最近完成了一个GitHub项目：Storm-HBase，该项目是推ter Storm和Apache HBase的结合，它使用HBase cluster作为Storm的Spout数据源，目前只是初步实现，后续会进一步完善。

HBaseSpout根据时间戳范围[start_timestamp, stop_timestamp]，持续不间断地从HBase cluster读取流数据：

• 如果start_timestamp = 0，HBaseSpout将默认从3分钟前的数据开始读取并发送到Storm cluster；否则从用户指定的start_timestamp开始读取数据。
• 如果stop_timestamp = 0， HBaseSpout将默认读取到当前时间的数据，并随着时间流动持续地读取新的数据并发送到Storm cluster；否则读取到用户指定的stop_timestamp后停止读取。

以上有关[start_timestamp, stop_timestamp]的设计，是为了适应不同的运行模式：

• 最典型情况下，start_timestamp = 0 and stop_timestamp = 0，则从3分钟前开始读取发送数据，然后会同步扫描HBase cluster中的新数据，并发送给Storm cluster，适合用户实时计算的情景。
• 出现问题的情况下，例如Storm cluster重启，计算任务状态被丢失，此时可能需要能够Spout进行数据的回传（data rewind），通过指定[start_timestamp, stop_timestamp]可以满足这一需求。

Storm-HBase力求尽可能做到通用化，因此提取了Storm和HBase的配置信息。有关Storm-HBase的配置选项，可以在 GitHub工程的src/main/resources/storm.properties以及src/main/resources /hbase.properties文件中找到。如果你的HBase表的Schema结构与上述类似，那么只需要进行简单的配置即可使用Storm- HBase。

目前的HBaseSpout实现基于以下假设：

• HBase表的rowkey形式为[shardingkey, timestamp, ...]；
• shardingkey占据第1个byte，表示表中数据的分区数，一般是100以内，所以这里使用了short类型存储；
• timestamp占据第2~5个byte，表示数据中的时间戳信息，这里timestamp是秒级的UNIX时间戳值，使用了int型存储。

更多关于Storm-HBase的介绍及进展，请参加项目的GitHub链接：https://github.com/ypf412/storm-hbase