要在Spark中讀取本地的HBase文件，可以使用HBase的Java API和Spark的HBase Connector。下面是使用Spark讀取本地HBase文件的一般步驟：

1. 在pom.xml（如果是Maven項目）或build.sbt（如果是SBT項目）文件中添加HBase和Spark的依賴項。例如，對于Maven項目，可以添加以下依賴項：

<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>

2. 在Spark應用程序中導入必要的類：

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.hadoop.hbase.spark.HBaseContext

3. 創建一個SparkSession對象：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read HBase File")
  .master("local")
  .getOrCreate()

4. 創建HBase配置對象并設置必要的參數：

val hbaseConf = HBaseConfiguration.create()
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost")
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")

5. 創建HBaseContext對象：

val hbaseContext = new HBaseContext(spark.sparkContext, hbaseConf)

6. 使用HBaseContext的bulkGet方法讀取HBase文件：

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")), // 要讀取的行鍵
  record => {
    // 創建Get對象并設置要獲取的列族和列
    val get = new Get(record)
    columns.foreach(column => {
      get.addColumn(Bytes.toBytes(cf), Bytes.toBytes(column))
    })
    get
  },
  (result: Result) => {
    // 將結果轉換為Array[(Array[Byte], Array[Byte], Array[Byte])]
    result.rawCells().map(cell => (cell.getRowArray, cell.getFamilyArray, cell.getValueArray))
  }
)

7. 可以進一步處理RDD中的數據，例如轉換為DataFrame進行分析：

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()

這樣就可以讀取本地HBase文件并在Spark中進行進一步的處理和分析。請注意，上述示例假設已經正確設置了HBase的配置和ZooKeeper的連接參數。