本文主要来自于 http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1316-2/ 谢谢原作者
准备工作一：创建一个HBase表
这里依然是以student表为例进行演示。这里假设你已经成功安装了HBase数据库，如果你还没有安装，可以参考大数据-04-Hbase入门,进行安装，安装好以后，不要创建数据库和表，只要跟着本节后面的内容操作即可。
因为hbase依赖于hadoop，因此启动和停止都是需要按照顺序进行
如果安装了独立的zookeeper
启动顺序: hadoop-> zookeeper-> hbase
停止顺序：hbase-> zookeeper-> hadoop
使用自带的zookeeper
启动顺序: hadoop-> hbase
停止顺序：hbase-> hadoop
如下所示：
cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-all.sh
cd /usr/local/hbase
./bin/start-hbase.sh //启动HBase
./bin/hbase shell //启动hbase shell
这样就可以进入hbase shell命令提示符状态。下面我们在HBase数据库中创建student表（注意：在关系型数据库MySQL中，需要首先创建数据库，然后再创建表，但是，在HBase数据库中，不需要创建数据库，只要直接创建表就可以）：
hbase> list # 查看所有表
hbase> disable 'student' # 禁用表
hbase> drop 'student' # 删除表
下面让我们一起来创建一个student表，我们可以在hbase shell中使用下面命令创建：
hbase> create 'student','info'
hbase> describe 'student'
//首先录入student表的第一个学生记录
hbase> put 'student','1','info:name','Xueqian'
hbase> put 'student','1','info:gender','F'
hbase> put 'student','1','info:age','23'
//然后录入student表的第二个学生记录
hbase> put 'student','2','info:name','Weiliang'
hbase> put 'student','2','info:gender','M'
hbase> put 'student','2','info:age','24'
数据录入结束后，可以用下面命令查看刚才已经录入的数据：
//如果每次只查看一行，就用下面命令
hbase> get 'student','1'
//如果每次查看全部数据，就用下面命令
hbase> scan 'student'
准备工作二：配置Spark
在开始编程操作HBase数据库之前，需要对做一些准备工作。
（1）请新建一个终端，执行下面命令，把HBase的lib目录下的一些jar文件拷贝到Spark中，这些都是编程时需要引入的jar包，需要拷贝的jar文件包括：所有hbase开头的jar文件、guava-12.0.1.jar、htrace-core-3.1.0-incubating.jar和protobuf-java-2.5.0.jar，可以打开一个终端按照以下命令来操作：
cd /usr/local/spark/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/jars/
mkdir hbase
cd hbase
cp /usr/local/hbase/lib/hbase*.jar ./
cp /usr/local/hbase/lib/guava-12.0.1.jar ./
cp /usr/local/hbase/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar ./
cp /usr/local/hbase/lib/protobuf-java-2.5.0.jar ./
只有这样，后面编译和运行过程才不会出错。
编写程序读取HBase数据
如果要让Spark读取HBase，就需要使用SparkContext提供的newAPIHadoopRDD API将表的内容以RDD的形式加载到Spark中。
请在Linux系统中打开一个终端，然后执行以下命令：
cd /usr/local/spark/mycode
mkdir hbase
cd hbase
mkdir -p src/main/scala
cd src/main/scala
vim SparkOperateHBase.scala
然后，在SparkOperateHBase.scala文件中输入以下代码：
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.hbase._
import org.apache.hadoop.hbase.client._
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
object SparkOperateHBase {
def main(args: Array[String]) {
val conf = HBaseConfiguration.create()
val sc = new SparkContext(new SparkConf())
//设置查询的表名
conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "student")
val stuRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat],
classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],
classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result])
val count = stuRDD.count()
println("Students RDD Count:" + count)
stuRDD.cache()
//遍历输出
stuRDD.foreach({ case (_,result) =>
val key = Bytes.toString(result.getRow)
val name = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes,"name".getBytes))
val gender = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes,"gender".getBytes))
val age = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes,"age".getBytes))
println("Row key:"+key+" Name:"+name+" Gender:"+gender+" Age:"+age)
})
}
}
然后就可以用sbt打包编译。不过，在编译之前，需要新建一个simple.sbt文件，在simple.sbt配置文件中，需要知道scalaVersion、spark-core、hbase-client、hbase-common、hbase-server的版本号。在前面章节大数据-03-Spark入门的“编写Scala独立应用程序”部分，我们已经介绍了如何寻找scalaVersion和spark-core的版本号，这里不再赘述。现在介绍如何找到你自己电脑上安装的HBase的hbase-client、hbase-common、hbase-server的版本号。
请在Linux系统中打开一个终端，输入下面命令：
cd /usr/local/hbase # 这是笔者电脑的hbase安装目录
cd lib
ls
ls命令会把“/usr/local/hbase/lib”目录下的所有jar文件全部列出来，其中，就可以看到下面三个文件：
hbase-client-1.1.2.jar
hbase-common-1.1.2.jar
hbase-server-1.1.2.jar
根据上面三个文件，我们就可以得知hbase-client、hbase-common、hbase-server的版本号是1.1.5（当然，你的电脑上可能不是这个版本号，请以你自己的版本号为准）。
有了这些版本号信息，我们就可以新建一个simple.sbt文件：
cd /usr/local/spark/mycode/hbase
vim simple.sbt
然后在simple.sbt中录入下面内容：
name := "Simple Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.3.0"
libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-client" % "1.1.2"
libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-common" % "1.1.2"
libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-server" % "1.1.2"
保存该文件，退出vim编辑器。
然后，输入下面命令：
find .
