需要完成的关键三个点分别是，设置好连接spark的配置，通过spark从hbase中将数据读进来为rdd格式，然后将rdd格式的数据转换成dataframe的格式。
1、首先需要设置pyspark连接spark的配置，spark连接有sparkcontext和sparksession这两种方式，同时这两种方式之间可以互相转换，连接代码如下：
（1）通过SparkConf和SparkContext连接
from pyspark import SparkConf, SparkContext
spark_host = "spark://spark-master:7077" #spark集群的地址，如果是本地单机版的，设置为local[x]，x为使用的核数，单机版的即为线程数
app_name = "test"
# 设置连接配置，这里的1g是设置使用的核数
spark_conf = SparkConf().setMaster(spark_host).setAppName(app_name).set("spark.executor.memory", "1g")
spark_context = SparkContext.getOrCreate(conf=spark_conf)
# sparkContext 也可以通过下面的语句转换成sparkSession对象
from pyspark.sql import SparkSession
spark_session = SparkSession(spark_context)（2）通过sparkSession连接，个人觉得这种方式更简洁，因为一句话就搞定了，啊哈哈
from pyspark.sql import SparkSession
spark_host = "spark://spark-master:7077"
app_name = "test"
spark_session = SparkSession.builder.master(spark_host).appName(app_name).getOrCreate()2、pyspark读取HBASE的数据，读取完后的数据为RDD格式，代码如下：
hbase_host = ""
table_name = ""
"""
（1）pyspark读取hbase的时候可以根据hbase中record的row_key进行筛选，但是这个筛选是连续的一片式的筛选
（2）hbase的row_key筛选可以通过前缀进行模糊匹配，比如下面的'2019-04-29_'可以取row_key前缀是2019-04-29_的行，设置的stop则是表示以前缀是2019-04-30_的record结束（但是返回结果不包含满足stop前缀的record）
（3）hbase.mapreduce.scan.columns的设置是选取想要读取的hbase中的基本列以{列簇名:列名}的形式表示一列，不同的列之间用空格隔开
"""
conf = {
"hbase.zookeeper.quorum": hbase_host,
"hbase.mapreduce.inputtable": table_name,
"hbase.mapreduce.scan.row.start": '2019-04-29_',
"hbase.mapreduce.scan.row.stop": '2019-04-30_',
"hbase.mapreduce.scan.columns": "family1:column1 family1:column2 family2:column1"
}
keyConv = "org.apache.spark.examples.pythonconverters.ImmutableBytesWritableToStringConverter"
valueConv = "org.apache.spark.examples.pythonconverters.HBaseResultToStringConverter"
# pysaprk连接hbase目前只能通过sparkContext对象，所以这里用的前面设置的spark_context
hbase_rdd = spark_context.newAPIHadoopRDD("org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat",
"org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable",
"org.apache.hadoop.hbase.client.Result",
keyConverter=keyConv,
valueConverter=valueConv,
conf=conf)
# 如果想通过sparkSesssion对象连接hbase，代码如下
hbase_rdd = spark_session.saprkContext.newAPIHadoopRDD("org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat",
"org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable",
"org.apache.hadoop.hbase.client.Result",
keyConverter=keyConv,
valueConverter=valueConv,
conf=conf)3、将读取的rdd格式的数据转换为dataframe格式，便于后续计算
这一块曾经多次采坑，大概原因是跟hbase的表结构（非关系型）有关。因为hbase本身在生成record的时候，有些列值可以不赋值，然后spark读进来的时候，那些值也不会自动给你赋值为null，这就会导致你读取的每一条record的列长度可能不一样，hbase中你这条记录存了几个列值，那么读进来的就只有几个列值。
所以pyspark本身的rdd.toDF()这个函数根本用不了，这个函数只适合那些列数都一样的数据。下面的代码是根据网上找到的一个版本的代码进行修正改进之后的代码。
"""
这个函数是一行一行读取hbase_rdd中的record，然后将每个列里面的数据提取出来，最终形成一个dict，这个dict的结构
大概是这样的{column_name1:value1, column_name2:value2, column_name3:value3}，如果hbase里面有些列没有值，就是
压根没存这个字段，可以给这个字段填充一个“Null”值，以便后续可以转为dataframe格式（但是这里的“Null”就是一个字
符串，和dataframe里面本身没有值自动默认为的“Null”是不一样的，前者在用filter这个函数是，条件要写“！=Null”，而后
者则需要用“isNotNull()”这个函数）
"""
import json
def row_transform(row_cells_info, hbase_structure):
row_cell_info_list = [json.loads(i) for i in row_cells_info]
row_dict = {}
hbase_index = 0
for cell_index in range(len(row_cell_info_list)):
column_name = row_cell_info_list[cell_index]['qualifier']
column_value = row_cell_info_list[cell_index]['value']
if hbase_structure[hbase_index] == column_name:
row_dict[column_name] = column_value
hbase_index += 1
else:
row_dict[hbase_structure[hbase_index]] = "Null"
for j in range(hbase_index + 1, len(hbase_structure)):
if hbase_structure[j] == column_name:
row_dict[column_name] = column_value
hbase_index = j + 1
break
else:
row_dict[hbase_structure[j]] = "Null"
for j in range(hbase_index, len(hbase_structure)):
row_dict[hbase_structure[j]] = "Null"
return row_dict
"""
将HBase RDD转换为DataFrame,这里的hbase_structure对应的是hbase中数据的列名list，如[column_name1,column_name2,column_name3]
并且元素的顺序与hbase中列的顺序对应
"""
def rdd_to_df(hbase_rdd, hbase_structure):
# 同一个RowKey对应的列之间是用\n分割，进行split，split后每列是个dict
data_rdd_split = hbase_rdd.map(lambda x: (x[0], x[1].split('\n')))
# 提取列名和取值
data_rdd_columns = data_rdd_split.map(lambda x: (x[0], row_transform(x[1], hbase_structure)))
data = data_rdd_columns.map(lambda x: [x[0]] + [x[1][i] for i in x[1]])
data_df = sess.createDataFrame(data, ["row_key"] + hbase_structure)
return data_df
if __name__ == '__main__':
hbase_rdd = load_from_hbase() #可以用前面1和2步的代码读取hbase的数据读为rdd
# 将 rdd格式转换成dataframe格式
hbase_structure = [column_name1,column_name2,column_name3]
hbase_df = rdd_to_df(hbase_rdd, hbase_structure)由于代码都是项目中的记录，所以没有运行结果，因为现在写博客的环境没有代码运行的环境，但是代码都是从项目代码里面直接抠出来的，都是亲测没问题的。
话说这样读hbase的数据其实挺麻烦的，如果可以的话（对数据速度要求不是太高），可以将hbase的数据映射成Hive的表（这个其实非常好操作），然后pyspark读hive的数据就直接是dataframe格式了，不用这样费心来转换格式了。
如果有更好更专业的方式，期待分享！
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