spark hbase怎么做分组聚合

在 Spark 中，可以使用 Spark SQL 和 DataFrame API 来访问 HBase 数据库。以下是使用 Spark 和 HBase 进行分组聚合的一些步骤：

1. 在 Spark 中，使用 HBase API 连接到 HBase 数据库，并将数据加载到 RDD 中。

import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
import org.apache.hadoop.hbase.client.{ConnectionFactory, Scan}
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat

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

val scan = new Scan()
scan.setCaching(500)
scan.setCacheBlocks(false)

val hbaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat], classOf[ImmutableBytesWritable], classOf[Result], scan)

2. 将 HBase RDD 转换为 DataFrame，并通过 Spark SQL 或 DataFrame API 进行分组聚合操作。

import org.apache.spark.sql.functions._

val df = hbaseRDD.map(x => (Bytes.toString(x._1.get()), x._2)).toDF("rowkey", "data")

df.select(col("data.column1"), col("data.column2")).groupBy("column1").agg(sum("column2"))

在上面的代码中，首先将 HBase RDD 转换为 DataFrame，然后使用 DataFrame API 进行分组聚合操作。groupBy() 函数用于指定分组的字段，agg() 函数用于指定聚合函数。

需要注意的是，HBase 中的数据是按照列族存储的，因此需要在查询时指定列族和列名。在上面的代码中，使用了 `data.column1` 和 `data.column2` 来指定列族和列名。