Spark怎么把array［Bean］写入hbase

Apache Spark可以将数组（Array[Bean]）中的Bean对象序列化并写入HBase。首先，你需要将Bean对象转换为适合HBase存储的数据格式，通常是BytesWritable，因为HBase底层是基于列式存储的。以下是基本步骤：

1. 定义一个`RowMapper`或`ToRowFunction`，这是Spark用于将数据映射到HBase Row Key、Column Family、Column Qualifier和Value的关键函数。例如：

import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GenericRowWithSchema

class BeanToHBaseMapper extends ToRowFunction[GenericRowWithSchema] {
  override def apply(row: GenericRowWithSchema): Array[Byte] = {
    val bean = row.get("beanColumn") // 假设"beanColumn"是你想要操作的Bean字段
    // 将Bean对象转换为BytesWritable，例如使用Bean的id作为行键，其他属性作为列值
    val idBytes = Bytes.toBytes(bean.id)
    val dataBytes = Bytes.toBytes(bean.data) // 假设data是一个可以直接序列化的属性
    Array(idBytes, "cf".getBytes(), "cq".getBytes(), dataBytes) // cf: Column Family, cq: Column Qualifier
  }
}

2. 使用`toDF()`将数据转换为DataFrame，然后调用`writeToHBase()`函数：

val df = spark.createDataFrame(Seq(yourBeans)).as("beanColumn")
df.write
  .format("org.apache.spark.sql.hbase")
  .option("table", "your_table_name") // HBase表名
  .option("rowMapper", new BeanToHBaseMapper())
  .mode(SaveMode.Append) // 或者根据需求选择SaveMode
  .save()

这会将`Array[Bean]`中的每个Bean对象写入HBase。