Spark 读取 HBase 支持的格式包括以下几种：
- TextFileFormat：这是 Spark 默认支持的 HBase 格式，它会将 HBase 中的每一行记录，并将每行的每个字段字段值。这种格式适用于需要逐行处理数据的场景。
- SequenceFileFormat：这种格式是 Hadoop 的默认文件格式，也是 Spark 支持的一种格式。它会将 HBase 中的数据以二进制形式存储，适用于需要高效处理大量数据的场景。
- AvroFileFormat：Avro 是一种轻量级的数据序列化系统，可以用于数据交换和存储。Spark 支持将 HBase 中的数据以 Avro 格式存储，以便进行更高效的数据处理和分析。
- ParquetFileFormat：Parquet 是一种列式存储格式，可以有效地压缩和编码数据，适用于需要高效存储和查询大量数据的场景。Spark 支持将 HBase 中的数据以 Parquet 格式存储。
- RCFileFormat：RCFile（Record Columnar File）是一种列式存储格式，适用于需要高效压缩和查询大规模数据的场景。Spark 支持将 HBase 中的数据以 RCFile 格式存储。
- ** ORCFileFormat**：ORC（Optimized Row Columnar）是一种列式存储格式，具有更高的压缩率和更好的查询性能。Spark 支持将 HBase 中的数据以 ORC 格式存储。
需要注意的是，不同的格式具有不同的优缺点和适用场景，在选择时需要根据具体需求进行权衡。同时，在使用 Spark 读取 HBase 数据时，还需要配置相应的参数，如 HBase 连接信息、扫描范围等。