应该可以看到类似下面的文件结构：
.
./src
./src/main
./src/main/scala
./src/main/scala/SparkOperateHBase.scala
./simple.sbt
下面就可以运行sbt打包命令：
/usr/local/sbt/sbt package
打包成功以后，生成的 jar 包的位置为 /usr/local/spark/mycode/hbase/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar。
最后，通过 spark-submit 运行程序。我们就可以将生成的 jar 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行了，命令如下：
/usr/local/spark/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit --driver-class-path /usr/local/spark/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/jars/hbase/*:/usr/local/hbase/conf --class "SparkOperateHBase" /usr/local/spark/mycode/hbase/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar
特别强调，上面命令中，必须使用“–driver-class-path”参数指定依赖JAR包的路径，而且必须把”/usr/local/hbase/conf”也加到路径中。
执行后得到如下结果：
Students RDD Count:2
Row key:1 Name:Xueqian Gender:F Age:23
Row key:2 Name:Weiliang Gender:M Age:24
编写程序向HBase写入数据
下面编写程序向HBase中写入两行数据。
请打开一个Linux终端，输入如下命令：
cd /usr/local/spark/mycode/hbase
vim src/main/scala/SparkWriteHBase.scala
上面命令用vim编辑器新建了一个文件SparkWriteHBase.scala，然后，在SparkWriteHBase.scala文件中输入下面代码：
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat
import org.apache.spark._
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
object SparkWriteHBase {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkWriteHBase").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val tablename = "student"
sc.hadoopConfiguration.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename)
val job = new Job(sc.hadoopConfiguration)
job.setOutputKeyClass(classOf[ImmutableBytesWritable])
job.setOutputValueClass(classOf[Result])
job.setOutputFormatClass(classOf[TableOutputFormat[ImmutableBytesWritable]])
val indataRDD = sc.makeRDD(Array("3,Rongcheng,M,26","4,Guanhua,M,27")) //构建两行记录
val rdd = indataRDD.map(_.split(',')).map{arr=>{
val put = new Put(Bytes.toBytes(arr(0))) //行健的值
put.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("name"),Bytes.toBytes(arr(1))) //info:name列的值
put.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("gender"),Bytes.toBytes(arr(2))) //info:gender列的值
put.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("age"),Bytes.toBytes(arr(3).toInt)) //info:age列的值
(new ImmutableBytesWritable, put)
}}
rdd.saveAsNewAPIHadoopDataset(job.getConfiguration())
}
}
保存该文件退出vim编辑器，然后，使用sbt打包编译，命令如下：
/usr/local/sbt/sbt package
打包成功以后，生成的 jar 包的位置为 /usr/local/spark/mycode/hbase/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar。实际上，由于之前我们已经编写了另外一个代码文件SparkOperateHBase.scala，所以，simple-project_2.11-1.0.jar中实际包含了SparkOperateHBase.scala和SparkWriteHBase.scala两个代码文件的编译结果（class文件），在运行命令时，可以通过–class后面的名称参数来决定运行哪个程序, 这个名字就是scala文件名。
最后，通过 spark-submit 运行程序。我们就可以将生成的 jar 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行了，命令如下：
/usr/local/spark/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit --driver-class-path /usr/local/spark/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/jars/hbase/*:/usr/local/hbase/conf --class "SparkWriteHBase" /usr/local/spark/mycode/hbase/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar
执行后，我们可以切换到刚才的HBase终端窗口，在HBase shell中输入如下命令查看结果：
hbase> scan 'student'
