前言
之前因为仅仅是把HBase当成一个可横向扩展并且具有持久化能力的KV数据库，所以只用在了指标存储上，参看很早之前的一篇文章
基于HBase做Storm 实时计算指标存储。这次将HBase用在了用户行为存储上，因为Rowkey的过滤功能也很不错，可以很方便的把按人或者内容的维度过滤出所有的行为。从某种意义上，HBase的是一个有且仅有一个多字段复合索引的存储引擎。
虽然我比较推崇实时计算，不过补数据或者计算历史数据啥的，批处理还是少不了的。对于历史数据的计算，其实我是有两个选择的，一个是基于HBase的已经存储好的行为数据进行计算，或者基于Hive的原始数据进行计算，最终选择了前者，这就涉及到Spark(StreamingPro) 对HBase的批处理操作了。
整合过程
和Spark 整合，意味着最好能有Schema(Mapping),因为Dataframe 以及SQL API 都要求你有Schema。 遗憾的是HBase 有没有Schema取决于使用者和场景。通常SparkOnHBase的库都要求你定义一个Mapping(Schema),比如hortonworks的 SHC(https://github.com/hortonworks-spark/shc) 就要求你定义一个如下的配置：
{
"rowkey":"key",
"table":{"namespace":"default", "name":"pi_user_log", "tableCoder":"PrimitiveType"},
"columns":{"col0":{"cf":"rowkey", "col":"key", "type":"string"},
"col1":{"cf":"f","col":"col1", "type":"string"}
}
}
看上面的定义已经还是很容易看出来的。对HBase的一个列族和列取一个名字，这样就可以在Spark的DataSource API使用了，关于如何开发Spark DataSource API可以参考我的这篇文章利用 Spark DataSource API 实现Rest数据源中使用，SHC大体实现的就是这个API。现在你可以这么用了：
val cat = "{\n\"rowkey\":\"key\",\"table\":{\"namespace\":\"default\", \"name\":\"pi_user_log\", \"tableCoder\":\"PrimitiveType\"},\n\"columns\":{\"col0\":{\"cf\":\"rowkey\", \"col\":\"key\", \"type\":\"string\"},\n\"28360592\":{\"cf\":\"f\",\"col\":\"28360592\", \"type\":\"string\"}\n}\n}"
val cc = sqlContext
.read
.options(Map(HBaseTableCatalog.tableCatalog -> cat))
.format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase")
.load()
不过当你有成千上万个列，那么这个就无解了，你不大可能一一定义，而且很多时候使用者也不知道会有哪些列，列名甚至可能是一个时间戳。我们现在好几种情况都遇到了，所以都需要解决：
- 自动获取HBase里所有的列形成Schema,这样就不需要用户配置了。
- 规定HBase只有两个列，一个rowkey,一个 content,content 是一个map,包含所有以列族+列名为key，对应内容为value。
先说说第二种方案(因为其实第一种方案也要依赖于第二种方案)：
{
"name": "batch.sources",
"params": [
{
"inputTableName": "log1",
"format": "org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase.raw",
"path": "-",
"outputTable": "log1"
}
]
},
{
"name": "batch.sql",
"params": [
{
"sql": "select rowkey,json_value_collect(content) as actionList from log1",
"outputTableName":"finalTable"
}
]
},
首先我们配置了一个HBase的表，叫log1,当然，这里是因为程序通过hbase-site.xml获得HBase的链接，所以配置上你看不到HBase相关的信息。接着呢，在SQL 里你就可以对content 做处理了。我这里是把content 转化成了JSON格式字符串。再之后你就可以自己写一个UDF函数之类的做处理了，从而实现你复杂的业务逻辑。我们其实每个字段里存储的都是JSON，所以我其实不关心列名，只要让我拿到所有的列就好。而上面的例子正好能够满足我这个需求了。
而且实现这个HBase DataSource 也很简单，核心逻辑大体如下：
case class HBaseRelation(
parameters: Map[String, String],
userSpecifiedschema: Option[StructType]
)(@transient val sqlContext: SQLContext)
extends BaseRelation with TableScan with Logging {
val hbaseConf = HBaseConfiguration.create()
def buildScan(): RDD[Row] = {
hbaseConf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, parameters("inputTableName"))
val hBaseRDD = sqlContext.sparkContext.newAPIHadoopRDD(hbaseConf, classOf[TableInputFormat], classOf[ImmutableBytesWritable], classOf[Result])
.map { line =>
val rowKey = Bytes.toString(line._2.getRow)
import net.liftweb.{json => SJSon}
implicit val formats = SJSon.Serialization.formats(SJSon.NoTypeHints)
val content = line._2.getMap.navigableKeySet().flatMap { f =>
line._2.getFamilyMap(f).map { c =>
(Bytes.toString(f) + ":" + Bytes.toString(c._1), Bytes.toString(c._2))
}
}.toMap
val contentStr = SJSon.Serialization.write(content)
Row.fromSeq(Seq(UTF8String.fromString(rowKey), UTF8String.fromString(contentStr)))
}
hBaseRDD
}
}
那么我们回过头来，如何让Spark自动发现Schema呢？大体你还是需要过滤所有数据得到列的合集，然后形成Schema的，成本开销很大。我们也可以先将我们的数据转化为JSON格式，然后就可以利用Spark已经支持的JSON格式来自动推倒Schema的能力了。
总体而言，其实并不太鼓励大家使用Spark 对HBase进行批处理，因为这很容易让HBase过载,比如内存溢出导致RegionServer 挂掉，最遗憾的地方是一旦RegionServer 挂掉了，会有一段时间读写不可用，而HBase 又很容易作为实时在线程序的存储，所以影响很大。
