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打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”设置为“true”（该参数值默认为“false”，改为“true”后对已有业务没有影响。如果要卸载HBase服务，卸载前请将此参数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。
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提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目录下，以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行，Java接口对应的类名前有Java字样，请参考具体样例代码进行书写。 yarn-client模式： java/scala 版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkDeleteExample SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar bulktable python版本（文件名等于实际保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar HBaseBulkDeleteExample.py bulktable yarn-cluster模式： java/scala 版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkDeleteExample SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar bulktable python版本（文件名等于实际保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar HBaseBulkDeleteExample.py bulktable
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Python样例代码 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkOnHbasePythonExample中HBaseBulkDeleteExample文件： def main(args: Array[String]) { # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("JavaHBaseBulkDeleteExample")\ .getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkDeleteExample') # 创建类实例并调用方法，传递sc._jsc参数 spark._jvm.JavaHBaseBulkDeleteExample().execute(spark._jsc, sys.argv) # 停止SparkSession spark.stop()
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资源释放 关于ResultScanner和Table实例，在用完之后，需要调用它们的Close方法，将资源释放掉。Close方法，要放在finally块中，来确保一定会被调用到。 正确示例： ResultScanner scanner = null; try { scanner = demoTable.getScanner(s); //Do Something here. } finally { scanner.close(); } 错误示例： 在代码中未调用scanner.close()方法释放相关资源。 scanner.close()方法未放置在finally块中。 ResultScanner scanner = null; scanner = demoTable.getScanner(s); //Do Something here. scanner.close();
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Table实例的创建 public abstract class TableOperationImpl { private static Configuration conf = null; private static Connection connection = null; private static Table table = null; private static TableName tableName = TableName.valueOf("sample_table"); public TableOperationImpl() { init(); } public void init() { conf = ConfigurationSample.getConfiguration(); try { connection = ConnectionFactory.createConnection(conf); table = conn.getTable(tableName); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } public void close() { if (table != null) { try { table.close(); } catch (IOException e) { System.out.println("Can not close table."); } finally { table = null; } } if (connection != null) { try { connection.close(); } catch (IOException e) { System.out.println("Can not close connection."); } finally { connection = null; } } } public void operate() { init(); process(); close(); } }
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Configuration实例的创建 该类应该通过调用HBaseConfiguration的create()方法来实例化。否则，将无法正确加载HBase中的相关配置项。 正确示例： //该部分，应该是在类成员变量的声明区域声明 private Configuration hbaseConfig = null; //建议在类的构造函数中，或者初始化方法中实例化该类 hbaseConfig = HBaseConfiguration.create(); 错误示例： hbaseConfig = new Configuration();
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共享Configuration实例 HBase客户端代码通过创建一个与ZooKeeper之间的HConnection，来获取与一个HBase集群进行交互的权限。一个ZooKeeper的HConnection连接，对应着一个Configuration实例，已经创建的HConnection实例，会被缓存起来。也就是说，如果客户端需要与HBase集群进行交互的时候，会传递一个Configuration实例到缓存中去，HBase Client部分通过已缓存的HConnection实例，来判断属于这个Configuration实例的HConnection实例是否存在，如果不存在，会创建一个新的HConnection，如果存在，则会直接返回相应的实例。 因此，如果频繁地创建Configuration实例，会导致创建很多不必要的HConnection实例，很容易达到ZooKeeper的连接数上限。 建议在整个客户端代码范围内，都共用同一个Configuration对象实例。
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使用限制 Thrift Server支持的语言：Python、C++。 Thrift Server功能不支持冷热分离、热点自愈和二级索引。 只有非安全集群支持Thrift Server。 Thrift Server只在Core节点中部署。 Thrift Server服务扩容依赖Core节点扩容。 开启用户认证后，不允许开启Thrift Server。 开启Thrift Server后，用IP连接集群节点Thrift Server进程故障会影响业务。 Thrift Server不支持对接ELB。
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前提条件 已安装客户端。例如安装目录为“/opt/hadoopclient”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。 各组件业务用户由 MRS 集群管理员根据业务需要创建。 “机机”用户需要下载keytab文件，“人机”用户第一次登录时需修改密码。 非root用户使用HBase客户端，请确保该HBase客户端目录的属主为该用户，否则请参考如下命令修改属主。 chown user:group -R 客户端安装目录/HBase
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使用HBase客户端 安装客户端，具体请参考安装客户端章节。 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令切换到客户端目录。 cd /opt/hadoopclient 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户，当前用户需要具有创建HBase表的权限，具体请参见角色管理配置拥有对应权限的角色，参考创建用户章节，为用户绑定对应角色。如果当前集群未启用Kerberos认证，则无需执行此命令。 kinit 组件业务用户 例如，kinit hbaseuser。 直接执行HBase组件的客户端命令。 hbase shell
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一键部署客户端 准备Linux弹性云服务器。 使用一键部署客户端工具，建议Linux弹性云服务器的操作系统类型为EulerOS，CentOS，Ubuntu和SUSE。具体操作请参见准备弹性云服务器。 下载客户端一键部署工具。 使用SSH登录工具（如PuTTY）通过“弹性IP”远程登录到Linux弹性云服务器，然后执行如下命令，获取客户端一键部署工具： curl -O -k "https://cloudtable-publish.obs.myhuaweicloud.com/cloudtable-client/quick_start_hbase_shell.sh" 此命令适用于HBase 2.x版本。 一键部署包内置校验文件。 准备集群访问地址。 登录 表格存储服务 管理控制台，在左侧导航树单击集群管理，然后在集群列表中找到所需要的集群，并获取相应的“ZK链接地址（内网）”。该参数值就是集群访问地址，如图1所示。 图1 ZK链接地址 使用工具部署客户端。 请将以下命令中的"$zookeeper_address"参数替换为3获取的ZK链接地址，然后在弹性云服务器命令行窗口，执行该命令一键部署客户端。 普通集群一键部署命令。 source quick_start_hbase_shell.sh $zookeeper_address 启动Shell访问集群。 在上一步执行source命令自动部署客户端后，就已自动启动了HBase Shell。在后续使用过程中，您也可以执行“bin/hbase shell”命令启动Shell访问集群。
