Spark是一个流行的大数据处理框架，它可以对结构化和非结构化的数据进行分布式计算。HBase是一个基于Hadoop的分布式列式数据库，它可以存储海量的稀疏数据。Spark和HBase的结合可以实现高效的数据分析和挖掘，但是要实现这一目标，就需要正确地配置和使用Spark连接HBase数据库表的连接参数。
Spark连接HBase数据库表的连接参数主要包括以下几个方面：
1.HBase客户端依赖包：Spark需要引入HBase客户端相关的jar包，以及Hadoop相关的jar包，才能与HBase进行通信。这些jar包可以通过spark-submit命令的--jars参数指定，也可以通过spark-defaults.conf文件中的spark.jars配置项指定。
2.HBase配置文件：Spark需要加载HBase的配置文件，以获取HBase集群的信息，如zookeeper地址、端口号、根目录等。这些配置文件可以通过spark-submit命令的--files参数指定，也可以通过spark-defaults.conf文件中的spark.files配置项指定。
3.HBase连接对象：Spark需要创建一个HBase连接对象，以便于执行对HBase数据库表的操作。这个连接对象可以通过HBaseConfiguration类和ConnectionFactory类创建，也可以通过SparkSession类的newHadoopConfiguration方法和newHadoopAPI方法创建。
4.HBase表对象：Spark需要根据HBase连接对象和表名创建一个HBase表对象，以便于对表进行读写操作。这个表对象可以通过Connection类的getTable方法创建，也可以通过SparkSession类的newTable方法创建。
有了以上的连接参数，就可以利用Spark高效地读写HBase数据库表了。以下是一些常用的技巧：
1.使用RDD或DataFrame API：Spark提供了两种不同层次的API来操作数据，分别是RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame（分布式数据框）。RDD是最底层的API，它提供了对分区数据的精细控制，但是需要手动处理数据格式和类型转换。DataFrame是更高层次的API，它提供了对结构化或半结构化数据的抽象表示，以及丰富的内置函数和优化器，但是需要定义数据模式或使用反射机制。根据不同的场景和需求，可以选择合适的API来操作HBase数据库表。
2.使用TableInputFormat或TableOutputFormat：Spark提供了一些内置或外部的输入输出格式类来读写不同类型的数据源，如TextFile、Parquet、JDBC等。