在Spark中，可以使用HBase的HBase-Spark模塊來讀取HBase數據。以下是使用Spark讀取HBase數據的步驟：

1. 首先，確保你的項目中已經引入了HBase-Spark依賴。在pom.xml中添加以下依賴：

<dependency>
    <groupId>org.apache.hbase</groupId>
    <artifactId>hbase-spark</artifactId>
    <version>2.4.6</version>
</dependency>

2. 在Spark應用程序中，創建一個HBase Configuration對象，并設置HBase相關的配置：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, HConstants}

val conf: Configuration = HBaseConfiguration.create()
conf.set(HConstants.ZOOKEEPER_QUORUM, "localhost")
conf.set(HConstants.ZOOKEEPER_CLIENT_PORT, "2181")

3. 使用SparkSession創建一個SparkContext：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("ReadHBaseData")
  .getOrCreate()

val sc = spark.sparkContext

4. 使用HBase-Spark模塊的JavaHBaseContext類來讀取HBase數據。可以使用hbaseRDD方法來讀取整個表的數據，或者使用bulkGet方法來讀取指定的行：

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan
import org.apache.hadoop.hbase.spark.HBaseContext

val hbaseContext = new HBaseContext(sc, conf)
val tableName = "your_table_name"

// 讀取整個表的數據
val hbaseRDD: RDD[(Array[Byte], Map[String, Map[String, Array[Byte]]])] = hbaseContext.hbaseRDD(TableName.valueOf(tableName))

// 讀取指定的行
val get = new Get(Bytes.toBytes("your_row_key"))
val result: Option[Map[String, Map[String, Array[Byte]]]] = hbaseContext.bulkGet[Map[String, Map[String, Array[Byte]]]](TableName.valueOf(tableName), 2, Seq(get))

5. 使用Spark的操作來處理讀取的HBase數據，例如使用map、filter等方法進行數據處理：

// 讀取整個表的數據
val processedRDD: RDD[(Array[Byte], Map[String, Map[String, Array[Byte]]])] = hbaseRDD.map{ case (rowKey, values) =>
    // 在這里對每一行的數據進行處理
    // 返回處理后的數據
}

// 讀取指定的行
val processedResult: Option[Map[String, Map[String, Array[Byte]]]] = result.map{ values =>
    // 在這里對讀取的行的數據進行處理
    // 返回處理后的數據
}

這樣就可以使用Spark讀取HBase數據了。請根據你的實際需求進行相應的調整和處理。