一、環境準備

1、複製HBase目錄下的lib檔案 到 spark目錄/lib/hbase。spark 依賴此lib

清單如下：guava-12.0.1.jar            htrace-core-3.1.0-incubating.jar protobuf-java-2.5.0.jar   這三個jar加上以hbase開頭所有jar，其它就不必了。全部複製會引起報錯。

2、修改spark配置檔案（spark-env.sh），在最後面增加一行

export SPARK_CLASSPATH=/usr/local/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/lib/hbase/*

重啟spark叢集，然後執行操作

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;  
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;  
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;  
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;  
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin
 
;  
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;  
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;  
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;  
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;  
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;  
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; 
#主要是下面幾個包
import org.apache
 
.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat

val conf = HBaseConfiguration.create()

conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE,"thd")

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

此時如果檢視rdd.take(1)執行得到後可能會報錯

 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 14.0 (TID 14)
java.io.NotSerializableException: org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable

rdd裡的內容需要轉化成string
執行rdd.map(_.toString)
之後正常，從而可以利用spark對hbase進行rdd操作了…