要使用Spark分析HBase數據，首先需要在Spark應用程序中使用HBase的Java API連接到HBase數據庫。然后可以使用Spark的DataFrame API或RDD API來讀取和處理HBase中的數據。

以下是一個簡單的示例代碼，展示如何在Spark應用程序中讀取HBase中的數據并進行分析：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes

object SparkHBaseAnalysis {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("SparkHBaseAnalysis")
      .getOrCreate()

    val conf = HBaseConfiguration.create()
    conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost")
    conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
    conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "my_table")

    val hBaseRDD = spark.sparkContext.newAPIHadoopRDD(conf,
      classOf[TableInputFormat],
      classOf[ImmutableBytesWritable],
      classOf[Result])

    val resultRDD = hBaseRDD.map{ case (_, result) =>
      val key = Bytes.toString(result.getRow)
      val value = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col")))
      (key, value)
    }

    val resultDF = spark.createDataFrame(resultRDD).toDF("key", "value")

    // 在這里可以對DataFrame進行各種分析操作

    resultDF.show()

    spark.stop()
  }
}

在這個示例中，首先創建一個SparkSession對象，然后創建HBase的配置對象，并設置連接參數。接著使用newAPIHadoopRDD方法從HBase中讀取數據，并將數據轉換為DataFrame進行分析操作。

在實際應用中，您可能需要根據自己的需求對數據進行進一步的轉換和分析操作。您可以使用DataFrame API提供的各種方法來進行數據處理、聚合和分析，以滿足您的需求。