如何使用Spark分析云HBase的數據

這篇文章將為大家詳細講解有關如何使用Spark分析云HBase的數據，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

1 云HBase查詢分析的現狀

• HBase原生API：HBase原生API適合基于row key做點查，這個是HBase最擅長的查詢場景

• Phoenix：Phoenix作為HBase的SQL層，使用二級索引的技術，擅長多條件組合查詢；Phoenix沒有自己的計算資源，類似groupby這樣的復雜查詢需要借助HBase的協處理器來完成，這樣一方面性能不好，同時會影響HBase集群的穩定性；

• Spark：具有豐富的算子支持復雜分析，使用Spark集群的計算資源，通過并發分析的方式可以提高性能，同時不影響HBase集群的穩定性。

2 Spark分析HBase的方式對比

Spark分析HBase數據有“RDD API”、“SQL API”、“HFILE”三種方式，相關對比如下：

對于數據動態更新增加的小表推薦使用SQL API的方式，可以有效的優化分析，減少對HBase集群穩定性的影響；對于靜態表或者全量靜態表的分析推薦使用分析HFILE的方式直讀HDFS，這樣可以完全不影響HBase集群穩定性；不推薦使用RDD API 的方式，這種方式一方沒有優化性能差，同時在高并發以及表數據量大時，會嚴重影響HBase集群的穩定性，從而影響在線業務。

3 三種方式的具體使用

云HBase團隊為大家提供了一個github項目供大家參考使用上面的三種方式來開發Spark分析HBase的程序，項目地址：

https://github.com/lw309637554/alicloud-hbase-spark-examples?spm=a2c4e.11153940.blogcont573569.14.1b6077b4MNpI9X

• 依賴項：需要下載云HBase及云Phoenix的client包

• 分析HFILE：

• 需要先開通云HBase的HDFS訪問權限，參考文檔

• 在hbase shell中對表生成snapshot表“snapshot 'sourceTable', ‘snapshotName'”

• 在項目中配置自己的hdfs-sit.xml文件，然后通過直讀HDFS的方式分析snapshot表

• 具體的example

• RDD API對應：org.apache.spark.hbase.NativeRDDAnalyze

• SQL API對應：org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase.SqlAnalyze

• 分析HFILE對應：org.apache.spark.hfile.SparkAnalyzeHFILE

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