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Apache Spark 和 Apache HBase 是兩個使用比較廣泛的大數據組件。很多場景需要使用 Spark 分析/查詢 HBase 中的數據，而目前 Spark 內置是支持很多數據源的，其中就包括了 HBase，但是內置的讀取數據源還是使用了 TableInputFormat 來讀取 HBase 中的數據。這個 TableInputFormat 有一些缺點：
一個 Task 裡面只能啟動一個 Scan 去 HBase 中讀取數據；
TableInputFormat 中不支持 BulkGet；
不能享受到 Spark SQL 內置的 catalyst 引擎的優化。
基於這些問題，來自 Hortonworks 的工程師們為我們帶來了全新的 Apache Spark—Apache HBase Connector，下面簡稱 SHC。通過這個類庫，我們可以直接使用 Spark SQL 將 DataFrame 中的數據寫入到 HBase 中；而且我們也可以使用 Spark SQL 去查詢 HBase 中的數據，在查詢 HBase 的時候充分利用了 catalyst 引擎做了許多優化，比如分區修剪（partition pruning），列修剪（column pruning），謂詞下推（predicate pushdown）和數據本地性（data locality）等等。因為有了這些優化，通過 Spark 查詢 HBase 的速度有了很大的提升。
注意：SHC 同時還提供了將 DataFrame 中的數據直接寫入到 HBase 中，但是整個代碼並沒有什麼優化的地方，所以本文對這部分不進行介紹。感興趣的讀者可以直接到這裡查看相關寫數據到 HBase 的代碼。
SHC 是如何實現查詢優化的呢
SHC 主要使用下面的幾種優化，使得 Spark 獲取 HBase 的數據掃描範圍得到減少，提高了數據讀取的效率。
將使用 Rowkey 的查詢轉換成 get 查詢
我們都知道，HBase 中使用 Get 查詢的效率是非常高的，所以如果查詢的過濾條件是針對 RowKey 進行的，那麼我們可以將它轉換成 Get 查詢。為了說明這點，我們使用下面的例子進行說明。假設我們定義好的 HBase catalog 如下：
那麼如果有類似下面的查詢
因為查詢條件直接是針對 RowKey 進行的，所以這種情況直接可以轉換成 Get 或者 BulkGet 請求的。第一個 SQL 查詢過程類似於下面過程
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後面兩條 SQL 查詢其實是等效的，在實現上會把 key in (x1, x2, x3..) 轉換成 (key == x1) or (key == x2) or ... 的。整個查詢流程如下：
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如果我們的查詢裡面有 Rowkey 還有其他列的過濾，比如下面的例子
sqlContext.sql("select id, col6, col8 from iteblog_table where id = 1 and col7 = 'xxx'")
那麼上面的 SQL 翻譯成 HBase 的下面查詢
如果有多個 and 條件，都是使用 SingleColumnValueFilter 進行過濾的，這個都好理解。如果我們有下面的查詢
sqlContext.sql("select id, col6, col8 from iteblog_table where id = 1 or col7 = 'xxx'")
那麼在 shc 裡面是怎麼進行的呢？事實上，如果碰到非 RowKey 的過濾，那麼這種查詢是需要掃描 HBase 的全表的。上面的查詢在 shc 裡面就是將 HBase 裡面的所有數據拿到，然後傳輸到 Spark ，再通過 Spark 裡面進行過濾，可見 shc 在這種情況下效率是很低下的。
注意，上面的查詢在 shc 返回的結果是錯誤的。具體原因是在將 id = 1 or col7 = 'xxx' 查詢條件進行合併時，丟棄了所有的查找條件，相當於返回表的所有數據。定位到代碼可以參見下面的
同理，類似於下面的查詢在 shc 裡面其實都是全表掃描，並且將所有的數據返回到 Spark 層面上再進行一次過濾。
很顯然，這種方式查詢效率並不高，一種可行的方案是將算子下推到 HBase 層面，在 HBase 層面通過 SingleColumnValueFilter 過濾一部分數據，然後再返回到 Spark，這樣可以節省很多數據的傳輸。
組合 RowKey 的查詢優化
shc 還支持組合 RowKey 的方式來建表，具體如下：
上面的 col00 和 col01 兩列組合成一個 rowkey，並且 col00 排在前面，col01 排在後面。比如 col00 ='row002'，col01 = 2，那麼組合的 rowkey 為 row002\x00\x00\x00\x02。那麼在組合 Rowkey 的查詢 shc 都有哪些優化呢？現在我們有如下查詢
df.sqlContext.sql("select col00, col01, col1 from iteblog where col00 = 'row000' and col01 = 0").show()
根據上面的信息，RowKey 其實是由 col00 和 col01 組合而成的，那麼上面的查詢其實可以將 col00 和 col01 進行拼接，然後組合成一個 RowKey，然後上面的查詢其實可以轉換成一個 Get 查詢。但是在 shc 裡面，上面的查詢是轉換成一個 scan 和一個 get 查詢的。scan 的 startRow 為 row000，endRow 為 row000\xff\xff\xff\xff；get 的 rowkey 為 row000\xff\xff\xff\xff，然後再將所有符合條件的數據返回，最後再在 Spark 層面上做一次過濾，得到最後查詢的結果。因為 shc 裡面組合鍵查詢的代碼還沒完善，所以當前實現應該不是最終的。
在 shc 裡面下面兩條 SQL 查詢下沉到 HBase 的邏輯一致
df.sqlContext.sql("select col00, col01, col1 from iteblog where col00 = 'row000'").show()
df.sqlContext.sql("select col00, col01, col1 from iteblog where col00 = 'row000' and col01 = 0").show()
唯一區別是在 Spark 層面上的過濾。
scan 查詢優化
如果我們的查詢有 < 或 > 等查詢過濾條件，比如下面的查詢條件：
df.sqlContext.sql("select col00, col01, col1 from iteblog where col00 > 'row000' and col00 < 'row005'").show()
這個在 shc 裡面轉換成 HBase 的過濾為一條 get 和 一個 scan，具體為 get 的 Rowkey 為 row0005\xff\xff\xff\xff；scan 的 startRow 為 row000，endRow 為 row005\xff\xff\xff\xff，然後將查詢的結果返回到 spark 層面上進行過濾。
總體來說，shc 能在一定程度上對查詢進行優化，避免了全表掃描。但是經過評測，shc 其實還有很多地方不夠完善，算子下沉並沒有下沉到 HBase 層面上進行。目前這個項目正在和 hbase 自帶的 connectors 進行整合（https://github.com/apache/hbase-connectors），相關 issue 參見 Enhance the current spark-hbase connector。