这里的SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli（关于SparkSQL和Hive的整合，见文章后面的参考阅读）.

本质上就是通过Hive访问HBase表，具体就是通过hive-hbase-handler .

hadoop-2.3.0-cdh5.0.0apache-hive-0.13.1-binspark-1.4.0-bin-hadoop2.3hbase-0.96.1.1-cdh5.0.0

部署情况如下图:

测试集群，将Spark Worker部署在每台DataNode上，是为了最大程度的任务本地化，Spark集群为Standalone模式部署。

其中有三台机器上也部署了RegionServer。

这个部署情况对理解后面提到的任务本地化调度有帮助。

配置篇

1. 拷贝以下HBase的相关jar包到Spark Master和每个Spark Worker节点上的$SPARK_HOME/lib目录下.

（我尝试用–jars的方式添加之后，不work，所以采用这种土办法）

$HBASE_HOME/lib/hbase-client-0.96.1.1-cdh5.0.0.jar$HBASE_HOME/lib/hbase-common-0.96.1.1-cdh5.0.0.jar$HBASE_HOME/lib/hbase-protocol-0.96.1.1-cdh5.0.0.jar$HBASE_HOME/lib/hbase-server-0.96.1.1-cdh5.0.0.jar$HBASE_HOME/lib/htrace-core-2.01.jar$HBASE_HOME/lib/protobuf-java-2.5.0.jar$HBASE_HOME/lib/guava-12.0.1.jar$HIVE_HOME/lib/hive-hbase-handler-0.13.1.jar

2.配置每个节点上的$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh,将上面的jar包添加到SPARK_CLASSPATH

export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_HOME/lib/hbase-client-0.96.1.1-cdh5.0.0.jar:$SPARK_HOME/lib/hbase-common-0.96.1.1-cdh5.0.0.jar:$SPARK_HOME/lib/hbase-protocol-0.96.1.1-cdh5.0.0.jar:$SPARK_HOME/lib/hbase-server-0.96.1.1-cdh5.0.0.jar:$SPARK_HOME/lib/htrace-core-2.01.jar:$SPARK_HOME/lib/protobuf-java-2.5.0.jar:$SPARK_HOME/lib/guava-12.0.1.jar:$SPARK_HOME/lib/hive-hbase-handler-0.13.1.jar:${SPARK_CLASSPATH}

3.将hbase-site.xml拷贝至HADOOPCONFDIR,由于spark−env.sh中配置了Hadoop配置文件目录HADOOPCONFDIR,由于spark−env.sh中配置了Hadoop配置文件目录{HADOOP_CONF_DIR},因此会将hbase-site.xml加载。

hbase-site.xml中主要是以下几个参数的配置：

hbase.zookeeper.quorum

zkNode1:2181,zkNode2:2181,zkNode3:2181

HBase使用的zookeeper节点

hbase.client.scanner.caching

5000

HBase客户端扫描缓存，对查询性能有很大帮助

另外还有一个参数：zookeeper.znode.parent=/hbase

是HBase在zk中的根目录，默认为/hbase，视实际情况进行配置。

4.重启Spark集群。

使用篇

hbase中有表lxw1234,数据如下：

hbase(main):025:0* scan 'lxw1234'ROW COLUMN+CELLlxw1234.com column=f1:c1, timestamp=1435624625198, value=name1lxw1234.com column=f1:c2, timestamp=1435624591717, value=name2lxw1234.com column=f2:c1, timestamp=1435624608759, value=age1lxw1234.com column=f2:c2, timestamp=1435624635261, value=age2lxw1234.com column=f3:c1, timestamp=1435624662282, value=job1lxw1234.com column=f3:c2, timestamp=1435624697028, value=job2lxw1234.com column=f3:c3, timestamp=1435624697065, value=job31 row(s) in 0.0350 seconds

进入spark-sql,使用如下语句建表：

CREATE EXTERNAL TABLE lxw1234 (rowkey string,f1 map,f2 map,f3 map) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,f1:,f2:,f3:")TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "lxw1234");

建好之后，就可以查询了：

spark-sql> select * from lxw1234;lxw1234.com {"c1":"name1","c2":"name2"} {"c1":"age1","c2":"age2"} {"c1":"job1","c2":"job2","c3":"job3"}Time taken: 4.726 seconds, Fetched 1 row(s)spark-sql> select count(1) from lxw1234;1Time taken: 2.46 seconds, Fetched 1 row(s)spark-sql>