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Python代码样例 # -*- coding: utf-8 -*- # 引入公共模块 import sys import os # 引入Thrift自带模块，如果不存在则需要执行pip install thrift安装 from thrift.transport import TTransport from thrift.protocol import TBinaryProtocol from thrift.transport import THttpClient from thrift.transport import TSocket # 引入通过hbase.thrift生成的模块 gen_py_path = os.path.abspath('gen-py') sys.path.append(gen_py_path) from hbase import THBaseService from hbase.ttypes import TColumnValue, TColumn, TTableName, TTableDescriptor, TColumnFamilyDescriptor, TGet, TPut, TScan # 配置CloudTable HBase集群的ThriftServer的IP，可以通过集群的详情页面获取 host = "x.x.x.x" socket = TSocket.TSocket(host, 9090) transport = TTransport.TBufferedTransport(socket) protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(transport) client = THBaseService.Client(protocol) transport.open() # 测试表名 tableNameInBytes = "test".encode("utf8") tableName = TTableName(ns="default".encode("utf8"), qualifier=tableNameInBytes) # 预分region的split key splitKeys=[] splitKeys.append("row3".encode("utf8")) splitKeys.append("row5".encode("utf8")) # 建表操作 client.createTable(TTableDescriptor(tableName=tableName, columns=[TColumnFamilyDescriptor(name="cf1".encode("utf8"))]), splitKeys) print("Create table %s success." % tableName) # Put单条数据 put = TPut(row="row1".encode("utf8"), columnValues=[TColumnValue(family="cf1".encode("utf8"), qualifier="q1".encode("utf8"), value="test_value1".encode("utf8"))]) client.put(tableNameInBytes, put) print("Put single row success.") # Put多条数据 puts = [] puts.append(TPut(row="row4".encode("utf8"), columnValues=[TColumnValue(family="cf1".encode("utf8"), qualifier="q1".encode("utf8"), value="test_value1".encode("utf8"))])) puts.append(TPut(row="row6".encode("utf8"), columnValues=[TColumnValue(family="cf1".encode("utf8"), qualifier="q1".encode("utf8"), value="test_value1".encode("utf8"))])) puts.append(TPut(row="row8".encode("utf8"), columnValues=[TColumnValue(family="cf1".encode("utf8"), qualifier="q1".encode("utf8"), value="test_value1".encode("utf8"))])) client.putMultiple(tableNameInBytes, puts) print("Put rows success.") # Get单条数据 get = TGet(row="row1".encode("utf8")) result = client.get(tableNameInBytes, get) print("Get Result: ", result) # Get多条数据 gets = [] gets.append(TGet(row="row4".encode("utf8"))) gets.append(TGet(row="row8".encode("utf8"))) results = client.getMultiple(tableNameInBytes, gets) print("Get multiple rows: ", results) # Scan数据 startRow, stopRow = "row4".encode("utf8"), "row9".encode("utf8") scan = TScan(startRow=startRow, stopRow=stopRow) caching=1 results = [] while True: scannerResult = client.getScannerResults(tableNameInBytes, scan, caching) lastOne = None for result in scannerResult: results.append(result) print("Scan Result: ", result) lastOne = result # 没有更多数据，退出 if lastOne is None: break else: # 重新生成下一次scan的startRow newStartRow = bytearray(lastOne.row) newStartRow.append(0x00) scan = TScan(startRow=newStartRow, stopRow=stopRow) # 禁用和删除表 client.disableTable(tableName) print("Disable table %s success." % tableName) client.deleteTable(tableName) print("Delete table %s success." % tableName) # 所有操作都结束后，关闭连接 transport.close()
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打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”设置为“true”（该参数值默认为“false”，改为“true”后对已有业务没有影响。如果要卸载HBase服务，卸载前请将此参数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。
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提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目录下，以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行，Java接口对应的类名前有Java字样，请参考具体样例代码进行书写。 yarn-client模式： java/scala 版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkDeleteExample SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar bulktable python版本（文件名等于实际保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar HBaseButDeleteExample.py bulktable yarn-cluster模式： java/scala 版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkDeleteExample SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar bulktable python版本（文件名等于实际保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar HBaseButDeleteExample.py bulktable
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Python样例代码 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkOnHbasePythonExample中HBaseBulkDeleteExample文件： def main(args: Array[String]) { # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("JavaHBaseBulkDeleteExample")\ .getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkDeleteExample') # 创建类实例并调用方法，传递sc._jsc参数 spark._jvm.JavaHBaseBulkDeleteExample().execute(spark._jsc, sys.argv) # 停止SparkSession spark.stop()
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