我正在尝试使用HBase作为Spark的数据源。因此，第一步证明是从HBase表创建RDD。由于Spark使用hadoop输入格式，因此我可以通过创建rdd http://www.vidyasource.com/blog/Programming/Scala/Java/Data/Hadoop/Analytics/2014/01/25找到使用所有行的方法/ lighting-a-spark-with-hbase但是我们如何为范围扫描创建RDD？
欢迎所有建议。
这是在Spark中使用扫描的示例：
import java.io.{DataOutputStream, ByteArrayOutputStream}
import java.lang.String
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
import org.apache.hadoop.hbase.util.Base64
def convertScanToString(scan: Scan): String = {
val out: ByteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream
val dos: DataOutputStream = new DataOutputStream(out)
scan.write(dos)
Base64.encodeBytes(out.toByteArray)
}
val conf = HBaseConfiguration.create()
val scan = new Scan()
scan.setCaching(500)
scan.setCacheBlocks(false)
conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "table_name")
conf.set(TableInputFormat.SCAN, convertScanToString(scan))
val rdd = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat], classOf[ImmutableBytesWritable], classOf[Result])
rdd.count
您需要将相关库添加到Spark类路径，并确保它们与您的Spark兼容。提示：您可以hbase classpath用来查找它们。
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