officeAddress: String,
    officePhone: String,
    personalName: String,
    personalPhone: String
    )

Créez une instance de ContactRecord et placez-la dans un tableau :

val newContact = ContactRecord("16891", "40 Ellis St.", "674-555-0110", "John Jackson","230-555-0194")

var newData = new Array[ContactRecord](1)
newData(0) = newContact

Enregistrez le tableau de nouvelles données dans HBase :

sc.parallelize(newData).toDF.write.options(Map(HBaseTableCatalog.tableCatalog -> catalog, HBaseTableCatalog.newTable -> "5")).format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase").save()

Examinez les résultats :

df.show()

Un résultat similaire à ceci s’affiche normalement :

+------+--------------------+--------------+------------+--------------+
|rowkey|       officeAddress|   officePhone|personalName| personalPhone|
+------+--------------------+--------------+------------+--------------+
|  1000|1111 San Gabriel Dr.|1-425-000-0002|   John Dole|1-425-000-0001|
| 16891|        40 Ellis St.|  674-555-0110|John Jackson|  230-555-0194|
|  8396|5415 San Gabriel Dr.|  230-555-0191| Calvin Raji|  230-555-0191|
+------+--------------------+--------------+------------+--------------+

Fermez l’interpréteur de commandes Spark en entrant la commande suivante :
```
:q
```

Étapes suivantes

Connecteur Apache Spark HBase

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