刚刚五一节，差点忘了还有个博客需要更新，赶紧上来码点字。
开工把！！！
环境：hadoop3.0+Spark2.2+hbase1.2+phoenix4.12
基本上是都是比较新的环境，而且也比较稳定。但是hbase相对来说有点老了，但也还好。这个版本的hbase1.2还没有提供spark直接访问的api,我在github上面看到新版的提供了，但是没安装成功（：-），于是将就了。
在spark中读取hbase大致有5种模式，
1，最简单的phoenix sql读取。和jdbc读取mysql一样:
2.phoenix sql读取改进版，可以动态获取列名，不用手动指定列了。
以上两种读出的数据都是存入List中，可以直接使用，也可以把List转成spark的RDD或者Dataset.
3.使用hbase api，即get\scan操作，速度比较快，但是和spark没什么关系了，需要手动转换。
4.使用spark jdbc驱动的方式读取：
注意下面的变量spark表示SparkSession spark =SparkSession.builder()..master()..config("..","..")..getOrCreate();
5.和上面一个差不多，性能都一般，但是代码简洁。
6. 把hbase转成RDD，代码有点多，分为两部分，都是一个方法内的代码：
先配置hbase
再转换：
这种的话也很快，但是要求对hbase的逻辑结构比较清除才能正确的转换过来，当然还可以改进成可以动态配置schema的形式，比如说通过phoenix直接读取整个schema或者将schema写成这种形式：String str="cf1:name:sex|cf2:adress:age"，然后自己再组装schema，这个后面再讲。
好的，大概就有这6种读取方式，后面有空准备来总结一下hbase的几种写入方式。
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