如何使用scala+spark读写hbase
从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。
spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。
一般如果每个节点都安装了hbase和hadoop的安装包的话，可以在hadoop-env内将hadoop的classpath设置上hbase的classpath，可以解决你的问题。如果不是的话，建议学习使用distribution cache，减少jar上传的时间。
使用IDE新建Scala 或 Java 工程，确保项目结构符合 Maven 推荐的项目结构。
Spark通过提供丰富的Scala， Java，Python API及交互式Shell来提高可用性。Spark与Hadoop的结合 Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。
如果希望下次自动启动，修改集群里机器的所有slaves配置文件，具体目录 ${SPARK_HOME}/conf/slaves 在要卸载的子节点上，HBASE_HOME/bin目录下，执行 ./graceful_stop.sh 子节点的hostname，即可卸载子节点。
spark功能的主要入口点是
1、SparkContext是spark功能的主要入口。其代表与spark集群的连接，能够用来在集群上创建RDD、累加器、广播变量。SparkContext是Spark应用程序的入口点，它代表了与Spark集群的连接，并用于创建RDD、累加器、广播变量等。
2、RDD，Dataset。Spark编程抽象Dataset在Spark0之前，Spark的主要编程接口是RDD，在0之后RDD被Dataset所取代，从性能上和安全性上会更胜一筹。
3、pyspark查看默认conf，需要增加配置的默认端口。
4、在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的RDD进行转换；还可以从Hive Table进行查询返回。
SparkSQL同步Hbase数据到Hive表
1、Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。
2、在开发过程中使用spark去读取hive分区表的过程中（或者使用hive on spark、nodepad开发工具），部分开发人员未注意添加分区属性过滤导致在执行过程中加载了全量数据，引起任务执行效率低、磁盘IO大量损耗等问题。
3、SparkSQL相较于Hive的另外一个优点，是支持大量不同的数据源，包括hive、json、parquet、jdbc等等。SparkSQL由于身处Spark技术堆栈内，基于RDD来工作，因此可以与Spark的其他组件无缝整合使用，配合起来实现许多复杂的功能。
4、Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。
5、Spark on Hive是以Spark角度看Hive是数据源，在Spark中配置Hive，并获取Hive中的元数据，然后用SparkSQL操作hive表的数据并直接翻译成SparkRDD任务。Hive只是作为一个Spark的数据源。
如何提高spark批量读取HBase数据的性能
1、CheckPartitionTable规则执行类，需要通过引入sparkSession从而获取到引入conf；需要继承Rule[LogicalPlan]；通过splitPredicates方法，分离分区谓词，得到分区谓词表达式。
2、为了提高大数据平台的性能，可以采取以下操作：优化硬件配置：根据大数据平台的实际需求，合理配置硬件资源，包括内存、硬盘、处理器等，以确保平台在高并发、大数据量处理时能够充分发挥硬件性能。
3、因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统(例如Hadoop文件系统或HBase)中读取输入数据，所以将spark尽可能部署到靠近存储系统很重要。所以，有如下建议： 1，如果可能，在与HDFS相同的节点上运行Spark。
4、region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率。
5、和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。
6、此外，Spark还能与Hadoop无缝衔接，Spark可以使用YARN作为它的集群管理器，可以读取HDFS、HBase等一切Hadoop的数据。Spark在最近几年发展迅速，相较于其他大数据平台或框架，Spark的代码库最为活跃。
Spark对硬件的要求
1、硬件环境：两台四核cpu、4G内存、500G硬盘的虚拟机。软件环境：64位Ubuntu104 LTS；主机名分别为sparkspark2，IP地址分别为1**.1*.**.***/***。JDK版本为7。
2、官方网站只是要求内存在8GB之上即可（Impala要求机器配置在128GB）。当然，真正要高效处理，仍然是内存越大越好。若内存超过200GB，则需要当心，因为JVM对超过200GB的内存管理存在问题，需要特别的配置。
3、本地模式（Local Mode）：简述：在本地模式下，Spark运行在单个机器上，通常用于开发和测试。拓展：本地模式非常适合小规模数据处理和开发测试任务，但对于大规模数据处理，需要更强大的集群部署方式。
4、大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn；具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。
5、有些集群是专用的，比如给你三台设备只跑一个spark，那还算Ok。但在很多规模很小的团体中，在有限的硬件设备的情况下，又要跑spark，比如又要跑zookeeper、kafka等等，这个时候，我们希望它们之间是不会互相干扰的。
spark读hbase数据的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于hbase+spark、spark读hbase数据的信息别忘了在本站进行查找喔。