Spark是目前最流行的分布式計算架構，而HBase則是在HDFS之上的列式分布式存儲引擎，基于Spark做離線或者實時計算，資料結果儲存在HBase中是目前很流行的做法。例如使用者畫像、單品畫像、推薦系統等都可以用HBase作為存儲媒介，供用戶端使用。
是以Spark如何向HBase中寫資料就成為很重要的一個環節了。本文将會介紹三種寫入的方式，其中一種還在期待中，暫且官網即可...
代碼在spark 2.2.0版本親測
第一種是最簡單的使用方式了，就是基于RDD的分區，由于在spark中一個partition總是存儲在一個excutor上，是以可以建立一個HBase連接配接，送出整個partition的内容。
大緻的代碼是:
這樣每次寫的代碼很多，顯得不夠友好，如果能跟dataframe儲存parquet、csv之類的就好了。下面就看看怎麼實作dataframe直接寫入hbase吧！
由于這個插件是hortonworks提供的，maven的中央倉庫并沒有直接可下載下傳的版本。需要使用者下載下傳源碼自己編譯打包，如果有maven私庫，可以上傳到自己的maven私庫裡面。具體的步驟可以參考如下：
去官網github下載下傳即可：https://github.com/hortonworks-spark/shc
可以直接按照下面的readme說明來，也可以跟着我的筆記走。
下載下傳完成後，如果有自己的私庫，可以修改shc中的distributionManagement。然後點選旁邊的maven插件deploy釋出工程，如果隻想打成jar包，那就直接install就可以了。
在pom.xml中引入：
首先建立應用程式，Application.scala
然後再resources目錄下，添加hbase-site.xml、hdfs-site.xml、core-site.xml等配置檔案。主要是擷取Hbase中的一些連接配接位址。
如果有浏覽官網習慣的同學，一定會發現，HBase官網的版本已經到了3.0.0-SNAPSHOT，并且早就在2.0版本就增加了一個hbase-spark子產品，使用的方法跟上面hortonworks一樣，隻是format的包名不同而已，猜想就是把hortonworks給拷貝過來了。
另外Hbase-spark 2.0.0-alpha4目前已經公開在maven倉庫中了。
http://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-spark
不過，内部的spark版本是1.6.0，太陳舊了！！！！真心等不起了...
期待hbase-spark官方能快點提供正式版吧。
hortonworks-spark/shc github：https://github.com/hortonworks-spark/shc
maven倉庫位址: http://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-spark
Hbase spark sql/ dataframe官方文檔：https://hbase.apache.org/book.html#_sparksql_dataframes