HBase与Spark在CentOS集成方式

HBase与Spark在CentOS上的集成流程

一、基础环境准备

在CentOS系统上集成HBase与Spark前，需完成以下基础配置：

1. 系统环境：确保每台节点安装CentOS（推荐7.5及以上稳定版本），配置静态IP、主机名映射（/etc/hosts）及网络互通；关闭防火墙（systemctl stop firewalld.service）或开放必要端口（如HBase的2181、HDFS的9000、Spark的7077等）。
2. 依赖安装：安装Java（JDK 1.8及以上，推荐OpenJDK）、Hadoop（HDFS用于HBase数据存储）、Zookeeper（HBase分布式协调服务）。配置Java环境变量（JAVA_HOME）、Hadoop环境变量（HADOOP_HOME、HADOOP_CONF_DIR）及Zookeeper集群（zoo.cfg中指定节点信息）。
3. 组件下载：从Apache官网下载HBase、Spark安装包（如hbase-2.5.7-bin.tar.gz、spark-3.3.2-bin-hadoop3.tgz），上传至CentOS的/opt目录。

二、组件单独安装与配置

1. HBase安装配置

• 解压安装包：tar -xzf hbase-2.5.7-bin.tar.gz -C /opt/，重命名目录为hbase。
• 配置环境变量：在~/.bashrc中添加export HBASE_HOME=/opt/hbase、export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin，执行source ~/.bashrc生效。
• 修改核心配置文件$HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml，指定HBase根目录（HDFS路径）及分布式模式：

  <
      property>
      
    <
      name>
      hbase.rootdir<
      /name>
      
    <
      value>
      hdfs://hadoop-master:9000/hbase<
      /value>
      
  <
      /property>
      
  <
      property>
      
    <
      name>
      hbase.cluster.distributed<
      /name>
      
    <
      value>
      true<
      /value>
      
  <
      /property>
      
  

• 配置Zookeeper地址：在hbase-site.xml中添加< property> < name> hbase.zookeeper.quorum< /name> < value> hadoop-master,hadoop-slave1,hadoop-slave2< /value> < /property> （替换为实际Zookeeper节点IP）。

2. Spark安装配置

• 解压安装包：tar -xzf spark-3.3.2-bin-hadoop3.tgz -C /opt/，重命名目录为spark。
• 配置环境变量：在~/.bashrc中添加export SPARK_HOME=/opt/spark、export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin，执行source ~/.bashrc生效。
• 修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh（复制spark-env.sh.template生成），指定Java、Hadoop路径及Master节点：

  export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_161
  export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
  export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
  export SPARK_MASTER_HOST=hadoop-master
  export SPARK_WORKER_MEMORY=2g
  

• 配置Slaves节点：在$SPARK_HOME/conf/slaves中添加Worker节点IP（如hadoop-slave1、hadoop-slave2）。

三、HBase与Spark集成配置

1. 同步依赖

将HBase的lib目录下必要jar包复制到Spark的jars目录，确保Spark能访问HBase API：

cd /opt/hbase/lib
cp hbase*.jar /opt/spark/jars/
cp guava-12.0.1.jar /opt/spark/jars/  # 解决版本冲突
cp htrace-core-3.1.0-incubating.jar /opt/spark/jars/
cp protobuf-java-2.5.0.jar /opt/spark/jars/

或在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中添加HBase classpath：

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/hadoop/bin/hadoop classpath):$(/opt/hbase/bin/hbase classpath):/opt/spark/jars/hbase/*

2. 验证集成环境

• 启动Hadoop集群：start-dfs.sh、start-yarn.sh（通过jps查看NameNode、DataNode、ResourceManager进程）。
• 启动Zookeeper集群：在每台Zookeeper节点执行zkServer.sh start（zkServer.sh status查看Leader状态）。
• 启动HBase集群：start-hbase.sh（jps查看HMaster、HRegionServer进程）。
• 启动Spark集群：start-master.sh、start-workers.sh（通过Spark Web UI http://hadoop-master:8080查看集群状态）。

四、集成测试（PySpark读取/写入HBase示例）

1. 准备HBase表

在HBase Shell中创建表并插入测试数据：

create 'student', 'info'
put 'student', '1', 'info:name', 'Rongcheng'
put 'student', '2', 'info:name', 'Guanhua'
scan 'student'

2. PySpark读取HBase数据

使用newAPIHadoopRDD接口读取HBase表数据：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

def read_from_hbase():
    conf = {

        "hbase.zookeeper.quorum": "hadoop-master",
        "hbase.mapreduce.inputtable": "student"
    }

    key_conv = "org.apache.spark.examples.pythonconverters.ImmutableBytesWritableToStringConverter"
    value_conv = "org.apache.spark.examples.pythonconverters.HBaseResultToStringConverter"
    hbase_rdd = sc.newAPIHadoopRDD(
        "org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat",
        "org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable",
        "org.apache.hadoop.hbase.client.Result",
        keyConverter=key_conv,
        valueConverter=value_conv,
        conf=conf
    )
    for (k, v) in hbase_rdd.collect():
        print(f"Rowkey: {
k}
, Value: {
v}
")

if __name__ == "__main__":
    conf = SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("SparkReadHBase")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    read_from_hbase()
    sc.stop()

3. PySpark写入数据到HBase

使用TableOutputFormat接口将数据写入HBase表：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

def write_to_hbase():
    conf = {

        "hbase.zookeeper.quorum": "hadoop-master",
        "hbase.mapred.outputtable": "student",
        "mapreduce.outputformat.class": "org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat",
        "mapreduce.job.output.key.class": "org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable",
        "mapreduce.job.output.value.class": "org.apache.hadoop.io.Writable"
    }

    data = [("3", "info:name", "SparkUser"), ("4", "info:name", "HBaseUser")]
    rdd = sc.parallelize(data).map(lambda x: (
        x[0],  # Rowkey
        {
"info:name": x[2]}
      # Column Family:Qualifier ->
     Value
    ))
    rdd.saveAsNewAPIHadoopDataset(conf)

if __name__ == "__main__":
    conf = SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("SparkWriteHBase")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    write_to_hbase()
    sc.stop()

运行上述脚本，通过hbase shell的scan 'student'命令验证数据是否写入成功。

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