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使用 Apache Spark 读取和写入 Apache HBase 数据

项目
02/27/2024

通常使用 Apache HBase 的低级别 API（扫描、获取和放置）或者通过 Apache Phoenix 使用 SQL 语法来查询 Apache HBase。 Apache 还提供 Apache Spark HBase 连接器。对于查询和修改 HBase 存储的数据，使用该连接器是一种便捷高效的替代方式。

先决条件

部署在同一虚拟网络中的两个单独的 HDInsight 群集。一个HBase 和一个至少安装了 Spark 2.1 (HDInsight 3.6) 的 Spark。有关详细信息，请参阅使用 Azure 门户在 HDInsight 中创建基于 Linux 的群集。
群集主存储的 URI 方案。对于 Azure Blob 存储，此架构为 wasb://；对于 Azure Data Lake Storage Gen2，此架构为 abfs://；对于 Azure Data Lake Storage Gen1，此架构为 adl://。如果为 Blob 存储启用了安全传输，则 URI 将为 wasbs://。另请参阅安全传输。

整体进程

让 Spark 群集能够查询 HBase 群集的主要过程如下所示：

在 HBase 中准备一些示例数据。
从 HBase 群集配置文件夹 (/etc/hbase/conf) 获取 hbase-site.xml 文件，并将 hbase-site.xml 的副本放入 Spark 2 配置文件夹 (/etc/spark2/conf)。（可选：使用 HDInsight 团队提供的脚本来自动执行此过程）
运行 spark-shell，在 packages 中按 Maven 坐标来引用 Spark HBase 连接器。
定义将架构从 Spark 映射到 HBase 的目录。
使用 RDD 或 DataFrame API 与 HBase 数据进行交互。

在 Apache HBase 中准备示例数据

此步骤中，将在 Apache HBase 中创建并填充一个表，然后可使用 Spark 对其进行查询。

使用 ssh 命令连接到 HBase 群集。编辑命令，将 HBASECLUSTER 替换为 HBase 群集的名称，然后输入该命令：
```
ssh sshuser@HBASECLUSTER-ssh.azurehdinsight.net
```
使用 hbase shell 命令启动 HBase 交互式 shell。在 SSH 连接中输入以下命令。
```
hbase shell
```
使用 create 命令创建包含双列系列的 HBase 表。输入以下命令：
```
create 'Contacts', 'Personal', 'Office'
```

使用 put 命令将指定列中的值插入特定表中的指定行。输入以下命令：

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.'

使用 exit 命令停止 HBase 交互式 shell。输入以下命令：
```
exit
```

运行脚本以设置群集之间的连接

若要设置群集之间的通信，请执行相关步骤，在群集上运行两个脚本。这些脚本将自动执行“手动设置通信”部分所述的文件复制过程。

从 HBase 群集运行的脚本会将 hbase-site.xml 和 HBase IP 映射信息上传到 Spark 群集所附加的默认存储。
从 Spark 群集运行的脚本设置两个 cron 作业，以定期运行两个帮助器脚本：
1. HBase cron 作业 - 将新的 hbase-site.xml 文件和 HBase IP 映射从 Spark 默认存储帐户下载到本地节点
2. Spark cron 作业 - 检查是否发生了 Spark 缩放以及群集是否安全。如果是，则编辑 /etc/hosts 以包含本地存储的 HBase IP 映射

注意：在继续之前，请确保已将 Spark 群集的存储帐户作为辅助存储帐户添加到了 HBase 群集。请确保按所示顺序运行脚本。

在 HBase 群集上使用脚本操作以应用更改（考虑以下因素）：

properties	Value
Bash 脚本 URI	`https://hdiconfigactions2.blob.core.windows.net/hbasesparkconnect/connector-hbase.sh`
节点类型	区域
parameters	`-s SECONDARYS_STORAGE_URL -d "DOMAIN_NAME`
持久化	是

SECONDARYS_STORAGE_URL 是 Spark 端默认存储的 URL。参数示例：-s wasb://sparkcon-2020-08-03t18-17-37-853z@sparkconhdistorage.blob.core.windows.net -d "securehadooprc"

在 Spark 群集上使用脚本操作以应用更改（考虑以下因素）：

properties	Value
Bash 脚本 URI	`https://hdiconfigactions2.blob.core.windows.net/hbasesparkconnect/connector-spark.sh`
节点类型	头、辅助角色、Zookeeper
参数	`-s "SPARK-CRON-SCHEDULE" (optional) -h "HBASE-CRON-SCHEDULE" (optional) -d "DOMAIN_NAME" (mandatory)`
持久化	是

