概述

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

前言

这篇博客应该很早就发表了，只是当时环境搭建好了之后没有及时做笔记，后来又不想重新搭建，所以才拖到今天。还有就是这篇博客安装的是 Hbase-0.98 的版本，与之前说要安装 0.96 的说明不吻合，这里统一说明，之前的博客就不更改了。还有一点就是，本文的安装过程很顺，没有出现什么启动不了，或是运行异常的行为。如果你在安装的过程出现了一些不好的事情，那么你可能会在本文中找到一些蛛丝马迹，也可能一无所获。只是我希望你可以理解到，本文并非胡编乱邹。

版权说明

著作权归作者所有。
商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
本文作者：Q-WHai
发表日期： 2016年6月8日
本文链接：https://qwhai.blog.csdn.net/article/details/51607646
来源：CSDN
更多内容：分类 >> 大数据之 Hadoop

环境说明

CentOS release 6.5 (Final) ( master )
CentOS release 6.5 (Final) ( slave1 )
CentOS release 6.5 (Final) ( slave2 )
JDK-1.8.0_92 ( Oracle )
Hadoop-2.2.0
Zookeeper-3.4.5
虚拟机环境： VMware® Workstation 12 Pro

序号	虚拟机 IP	hostname
1	172.16.2.117	master
2	172.16.2.115	slave1
3	172.16.2.116	slave2

HBase 环境搭建

下载

$ tar -zxvf hbase-0.98.18-hadoop2-bin.tar.gz
$ mv hbase-0.98.18-hadoop2-bin ~/hbase

配置环境变量

$ sudo vim /etc/profile

export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase
export PATH=$PATH:${HBASE_HOME}/bin

$ source /etc/profile

同步集群时间

查看各台机器的时间

$ date

如果时间是一致的，下面的这一步就不用进行了。如果时间不一致可通过下面的步骤将时间统一。

$ sudo ntpdate cn.pool.ntp.org

若没有安装ntpdate；先安装ntpdate工具。机器之间的时间如果不统一，后果就是 HMaster 进程起不起来（未测试过）。

修改配置文件

这里主要需要修改的文件有如下几个

序号	文件名	上层路径
1	hbase-env.sh	${HBASE_HOME}/conf/
2	hbase-site.xml	${HBASE_HOME}/conf/
3	regionservers	${HBASE_HOME}/conf/

hbase-env.sh

添加如下内容

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_92
export HBASE_CLASSPATH=/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop
export HBASE_OPTS="-XX:+UseConcMarkSweepGC"
export HBASE_MANAGES_ZK=false

HBASE_MANAGES_ZK默认是true，说明是让Hbase 单独管理 zookeeper。如果你机器上已经安装好了分布式Zookeeper，那么可以设定为fals；否则就不需要修改。

hbase-site.xml

$ vim hbase-site.xml

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><!-- 指定 hbase 在 HDFS 上存储的路径，保持与 core-site.xml 中的 hdfs 路径一致 --><property><name>hbase.rootdir</name><value>hdfs://master:9000/hbase</value></property><!-- 指定 hbase 是分布式的 --><property><name>hbase.cluster.distributed</name><value>true</value></property><!-- 指定 zk 的地址，多个用“,”分割 ,hbase.zookeeper.quorum 的个数必须是奇数,至少是3个--><property><name>hbase.zookeeper.quorum</name><!-- quorum : 法定人数 --><value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value></property></configuration>

regionservers

$ vim regionservers

master
slave1
slave2

下发

$ scp -r ~/hbase/ slave1:~/hbase
$ scp -r ~/hbase/ slave2:~/hbase

并修改各节点的 /etc/profile 文件内容。

启动

在 master 中启动 master 进程

$ hbase-daemon.sh start master
starting master, logging to /home/hadoop/hbase/logs/hbase-hadoop-master-master.out

在两个 slaves 中启动 master 进程

[hadoop@slave1 ~]$ hbase-daemon.sh start regionserver
starting regionserver, logging to /home/hadoop/hbase/logs/hbase-hadoop-regionserver-slave1.out

[hadoop@slave2 ~]$ hbase-daemon.sh start regionserver
starting regionserver, logging to /home/hadoop/hbase/logs/hbase-hadoop-regionserver-slave2.out

或者直接使用

$ start-hbase.sh

starting master, logging to /home/hadoop/hbase/logs/hbase-hadoop-master-master.out
slave2: starting regionserver, logging to /home/hadoop/hbase/bin/../logs/hbase-hadoop-regionserver-slave2.out
slave1: starting regionserver, logging to /home/hadoop/hbase/bin/../logs/hbase-hadoop-regionserver-slave1.out
master: starting regionserver, logging to /home/hadoop/hbase/bin/../logs/hbase-hadoop-regionserver-master.out

验证

方式一：jps
如果你使用 jps 命令可以查看到如下的这些进程，那么 ok, 你的配置基本没啥问题了。

[hadoop@master conf]$ jps
4273 QuorumPeerMain
3875 SecondaryNameNode
4614 HMaster
4824 Jps
4011 ResourceManager
3709 NameNode
4734 HRegionServer

[hadoop@slave1 ~]$ jps
3122 HRegionServer
2948 QuorumPeerMain
2824 NodeManager
3273 Jps
2731 DataNode

[hadoop@slave2 ~]$ jps
2818 NodeManager
2948 QuorumPeerMain
2724 DataNode
3501 Jps
3358 HRegionServer

方式二：网页验证
你也可以在节点主机的 web 浏览器里输入 master:60010 进行验证

如果你的界面里也有类似的界面，那么就说明 hbase 已经成功安装了。

方式三：Shell
上面的两种还都只是验证了你的 Hbase 是否安装成功，却不能说明它一定可用。这时需要进行 Shell 验证。主要验证步骤参见下面。

shell

可以使用 hbase shell 进入

$ hbase shell
2016-06-07 16:25:07,525 INFO  [main] Configuration.deprecation: hadoop.native.lib is deprecated. Instead, use io.native.lib.available
HBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supported commands.
Type "exit<RETURN>" to leave the HBase Shell
Version 0.98.18-hadoop2, rc26c554ab3a8deecf890873bf6b1b4c90fa001dc, Fri Mar 18 19:19:59 PDT 2016hbase(main):001:0>

检查状态

hbase(main):001:0> status
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/hbase/lib/slf4j-log4j12-1.6.4.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
1 active master, 0 backup masters, 3 servers, 0 dead, 0.6667 average load

创建数据表

hbase(main):002:0> create 'student', 'name', 'sex', 'age'
0 row(s) in 0.8520 seconds=> Hbase::Table - student

查看数据表

hbase(main):003:0> list
TABLE
student
1 row(s) in 0.0450 seconds=> ["student"]

Ref

http://www.iteblog.com/archives/902
https://segmentfault.com/q/1010000000606670
http://www.aboutyun.com/thread-5882-1-1.html

征集

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