sparkでローカルのHBaseファイルを読み込むにはどうすればいいですか？

2年 ago
優斗, 朝陽
2 minutes

SparkでローカルのHBaseファイルを読み取るには、HBaseのJava APIとSparkのHBase Connectorを使用することができます。以下はローカルのHBaseファイルをSparkで読み取る一般的な手順です。

  1. Mavenプロジェクトの場合は、pom.xmlにHBaseとSparkの依存関係を追加してください。例えば、以下の依存関係を追加できます。
<dependencies>
    <!-- HBase -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hbase</groupId>
        <artifactId>hbase-client</artifactId>
        <version>2.4.6</version>
    </dependency>
    
    <!-- Spark -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
        <version>3.2.0</version>
    </dependency>
    
    <!-- HBase Connector for Spark -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hbase</groupId>
        <artifactId>hbase-spark</artifactId>
        <version>3.0.0</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. Sparkアプリケーションで必要なクラスをインポートする。
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.hadoop.hbase.spark.HBaseContext
  1. SparkSessionオブジェクトを作成してください。
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read HBase File")
  .master("local")
  .getOrCreate()
  1. HBaseの設定オブジェクトを作成し、必要なパラメータを設定します。
val hbaseConf = HBaseConfiguration.create()
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost")
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
  1. HBaseContextオブジェクトを作成する:
val hbaseContext = new HBaseContext(spark.sparkContext, hbaseConf)
  1. まとめて取得
val tableName = "my_table"
val cf = "my_column_family"
val columns = Seq("column1", "column2")

val rdd = hbaseContext.bulkGet[Array[Byte], Array[(Array[Byte], Array[Byte], Array[Byte])]](
  tableName,
  2, // 并行度
  spark.sparkContext.parallelize(Seq("rowkey1", "rowkey2")), // 要读取的行键
  record => {
    // 创建Get对象并设置要获取的列族和列
    val get = new Get(record)
    columns.foreach(column => {
      get.addColumn(Bytes.toBytes(cf), Bytes.toBytes(column))
    })
    get
  },
  (result: Result) => {
    // 将结果转换为Array[(Array[Byte], Array[Byte], Array[Byte])]
    result.rawCells().map(cell => (cell.getRowArray, cell.getFamilyArray, cell.getValueArray))
  }
)
  1. RDD中のデータをさらに処理し、DataFrameに変換して分析を行うことができます。
import spark.implicits._

val df = rdd.map(row => (Bytes.toString(row._1), Bytes.toString(row._2), Bytes.toString(row._3)))
  .toDF("rowkey", "column_family", "value")

df.show()

HBaseファイルをローカルで読み込み、Sparkでさらなる処理と分析を行うことができます。ただし、HBaseの設定とZooKeeperの接続パラメータが正しく設定されていることを前提としています。

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