可以指定希望此群集自动检查更新的频率。默认值：-s “*/1 * * * *” -h 0（在此示例中，Spark cron 每分钟运行一次，而 HBase cron 不运行）
由于默认情况下未设置 HBase cron，因此在对 HBase 群集执行缩放时需要重新运行此脚本。如果 HBase 群集经常缩放，可以选择自动设置 HBase cron 作业。例如：-s '*/1 * * * *' -h '*/30 * * * *' -d "securehadooprc" 将脚本配置为每 30 分钟执行一次检查。这样将会定期运行 HBase cron 计划，以自动将公共存储帐户上的新 HBase 信息下载到本地节点。

注意

这些脚本仅适用于 HDI 5.0 和 HDI 5.1 群集。

手动设置通信（可选，如果上述步骤中提供的脚本失败）

注意： 每当其中一个群集经历缩放活动时，都需要执行这些步骤。

将 hbase-site.xml 从本地存储复制到 Spark 群集默认存储所在的根目录。编辑命令以反映配置。然后，在与 HBase 群集建立的 SSH 会话中输入该命令：

语法值	新值
URI 方案	修改此值以反映存储。语法适用于启用了安全传输的 Blob 存储。
`SPARK_STORAGE_CONTAINER`	替换为 Spark 群集使用的默认存储容器名称。
`SPARK_STORAGE_ACCOUNT`	替换为 Spark 群集使用的默认存储帐户名称。

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

然后退出与 HBase 群集的 ssh 连接。
```
exit
```
使用 SSH 连接到 Spark 集群的头节点。编辑命令，将 SPARKCLUSTER 替换为 Spark 群集的名称，然后输入该命令：
```
ssh sshuser@SPARKCLUSTER-ssh.azurehdinsight.net
```
输入命令，将 hbase-site.xml 从 Spark 群集的默认存储复制到群集本地存储上的 Spark 2 配置文件夹中：
```
sudo hdfs dfs -copyToLocal /hbase-site.xml /etc/spark2/conf
```

运行 Spark Shell，引用 Spark HBase 连接器

完成上述步骤后，你应该能够运行 Spark shell，并引用相应版本的 Spark HBase 连接器。

例如，下表列出了 HDInsight 团队当前使用的两个版本和相应的命令。如果 HBase 和 Spark 的版本与表中指示的版本相同，则可以为群集使用相同的版本。

在与 Spark 群集建立的 SSH 会话中，输入以下命令以启动 Spark shell：

Spark 版本	HDI HBase 版本	SHC 版本	Command
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/`

保持此 Spark shell 实例处于打开状态，并继续定义目录和查询。如果在 SHC Core 存储库中找不到与版本相对应的 jar，请继续阅读。

对于 Spark 和 HBase 版本的后续组合，这些项目不再在上述存储库中发布。可以直接从 spark-hbase-connector GitHub 分支生成 jar。例如，如果运行的是 Spark 2.4 和 HBase 2.1，请完成以下步骤：

克隆存储库：

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

转到 branch-2.4：
```
git checkout branch-2.4
```
从分支生成（创建 .jar 文件）：
```
mvn clean package -DskipTests
```
运行以下命令（请确保更改与所生成的 .jar 文件相对应的 .jar 名称）：
```
spark-shell --jars <path to your jar>,/usr/hdp/current/hbase-client/lib/shaded-clients/*
```
保持此 Spark shell 实例处于打开状态，并继续执行下一部分。

定义目录和查询

在此步骤中，定义一个将架构从 Apache Spark 映射到 Apache HBase 的目录对象。

在打开的 Spark Shell 中，输入以下 import 语句：

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

输入以下命令，以定义在 HBase 中创建的 Contacts 表的目录：

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

代码：

定义名为 Contacts 的 HBase 表的目录架构。
将 rowkey 标识为 key，并将 Spark 中使用的列名映射到 HBase 中使用的列族、列名和列类型。
将 Rowkey 定义为具有 rowkey 的特定列族 cf 的命名列 (rowkey)。

输入命令，以定义一个在 HBase 中提供围绕 Contacts 表的 DataFrame 的方法：

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

创建 DataFrame 的实例：
```
val df = withCatalog(catalog)
```

查询 DataFrame：

df.show()

应看到如下两行数据：

+------+--------------------+--------------+-------------+--------------+
|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|
+------+--------------------+--------------+-------------+--------------+

注册一个临时表，以便使用 Spark SQL 查询 HBase 表：
```
df.createTempView("contacts")
```

针对 contacts 表发出 SQL 查询：

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

应看到如下结果：

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

插入新数据

若要插入新的 Contact 记录，请定义 ContactRecord 类：

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

创建 ContactRecord 的实例并将其放在一个数组中：

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

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

将新数据数组保存到 HBase：

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

检查结果：

df.show()

应看到如下输出：

+------+--------------------+--------------+------------+--------------+
|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|
+------+--------------------+--------------+------------+--------------+

通过输入以下命令关闭 spark shell：
```
:q
```

后续步骤

Apache Spark HBase 连接器

通过