我发现了很多关于从hbase在spark中加载数据的例子，其中一个对我有用的是

Configuration config = HBaseConfiguration.create();
    config.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, props.getProperty(ConfigConstants.HBASE_SRC_TABLE_NAME));
    config.set(TableInputFormat.SCAN_MAXVERSIONS, props.getProperty(ConfigConstants.HBASE_SRC_TABLE_VERSIONS));
    config.set(TableInputFormat.SCAN_COLUMN_FAMILY, HbaseConstants.MAPPING_FAMILY);
    config.set(TableInputFormat.SCAN_TIMERANGE_START, "0");
    config.set(TableInputFormat.SCAN_TIMERANGE_END, startTimestamp + "000");

    RDD<Tuple2<ImmutableBytesWritable, Result>> tupleRDD = context.newAPIHadoopRDD(config, TableInputFormat.class,
            ImmutableBytesWritable.class, Result.class);

然而，我真的需要一种方法来删除记录已加载到Spark一旦他们被处理。
试图将tuplerddMap到 JavaPairRDD<ImmutableBytesWritable, Delete> 然后是

JobConf jobConf = new JobConf(config);
    jobConf.setOutputFormat(org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat.class);
    jobConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, props.getProperty(ConfigConstants.HBASE_TARGET_TABLE_NAME));
    outputPairsRDD.saveAsHadoopDataset(jobConf);

但这给了我一个例外如下

"main" org.apache.hadoop.mapred.InvalidJobConfException: Output directory not set.

有没有办法从spark中删除？