spark 读写hbase(scala)——2.批量操作

### 回答1：
批量操作是指一次性对多个数据进行操作，可以提高操作效率。在使用 Spark 读写 HBase 时，也可以使用批量操作来提高效率。具体实现方式如下：

1. 批量写入数据

使用 HBase 的 Put 类来创建要写入的数据，然后将 Put 对象添加到一个 List 中，最后使用 HBase 的 Table 类的 put 方法来批量写入数据。示例代码如下：

val conf = HBaseConfiguration.create()
val connection = ConnectionFactory.createConnection(conf)
val table = connection.getTable(TableName.valueOf("table_name"))

val puts = new ListBuffer[Put]()
for (i <- 1 to 100) {
  val put = new Put(Bytes.toBytes(s"row_$i"))
  put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col"), Bytes.toBytes(s"value_$i"))
  puts += put
}

table.put(puts.toList.asJava)

2. 批量读取数据

使用 HBase 的 Get 类来创建要读取的数据，然后将 Get 对象添加到一个 List 中，最后使用 HBase 的 Table 类的 get 方法来批量读取数据。示例代码如下：

val conf = HBaseConfiguration.create()
val connection = ConnectionFactory.createConnection(conf)
val table = connection.getTable(TableName.valueOf("table_name"))

val gets = new ListBuffer[Get]()
for (i <- 1 to 100) {
  val get = new Get(Bytes.toBytes(s"row_$i"))
  get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col"))
  gets += get
}

val results = table.get(gets.toList.asJava)
for (result <- results) {
  val row = Bytes.toString(result.getRow)
  val value = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col")))
  println(s"$row: $value")
}

以上就是使用 Scala 实现 Spark 读写 HBase 的批量操作的方法。

### 回答2：
在实际的数据处理中，一次需要对多条数据进行读写操作，如果每次都进行单条的读写逐条操作会使程序效率非常低下。所以spark提供了批量操作API，可以对多条数据进行一次性的读写操作，极大地提高了程序的效率。

批量读操作：

批量读取数据的方式有两种：Get和Scan。

使用Get方式读取多条数据，需要将每条数据对应的Get对象添加到List集合当中，再将List集合转换为RDD对象进行操作。示例代码如下：

val conf = HBaseConfiguration.create()
conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tableName)

val gets = new util.ArrayList[Get]()
gets.add(new Get(Bytes.toBytes("rowkey1")))
gets.add(new Get(Bytes.toBytes("rowkey2")))
gets.add(new Get(Bytes.toBytes("rowkey3")))

conf.set(TableInputFormat.SCAN, convertScanToString(new Scan()))

val getRdd = sc.parallelize(gets)
val hbaseRdd = getRdd.map((_, null)).hbaseBulkGet(conf, tableName, (result: Result) => {
  val kv: Array[Byte] = result.getValue(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(column))
  Bytes.toString(kv)
})
println(hbaseRdd.collect.toBuffer)

使用Scan方式读取多条数据，需要将Scan对象作为参数传入，再将RDD对象转换为PairRDD并使用hbaseScan方法进行操作。示例代码如下：

val conf = HBaseConfiguration.create()
conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tableName)

val scan = new Scan(Bytes.toBytes("rowkey1"), Bytes.toBytes("rowkey3"))

conf.set(TableInputFormat.SCAN, convertScanToString(scan))

val hbaseRdd = sc.hbaseScanRDD(conf).map((result: Result) => {
  val kv: Array[Byte] = result.getValue(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(column))
  Bytes.toString(kv)
})
println(hbaseRdd.collect.toBuffer)

批量写操作：

批量写操作可以使用Put对象集合，将多条数据对应的Put对象添加到集合中，并将集合转换成RDD进行操作即可。示例代码如下：

val conf = HBaseConfiguration.create()
conf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tableName)

val puts = new util.ArrayList[Put]()
puts.add(new Put(Bytes.toBytes("rowkey1")).addColumn(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(column), Bytes.toBytes("value1")))
puts.add(new Put(Bytes.toBytes("rowkey2")).addColumn(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(column), Bytes.toBytes("value2")))
puts.add(new Put(Bytes.toBytes("rowkey3")).addColumn(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(column), Bytes.toBytes("value3")))

val putRdd = sc.parallelize(puts)
putRdd.hbaseBulkPut(conf, tableName)

总结：

批量操作是Spark访问HBase的常见操作方式，在实际的实现过程中需要注意以下几点：

1、Get和Scan对象在HBase中读取数据的方式不一样，需要注意区分；

2、使用批量读操作可以大大提高程序效率，减少读写操作的时间消耗；

3、使用批量写操作需要合理规划写入的数据，避免出现数据冲突问题，影响程序的运行。

### 回答3：
本篇文章将继续深入介绍如何使用Scala编码实现Spark读写操作HBase，具体涉及到HBase的批量操作。

一、Batch操作概述

在使用HBase进行数据处理的时候，我们常常需要对一个或多个表进行批量操作，批量操作即是针对 HBase的多行进行插入、删除等操作，以此来实现在HBase操作上的高效处理。HBase提供了很多批量操作API，比如 Put、Get、Delete、Scan，这些API都是可以批量操作的。

在Spark中，我们同样可以使用类似的API对HBase进行批量操作。本文将根据具体需求使用Spark实现HBase的批量操作。

二、批量操作的实现

Spark读写HBase时，使用RDD中的foreachPartition来对每个分区进行处理，在该函数内使用HBase API进行操作。关于批量操作，我们可以在每个分区中开启一个batch操作，将每个操作加入batch后，再提交即可。

例如，我们可以考虑实现一个批量put的功能，将RDD中的数据一批一批写入表中：

def insert(tableName: String, rdd: RDD[(String, String)]): Unit = {
    try{
      rdd.foreachPartition({
        iter =>
        val conf = HBaseUtils.getHBaseConfiguration()
        conf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tableName)
        val conn = ConnectionFactory.createConnection(conf)
        val table = conn.getTable(TableName.valueOf(tableName))
        val puts = new java.util.ArrayList[Put]()
        
        iter.foreach { 
          case (rowKey:String, value: String) => {
            // 构造put对象并append
            val put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey))
            put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(columnQualifier), Bytes.toBytes(value))
            puts.add(put)
            if (puts.size() >= batchSize) {
              // 多条记录组成的put对象，使用put(List<Put>)一次性写入
              table.put(puts)
              puts.clear()
            }
          }
        }
        // 如果puts还有内容，再写一次
        if (puts.size() > 0) {
          table.put(puts)
          puts.clear()
        }
        table.close()
        conn.close()
      })
    } catch {
      case e: Exception => e.printStackTrace()
    }
}

在该方法中，我们使用foreachPartition遍历RDD中的每个分区，然后通过Connection来获取HBase表实例。

之后定义了一个用于存放Put的List，当List的大小大于等于batchSize时，就将这个List中的所有put操作提交给HBase执行。

最后，释放资源，并为大家展示如何调用这个方法：

val rdd: RDD[(String, String)] = ...
val tableName: String = ...
insert(tableName, rdd)

使用这种方式实现批量put，我们可以将一批数据提交到HBase执行，从而提升写入效率。当然，对于其他批量操作也可以应用类似的方式。

三、总结

本文根据实际需求，结合Spark和HBase的特点，实现了一些常用的批量操作，为大家提供了一个快速、高效的HBase操作方案。批量操作的好处是，可以将多条记录一次性操作，请求与写入等待时间都会得到缩短，获得更高的效率。感兴趣的同学可以试试，在实际开发中应该会受益匪浅！