HBase集群安装部署（完全分布式）

傷城~ 2022-08-06 01:12 263阅读 0赞

# zookeeper 配置 #

1.          Zookeeper服务集群规模不小于三个节点，要求各服务之间系统时间要保持一致。

2.          在m1的usr/local目录下，解压缩zookeeper（执行命令tar –zvxf zookeeper.tar.gz）

3.          设置环境变量

打开/etc/profile文件！内容如下：

#set java & hadoop
    
    export JAVA_HOME=/usr/local/program/jdk
    
    export HADOOP_HOME=/usr/local/program/hadoop
    
    export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/program/zookeeper
    
    export PATH=.:$HADOOP_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH

**注：修改完后profile记得执行source /etc/profile**

4.          在解压后的zookeeper的目录下进入conf目录修改配置文件

更名操作：mv zoo\_sample.cfg zoo.cfg

5.          编辑zoo.cfg (vi zoo.cfg)

修改dataDir=/usr/local/program/zookeeper/data/

新增server.0=m1:2888:3888

server.1=s1:2888:3888

server.2=s2:2888:3888

文件如下：

# The number of milliseconds of each tick
    
    tickTime=2000
    
    # The number of ticks that the initial 
    
    # synchronization phase can take
    
    initLimit=10
    
    # The number of ticks that can pass between 
    
    # sending a request and getting an acknowledgement
    
    syncLimit=5
    
    # the directory where the snapshot is stored.
    
    # do not use /tmp for storage, /tmp here is just 
    
    # example sakes.
    
    dataDir=/usr/local/program/zookeeper/data
    
    # the port at which the clients will connect
    
    clientPort=2181
    
    #
    
    # Be sure to read the maintenance section of the 
    
    # administrator guide before turning on autopurge.
    
    #
    
    # http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
    
    #
    
    # The number of snapshots to retain in dataDir
    
    #autopurge.snapRetainCount=3
    
    # Purge task interval in hours
    
    # Set to "0" to disable auto purge feature
    
    #autopurge.purgeInterval=1
    
     
    
    server.0=m1:2888:3888
    
    server.1=s1:2888:3888
    
    server.2=s2:2888:3888

注：

server.0=m1:2888:3888
    
    server.1=s1:2888:3888
    
    server.2=s2:2888:3888

这三行为配置 zookeeper集群的机器（ m1、 s1、 s2）分别用 server.0和 server.1、 server.2标识， 2888和 3888为端口号（ zookeeper集群包含一个 leader(领导 )和多个 fllower(随从 )，启动 zookeeper集群时会随机分配端口号，分配的端口号为 2888的为 leader，端口号为 3888的是 fllower）

** **

6.          创建文件夹mkdir /usr/local/program/zookeeper/data

7.          在data目录下，创建文件myid，值为0  (0用来标识m1这台机器的zookeeper )

**到此为止 m1上的配置就已经完成；接下来配置s1和s2.**

** **

8.          把zookeeper目录复制到s1和s2中（scp –r /usr/local/program/zookeeper s1:/usr/local/program/zookeeper）

