Hadoop 部署之 HBase (四)

目录

• 一、HBase是什么
  • HBase 和 HDFS
  • HBase的存储机制
• 二、HBase 集群部署
  • 1、下载安装
  • 2、配置 HBase 环境变量
• 三、HBase 配置(namenode01)
  • 1、配置 hbase-env.sh
  • 2、配置region服务器 regionservers
  • 3、配置列式存储 hbase-site.xml
  • 4、将配置文件复制到其他节点
• 四、HBase 启动
  • 1、在namenode01执行
  • 2、检查 HBase
  • 3、HBase 的 WEB 界面
  • 4、进入 hbase shell 验证

一、HBase是什么

• HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。它是一个开源项目，是横向扩展的。
• HBase是一个数据模型，类似于谷歌的大表设计，可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。
• 它是Hadoop的生态系统，提供对数据的随机实时读/写访问，是Hadoop文件系统的一部分。
• 人们可以直接或通过HBase的存储HDFS数据。使用HBase在HDFS读取消费/随机访问数据。 HBase在Hadoop的文件系统之上，并提供了读写访问。

HBase 和 HDFS

HDFS	HBase
HDFS是适于存储大容量文件的分布式文件系统。	HBase是建立在HDFS之上的数据库。
HDFS不支持快速单独记录查找。	HBase提供在较大的表快速查找
它提供了高延迟批量处理;没有批处理概念。	它提供了数十亿条记录低延迟访问单个行记录（随机存取）。
它提供的数据只能顺序访问。	HBase内部使用哈希表和提供随机接入，并且其存储索引，可将在HDFS文件中的数据进行快速查找。

HBase的存储机制

HBase是一个面向列的数据库，在表中它由行排序。表模式定义只能列族，也就是键值对。一个表有多个列族以及每一个列族可以有任意数量的列。后续列的值连续地存储在磁盘上。表中的每个单元格值都具有时间戳。总之，在一个HBase：

• 表是行的集合。
• 行是列族的集合。
• 列族是列的集合。
• 列是键值对的集合。

二、HBase 集群部署

1、下载安装

# 下载安装包
wget http://archive.apache.org/dist/hbase/1.2.6/hbase-1.2.6-bin.tar.gz

# 解压安装包
tar xf hbase-1.2.6-bin.tar.gz
mv hbase-1.2.6 /usr/local/hbase

# 创建目录
mkdir -p /home/hbase/{log,pid,tmp}

2、配置 HBase 环境变量

编辑文件/etc/profile.d/hbase.sh。

# HBASE ENV
export HBASE_HOME=/usr/local/hbase
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

使HADOOP环境变量生效

source /etc/profile.d/hbase.sh

三、HBase 配置(namenode01)

1、配置 hbase-env.sh

编辑文件/usr/local/hbase/conf/hbase-env.sh，修改如下信息。

export JAVA_HOME=/usr/java/default
export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
export HBASE_LOG_DIR=/home/hbase/log
export HBASE_PID_DIR=/home/hbase/pid
export HBASE_MANAGES_ZK=false

2、配置region服务器 regionservers

编辑文件/usr/local/hbase/conf/regionservers，修改为如下。

datanode01
datanode02
datanode03

3、配置列式存储 hbase-site.xml

编辑文件/usr/local/hbase/conf/hbase-site.xml，修改为如下。

<configuration>
      <!--region服务器的共享目录，用来持久存储HBase的数据 -->
        <property>
                <name>hbase.rootdir</name>
                <value>hdfs://namenode01:9000/hbase</value>
        </property>

        <!--本地文件系统的临时文件夹，可以修改为一个更为持久的目录-->
        <property>
                <name>hbase.tmp.dir</name>
                <value>/home/hbase/tmp</value>
        </property>

        <!--HBase集群的运行模式，false表示单机模式，true表示集群模式-->
        <property>
                <name>hbase.cluster.distributed</name>
                <value>true</value>
        </property>

        <!--HBase Master应该绑定的端口-->
        <property>
                <name>hbase.master.port</name>
                <value>60000</value>
        </property>

        <!--HBase Master的Web UI服务端口-->
        <property>
                <name>hbase.master.info.port</name>
                <value>60010</value>
        </property>

        <!--HBase RegionServer绑定的端口-->
        <property>
                <name>hbase.regionserver.port</name>
                <value>60020</value>
        </property>

        <!--HBase RegionServer的Web UI服务端口-->
        <property>
                <name>hbase.regionserver.info.port</name>
                <value>60030</value>
        </property>

        <!--ZooKeeper的zoo.cfg配置文件中的属性，ZooKeeper面向客户端服务的端口-->
        <property>
                <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
                <value>2181</value>
        </property>

        <!--ZooKeeper会话超期时间-->
        <property>
                <name>zookeeper.session.timeout</name>
                <value>120000</value>
        </property>

        <!--ZooKeeper Quorum中的服务器列表，使用逗号分隔-->
        <property>
                <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
                <value>zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181</value>
        </property>

        <!--ZooKeeper的zoo.cfg配置文件中的属性，ZooKeeper集群中单个节点接收的单个客户端请求的并发数-->
        <property>
                <name>hbase.zookeeper.property.maxClientCnxns</name>
                <value>300</value>
        </property>
</configuration>

4、将配置文件复制到其他节点

cd /usr/local/hbase/conf
scp * datanode01:/usr/local/hbase/conf
scp * datanode02:/usr/local/hbase/conf
scp * datanode03:/usr/local/hbase/conf

四、HBase 启动

1、在namenode01执行

start-hbase.sh

2、检查 HBase

[root@namenode01 conf]# jps
14512 NameNode
14786 ResourceManager
15204 HMaster
15405 Jps

[root@datanode01 ~]# jps
3509 DataNode
3621 NodeManager
3238 HRegionServer
1097 QuorumPeerMain
3839 Jps

[root@datanode02 ~]# jps
3668 Jps
3048 HRegionServer
3322 DataNode
3434 NodeManager
1101 QuorumPeerMain

[root@datanode03 ~]# jps
3922 DataNode
4034 NodeManager
4235 Jps
1102 QuorumPeerMain
3614 HRegionServer

3、HBase 的 WEB 界面

访问 http://192.168.1.200:60010/master-status

访问 http://192.168.1.201:60030/rs-status

4、进入 hbase shell 验证

[root@namenode01 ~]# hbase shell
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hbase/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
HBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supported commands.
Type "exit<RETURN>" to leave the HBase Shell
Version 1.2.6, rUnknown, Mon May 29 02:25:32 CDT 2017

hbase(main):001:0> list
TABLE
0 row(s) in 0.2210 seconds

=> []
hbase(main):002:0> status
1 active master, 0 backup masters, 3 servers, 0 dead, 0.6667 average load