本文将介绍如何使用Spark操作HBase的数据，实现列之间的计算，以特征值计算为例。特征值是指从原始数据中提取出来的具有代表性或判别性的数值，可以用于数据分析或机器学习等领域。本文将使用hbase-spark连接器，通过Spark RDD的方式，读取和写入HBase的表，实现对Sentinel-2卫星影像数据的特征值计算。

主要内容如下：

• 创建SparkSession和HBaseConfiguration对象。
• 读取HBase表的数据，并转化成RDD。
• 进行列式计算，得到特征值，并转化成RDD。
• 写入HBase表的数据。
• 验证HBase表的数据。

目录

一、环境准备

二、创建SparkSession和HBaseConfiguration对象

三、读取HBase表的数据，并转化成RDD

四、计算特征值，并转化成RDD

五、写入HBase表的数据

六、关闭SparkSession

七、验证HBase表的数据

---

 一、环境准备

• 安装Spark环境，HBase环境等，配置好集群。本文所用环境具体配置情况如下

分布式存储与并行处理环境配置：Hadoop、HBase和Spark等_runepic的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_40694662/article/details/130030611

• 准备HBase的表，并导入一些测试数据。本文使用的是t3表和t3index表，分别存储了Sentinel-2卫星影像数据和时间索引。可以使用以下命令：

create 't3', 'f1'
create 't3index', 'f1'
put 't3', '1000', 'f1:2019-01-01B2', '100'
put 't3', '1000', 'f1:2019-01-01B3', '200'
put 't3', '1000', 'f1:2019-01-01B4', '300'
put 't3', '1000', 'f1:2019-01-01B8', '400'
put 't3', '1000', 'f1:2019-01-01B11', '500'
put 't3', '1000', 'f1:2019-01-01B12', '600'
put 't3index', '0001', 'f1:td', ':2019-01-01B:'

 

二、创建SparkSession和HBaseConfiguration对象

• 导入需要的模块，包括org.apache.hadoop.hbase、org.apache.hadoop.hbase.mapreduce、org.apache.hadoop.io等。例如：

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
import org.apache.hadoop.hbase.client.{Put, Result}
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.{TableInputFormat, TableOutputFormat}
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.hadoop.io.NullWritable
import org.apache.spark.sql.SparkSession

• 创建一个SparkSession对象，并设置应用名和运行模式。打包运行时需要注释.master("local") 例如：

val spark = SparkSession.builder().appName("SparkHBaseRDDfeature")
  .master("local")
  .getOrCreate()

• 创建一个HBaseConfiguration对象，并设置Zookeeper的地址和端口。例如：

val hbaseConf = HBaseConfiguration.create()
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.quorum", "hadoop100:2181,hadoop200:2181,hadoop201:2181")
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")

三、读取HBase表的数据，并转化成RDD

• 使用newAPIHadoopRDD方法，根据表名和列族名获取一个RDD。该RDD的元素类型为(ImmutableBytesWritable, Result)，其中ImmutableBytesWritable是行键的封装，Result是行数据的封装。例如：

val tablename = "t3"
hbaseConf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tablename)
val hBaseRDD = spark.sparkContext.newAPIHadoopRDD(hbaseConf, classOf[TableInputFormat],
  classOf[ImmutableBytesWritable],
  classOf[Result])

• 使用map方法，将RDD中的每个元素转换为一个元组，其中包含行键和列值。例如：

val hBaseRDD2 = hBaseRDD.map{case (k,v) =>
  val rowkey = Bytes.toString(k.get())
  val b2 = Bytes.toString(v.getValue("f1".getBytes, "2019-01-01B2".getBytes)).toDouble
  val b3 = Bytes.toString(v.getValue("f1".getBytes, "2019-01-01B3".getBytes)).toDouble
  val b4 = Bytes.toString(v.getValue("f1".getBytes, "2019-01-01B4".getBytes)).toDouble
  val b8 = Bytes.toString(v.getValue("f1".getBytes, "2019-01-01B8".getBytes)).toDouble
  val b11 = Bytes.toString(v.getValue("f1".getBytes, "2019-01-01B11".getBytes)).toDouble
  val b12 = Bytes.toString(v.getValue("f1".getBytes, "2019-01-01B12".getBytes)).toDouble
  (rowkey, b2, b3, b4, b8, b11, b12)
}

四、计算特征值，并转化成RDD

• 定义一个函数，用于计算特征值。该函数接受六个参数，分别是Blue、Green、Red、NIR、SWIR_1和SWIR_2，分别对应Sentinel-2卫星影像的六个波段。该函数返回一个元组，包含三个特征值，分别是DVI、RVI和NDVI。例如：

def calculateFeatures(Blue: Double, Green: Double, Red: Double, NIR: Double, SWIR_1: Double, SWIR_2: Double): (Double, Double, Double) = {
  val DVI = NIR - Red
  val RVI = NIR / Red
  val NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)
  (DVI, RVI, NDVI)
}

• 使用map方法，将RDD中的每个元素转换为一个(NullWritable, Put)类型的元组，用于写入HBase表。其中NullWritable是空键的封装，Put是写入操作的封装。例如：

val hBaseRDDre = hBaseRDD2.map{case (rowkey, b2, b3, b4, b8, b11, b12) =>
  // 创建一个Put对象，并设置行键
  val put: Put = new Put(rowkey.getBytes)
  // 调用calculateFeatures函数，计算特征值
  val (DVI, RVI, NDVI) = calculateFeatures(b2, b3, b4, b8, b11, b12)
  // 将特征值作为列值，添加到Put对象中
  put.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("DVI"), Bytes.toBytes(DVI.toString))
  put.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("RVI"), Bytes.toBytes(RVI.toString))
  put.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("NDVI"), Bytes.toBytes(NDVI.toString))
  // 返回(NullWritable.get(), put)类型的元组
  (NullWritable.get(), put)
}

五、写入HBase表的数据

• 设置写入HBase表的表名。例如：

hbaseConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, "t3feature")

• 借助于mapreduce的Job对象添加参数配置。例如：

val job: Job = Job.getInstance(hbaseConf)
job.setOutputFormatClass(classOf[TableOutputFormat[NullWritable]])
job.setOutputKeyClass(classOf[NullWritable])
job.setOutputValueClass(classOf[Put])

• 使用saveAsNewAPIHadoopDataset方法，将RDD写入HBase表。例如：

hBaseRDDre.saveAsNewAPIHadoopDataset(job.getConfiguration)

 

六、关闭SparkSession

• 使用stop方法，关闭SparkSession。这样可以释放SparkContext占用的资源，避免资源浪费或冲突。例如：

spark.stop()

七、验证HBase表的数据

• 使用exit命令，退出spark-shell。例如：

exit

• 使用hbase shell命令，进入HBase交互式shell。例如：

hbase shell

• 使用scan命令，扫描HBase表的数据，并查看特征值。例如：

scan 't3feature'

• 使用exit命令，退出HBase shell。例如：

exit