9.          把修改后的etc/profile文件复制到s1和s2中

**（复制完后记得在s1和s2中执行命令source /etc/profile）**

10.      把s1中相应的myid中的值改为1，s2中相应的myid中的值改为2

11.      启动，在三个节点上分别执行命令zkServer.sh  start

12.      检验，在三个节点上分别执行命令zkServer.sh  status

## zookeeper的shell操作 ##

启动zookeeper：zkServer.sh  start

进入zookeeper：zkCli.sh

# hbase配置 #

## HBase(NoSQL)的数据模型 ##

1.1 表(table)，是存储管理数据的。

1.2 行键(row key)，类似于MySQL中的主键。

行键是HBase表天然自带的。

1.3 列族(column family)，列的集合。

HBase中列族是需要在定义表时指定的，列是在插入记录时动态增加的。

HBase表中的数据，每个列族单独一个文件。

1.4 时间戳(timestamp)，列(也称作标签、修饰符)的一个属性。

行键和列确定的单元格，可以存储多个数据，每个数据含有时间戳属性，数据具有版本特性。

如果不指定时间戳或者版本，默认取最新的数据。

1.5 存储的数据都是字节数组。

1.6 表中的数据是按照行键的顺序物理存储的。

2.HBase的物理模型

2.1 HBase是适合海量数据(如20PB)的秒级简单查询的数据库。

2.2 HBase表中的记录，按照行键进行拆分，拆分成一个个的region。

许多个region存储在region server(单独的物理机器)中的。

这样，对表的操作转化为对多台region server的并行查询。

3.HBase的体系结构

3.1 HBase是主从式结构，HMaster、HRegionServer

## HBase的伪分布 ##

1.          在m1上解压缩、重命名、设置环境变量HBASE\_HOME

如下：

#set java & hadoop
    
    export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
    
    export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
    
    export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper
    
    export HBASE_HOME=/usr/local/hbase
    
    export PATH=.:$HADOOP_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH

注：修改完成后记得source /etc/profile

2.          修改文件$HBASE\_HOME/conf/hbase-env.sh，修改内容如下

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
    
             export HBASE_MANAGES_ZK=true

3.         修改文件hbase-site.xml，修改内容如下

<property>
    
               <name>hbase.rootdir</name>
    
               <value>hdfs://m1:9000/hbase</value>
    
             </property>
    
             <property>
    
               <name>hbase.cluster.distributed</name>
    
               <value>true</value>
    
             </property>
    
             <property>
    
               <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    
               <value>m1</value>
    
             </property>
    
             <property>
    
               <name>dfs.replication</name>
    
               <value>1</value>
    
             </property>

4.          (可选)修改regionservers，具体操作见ppt

5.          启动，执行命令start-hbase.sh

注意：启动hbase之前要先启动hadoop，确保hadoop可写入数据。

## HBase的完全分布集群 ##

1.hbase的机群搭建过程(在原来的m1上的hbase伪分布基础上进行搭建)

1.1 集群结构，主节点(hmaster)是m1，从节点(region server)是s1和s2

1.2 修改m1上的hbase的几个文件

(1)修改hbase-env.sh的最后一行export HBASE\_MANAGES\_ZK=false

(2)修改hbase-site.xml文件的hbase.zookeeper.quorum的值为m1,s1,s2

(3)修改regionservers文件(存放的region server的hostname)，内容修改为s1、s2

1.3 复制m1中的hbase文件夹到s1、s2中

复制m1中的/etc/profile到s1、s2中，在s1、s2上执行source /etc/profile

1.4 启动集群

Ø  首先启动hadoop（在m1上start-all.sh），

Ø  然后启动zookeeper集群（分别在三台机器上zkServer.sh  start;可以使用zkServer.sh status查看zk的状态）。

Ø  最后在m1上启动hbase集群（start-hbase.sh）。

## HBase Shell操作（增删改查） ##

说明：

hbase提供了一个shell的终端给用户交互

### 创建表 ###

>create 'users','user\_id','address','info'

*         (说明:表users,有三个列族user\_id,address,info)*

### 列出全部表 ###

### `>list`     得到表的描述 ###

>describe 'users'

创建表

### `>create 'users_tmp','user_id','address','info'`     删除表 ###

>disable 'users_tmp'
    
    >drop 'users_tmp'

### 添加记录 ###

put ‘表名’,’行键(标识)’,’列族**:**字段’,’数值’

示例：

put 'users','xiaoming','info:age','24';
    
    put 'users','xiaoming','info:birthday','1987-06-17';
    
    put 'users','xiaoming','info:company','alibaba';
    
    put 'users','xiaoming','address:contry','china';
    
    put 'users','xiaoming','address:province','zhejiang';
    
    put 'users','xiaoming','address:city','hangzhou';
    
    put 'users','zhangyifei','info:birthday','1987-4-17';
    
    put 'users','zhangyifei','info:favorite','movie';
    
    put 'users','zhangyifei','info:company','alibaba';
    
    put 'users','zhangyifei','address:contry','china';
    
    put 'users','zhangyifei','address:province','guangdong';
    
    put 'users','zhangyifei','address:city','jieyang';
    
    put 'users','zhangyifei','address:town','xianqiao'

### 获取一条记录 ###

**1.      **  **取得一个id的所有数据**

** **

>get 'users','xiaoming'

**2.      **  **获取一个id，一个列族的所有数据**

** **

>get 'users','xiaoming','info'

**3.      **  **获取一个id，一个列族中一个列的所有数据**

>get 'users','xiaoming','info:age'

### 更新记录 ###

### `>put 'users','xiaoming','info:age' ,'29' >get 'users','xiaoming','info:age' >put 'users','xiaoming','info:age' ,'30' >get 'users','xiaoming','info:age'`     获取单元格数据的版本数据 ###

### `>get 'users','xiaoming',{COLUMN=>'info:age',VERSIONS=>1} >get 'users','xiaoming',{COLUMN=>'info:age',VERSIONS=>2} >get 'users','xiaoming',{COLUMN=>'info:age',VERSIONS=>3}`     获取单元格数据的某个版本数据 ###

### `〉get 'users','xiaoming',{COLUMN=>'info:age',TIMESTAMP=>1364874937056}`     全表扫描 ###

>scan 'users'

### 删除xiaoming值的'info:age'字段 ###

### `>delete 'users','xiaoming','info:age' >get 'users','xiaoming'`     删除整行 ###

### `>deleteall 'users','xiaoming'`     统计表的行数 ###

### `>count 'users'`     清空表  `>truncate 'users'`      ###

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