大表查询，消耗的时间和通过Hive用MapReduce查询差不多。

spark-sql> select count(1) from lxw1234_hbase;53609638Time taken: 335.474 seconds, Fetched 1 row(s)

在spark-sql中通过insert插入数据到HBase表时候报错：

INSERT INTO TABLE lxw1234SELECT 'row1' AS rowkey,map('c3','name3') AS f1,map('c3','age3') AS f2,map('c4','job3') AS f3FROM lxw1234_alimit 1;org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 10.0 failed 4 times,most recent failure: Lost task 0.3 in stage 10.0 (TID 23, slave013.uniclick.cloud):java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormatat org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWriterContainer.outputFormat$lzycompute(hiveWriterContainers.scala:74)at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWriterContainer.outputFormat(hiveWriterContainers.scala:73)at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWriterContainer.getOutputName(hiveWriterContainers.scala:93)at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWriterContainer.initWriters(hiveWriterContainers.scala:117)at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWriterContainer.executorSideSetup(hiveWriterContainers.scala:86)at org.apache.spark.sql.hive.execution.InsertIntoHiveTable.orgapacheapachesparksqlsqlhiveexecutionexecutionInsertIntoHiveTable$$writeToFile$1(InsertIntoHiveTable.scala:99)at org.apache.spark.sql.hive.execution.InsertIntoHiveTable$$anonfunsaveAsHiveFilesaveAsHiveFile3.apply(InsertIntoHiveTable.scala:83)at org.apache.spark.sql.hive.execution.InsertIntoHiveTable$$anonfunsaveAsHiveFilesaveAsHiveFile3.apply(InsertIntoHiveTable.scala:83)at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:63)at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:70)at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:213)at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)at java.lang.Thread.run(Thread.java:744)Driver stacktrace:at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.orgapacheapachesparkschedulerschedulerDAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1266)at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfunabortStageabortStage1.apply(DAGScheduler.scala:1257)at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfunabortStageabortStage1.apply(DAGScheduler.scala:1256)at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59)at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:47)at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.abortStage(DAGScheduler.scala:1256)at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfunhandleTaskSetFailedhandleTaskSetFailed1.apply(DAGScheduler.scala:730)at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfunhandleTaskSetFailedhandleTaskSetFailed1.apply(DAGScheduler.scala:730)at scala.Option.foreach(Option.scala:236)at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskSetFailed(DAGScheduler.scala:730)at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1450)at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1411)at org.apache.spark.util.EventLoop$$anon$1.run(EventLoop.scala:48)

这个还有待分析。

先看这张图，该图为运行select * from lxw1234_hbase;这张大表查询时候的任务运行图。

Spark和Hadoop MapReduce一样，在任务调度时候都会考虑数据本地化，即”任务向数据靠拢”，尽量将任务分配到数据所在的节点上运行。

基于这点，lxw1234_hbase为HBase中的外部表，Spark在解析时候，通过org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler获取到表lxw1234_hbase在HBase中的region所在的RegionServer，即：slave004、slave005、slave006 （上面的部署图中提到了，总共只有三台RegionServer，就是这三台），所以，在调度任务时候，首先考虑要往这三台节点上分配任务。

表lxw1234_hbase共有10个region，因此需要10个map task来运行。

再看一张图，这是spark-sql cli指定的Executor配置：

每台机器上Worker的实例为2个，每个Worker实例中运行的Executor为1个，因此，每台机器上运行两个Executor.

那么salve004、slave005、slave006上各运行2个Executor，总共6个，很好，Spark已经第一时间将这6个Task交给这6个Executor去执行了（NODE_LOCAL Tasks）。

剩下4个Task，没办法，想NODE_LOCAL运行，但那三台机器上没有剩余的Executor了，只能分配给其他Worker上的Executor，这4个Task为ANY Tasks。

正如那张任务运行图中所示。

写在后面

通过Hive和spark-sql去访问HBase表，只是为统计分析提供了一定的便捷性，个人觉得性能上的优势并不明显。

可能Spark通过API去读取HBase数据，性能更好些吧，以后再试。

另外，spark-sql有一点好处，就是可以先把HBase中的数据cache到一张内存表中，然后在这张内存表中，

通过SQL去统计分析，那就爽多了。