配置Spark读取HBase表数据

要使用Spark读取HBase表数据，你需要遵循以下步骤：

1. 添加依赖

确保你的项目中包含了必要的依赖，对于Maven项目，你可以在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.hbase</groupId>
    <artifactId>hbaseclient</artifactId>
    <version>2.4.7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>sparksqlkafka010_2.12</artifactId>
    <version>3.1.2</version>
</dependency>

2. 创建SparkSession

创建一个SparkSession，用于执行与HBase的交互操作。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark HBase Example")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

3. 配置HBase连接参数

设置HBase连接参数，包括Zookeeper地址和HBase表名。

val hbaseConf = new org.apache.hadoop.conf.Configuration()
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost")
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
hbaseConf.set("zookeeper.znode.parent", "/hbase")

4. 读取HBase表数据

使用spark.read方法从HBase表中读取数据。

val hbaseTable = "your_hbase_table_name"
val hbaseColumnFamily = "your_column_family"
val hbaseColumnQualifier = "your_column_qualifier"
val hbaseDF = spark.read
  .options(Map(
    "hbase.table" > hbaseTable,
    "hbase.columns.mapping" > s"$hbaseColumnFamily:$hbaseColumnQualifier"
  ))
  .format("org.apache.hadoop.hbase.spark")
  .load()

5. 显示数据

使用show方法查看从HBase表中读取的数据。

hbaseDF.show()

这样，你就可以使用Spark读取HBase表中的数据了，请根据实际情况替换上述代码中的your_hbase_table_name、your_column_family和your_column_qualifier为你的HBase表的实际名称和列族/列限定符。