Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。
因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可...
代码在spark 2.2.0版本亲测
1. 基于HBase API批量写入第一种是最简单的使用方式了，就是基于RDD的分区，由于在spark中一个partition总是存储在一个excutor上，因此可以创建一个HBase连接，提交整个partition的内容。
大致的代码是:
rdd.foreachPartition { records => val config = HBaseConfiguration.create config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181") config.set("hbase.zookeeper.quorum", "a1,a2,a3") val connection = ConnectionFactory.createConnection(config) val table = connection.getTable(TableName.valueOf("rec:user_rec")) // 举个例子而已，真实的代码根据records来 val list = new java.util.ArrayList[Put] for(i <- 0 until 10){ val put = new Put(Bytes.toBytes(i.toString)) put.addColumn(Bytes.toBytes("t"), Bytes.toBytes("aaaa"), Bytes.toBytes("1111")) list.add(put) } // 批量提交 table.put(list) // 分区数据写入HBase后关闭连接 table.close() }这样每次写的代码很多，显得不够友好，如果能跟dataframe保存parquet、csv之类的就好了。下面就看看怎么实现dataframe直接写入hbase吧！
2. Hortonworks的SHC写入由于这个插件是hortonworks提供的，maven的中央仓库并没有直接可下载的版本。需要用户下载源码自己编译打包，如果有maven私库，可以上传到自己的maven私库里面。具体的步骤可以参考如下：
2.1 下载源码、编译、上传去官网github下载即可：https://github.com/hortonworks-spark/shc
可以直接按照下面的readme说明来，也可以跟着我的笔记走。
下载完成后，如果有自己的私库，可以修改shc中的distributionManagement。然后点击旁边的maven插件deploy发布工程，如果只想打成jar包，那就直接install就可以了。
在pom.xml中引入：
<dependency> <groupId>com.hortonworks</groupId> <artifactId>shc-core</artifactId> <version>1.1.2-2.2-s_2.11-SNAPSHOT</version> </dependency> 2.3首先创建应用程序，Application.scala
object Application { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("normal").getOrCreate() spark.sparkContext.setLogLevel("warn") val data = (0 to 255).map { i => HBaseRecord(i, "extra")} val df:DataFrame = spark.createDataFrame(data) df.write .mode(SaveMode.Overwrite) .options(Map(HBaseTableCatalog.tableCatalog -> catalog)) .format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase") .save() } def catalog = s"""{ |"table":{"namespace":"rec", "name":"user_rec"}, |"rowkey":"key", |"columns":{ |"col0":{"cf":"rowkey", "col":"key", "type":"string"}, |"col1":{"cf":"t", "col":"col1", "type":"boolean"}, |"col2":{"cf":"t", "col":"col2", "type":"double"}, |"col3":{"cf":"t", "col":"col3", "type":"float"}, |"col4":{"cf":"t", "col":"col4", "type":"int"}, |"col5":{"cf":"t", "col":"col5", "type":"bigint"}, |"col6":{"cf":"t", "col":"col6", "type":"smallint"}, |"col7":{"cf":"t", "col":"col7", "type":"string"}, |"col8":{"cf":"t", "col":"col8", "type":"tinyint"} |} |}""".stripMargin } case class HBaseRecord( col0: String, col1: Boolean, col2: Double, col3: Float, col4: Int, col5: Long, col6: Short, col7: String, col8: Byte) object HBaseRecord { def apply(i: Int, t: String): HBaseRecord = { val s = s"""row${"%03d".format(i)}""" HBaseRecord(s, i % 2 == 0, i.toDouble, i.toFloat, i, i.toLong, i.toShort, s"String$i: $t", i.toByte) } }然后再resources目录下，添加hbase-site.xml、hdfs-site.xml、core-site.xml等配置文件。主要是获取Hbase中的一些连接地址。
3. HBase 2.x+即将发布的hbase-spark如果有浏览官网习惯的同学，一定会发现，HBase官网的版本已经到了3.0.0-SNAPSHOT，并且早就在2.0版本就增加了一个hbase-spark模块，使用的方法跟上面hortonworks一样，只是format的包名不同而已，猜想就是把hortonworks给拷贝过来了。
另外Hbase-spark 2.0.0-alpha4目前已经公开在maven仓库中了。
不过，内部的spark版本是1.6.0，太陈旧了！！！！真心等不起了...
期待hbase-spark官方能快点提供正式版吧。
参考hortonworks-spark/shc github：https://github.com/hortonworks-spark/shc
maven仓库地址:
Hbase spark sql/ dataframe官方文档：