HBase集成Zookeeper集群部署

　　大数据集群为了保证故障转移，一般通过zookeeper来整体协调管理，当节点数大于等于6个时推荐使用，接下来描述一下Hbase集群部署在zookeeper上的过程：

　　安装Hbase之前首先系统应该做通用的集群环境准备工作，这些是必须的：

　　1、集群中主机名必须正确配置，最好有实际意义；并且主机名都在hosts文件中对应主机IP，一一对应，不可缺少

　　这里集群有6台服务器：bigdata1,bigdata2,bigdata3,bigdata4,bigdata5,bigdata6

　　这里是3台主机，分别对应

　　2、JDK环境正确安装

　　3、集群中每台机器关闭防火墙，保证通信畅通

　　4、配置集群间ssh免密登录

　　5、集群ntp服务开启，保证时间同步(这一步非常重要，否则hbase启动会失败)

　　6、zookeeper正确安装

　　7、Hadoop HDFS服务开启

　　这里预定zookeeper的地址为：bigdata2,bigdata3,bigdata4,bigdata5,bigdata6 5个zookeeper节点

　　hadoop namenode为bigdata1(主)，bigdata2(备用)，其余4个为datanode

　　hbase Master为bigdata1，其余为存储节点

　　基于以上配置结合集群高可用配置，构成一个性能比较好的集群配置方式

　　前面6步都配置好的基础上，首先配置Hadoop集群，在bigdata1上做配置操作

　　首先解压hadoop，并安装至指定目录：

tar -xvzf hadoop-2.6..tar.gz
mkdir /bigdata/hadoop
mv hadoop-2.6. /bigdata/hadoop
cd /bigdata/hadoop/hadoop-2.6.

　　就是简单的释放，然后为了方便可以将HADOOP_HOME添加至环境变量

　　配置hadoop需要编辑以下几个配置文件：

　　hadoop-env.sh  core-site.xml  hdfs-site.xml   mapred-site.xml   yarn-site.xml  slaves

　　1、编辑hadoop-env.sh

　　修改export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}为自己的实际安装位置

　　这里是export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_73

　　

　　 2、编辑core-site.xml，在configuration标签中间添加如下代码，

     <property>
         <name>fs.defaultFS</name>
         <value>hdfs://hadoopha</value>
     </property>
     <property>
         <name>hadoop.tmp.dir</name>
         <value>/bigdata/hadoop/tmp</value>
     </property>
     <property>
         <name>ha.zookeeper.quorum</name>
         <value>bigdata2:2181,bigdata3:2181,bigdata4:2181,bigdata5:2181,bigdata6:2181</value>
     </property>

　　3、编辑hdfs-site.xml ，添加如下代码：

     <property>
         <name>dfs.replication</name>
         <value>2</value>
     </property>
     <property>
         <name>dfs.nameservices</name>
         <!--这里和core-site中配置保持一致-->
         <value>hadoopha</value>
     </property>

     <property>
         <name>dfs.ha.namenodes.hadoopha</name>
         <value>bigdata1,bigdata2</value>
     </property>
     <property>
         <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoopha.bigdata1</name>
         <value>bigdata1:8020</value>
     </property>
     <property>
         <name>dfs.namenode.http-address.hadoopha.bigdata1</name>
         <value>bigdata1:50070</value>
     </property>
     <property>
         <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoopha.bigdata2</name>
         <value>bigdata2:8020</value>
     </property>
     <property>
         <name>dfs.namenode.http-address.hadoopha.bigdata2</name>
         <value>bigdata2:50070</value>
     </property>

     <property>
         <name>dfs.namenode.name.dir</name>
         <value>file:///bigdata/hadoop/hdfs/name</value>
     </property>
     <property>
         <name>dfs.datanode.data.dir</name>
         <value>file:///bigdata/hadoop/hdfs/data</value>
     </property>
     <!-- 这个地方是为Hbase的专用配置，最小为4096，表示同时处理文件的上限，不配置会报错 -->
     <property>
         <name>dfs.datanode.max.xcievers</name>
         <value>4096</value>
     </property>

     <!--提供journal的服务器列表，一般为奇数个，这里为3个-->
     <property>
         <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
         <value>qjournal://bigdata3:8485;bigdata4:8485;bigdata5:8485/hadoopha</value>
     </property>
     <property>
         <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
         <value>true</value>
     </property>

     <property>
         <name>dfs.client.failover.proxy.provider.hadoopha</name>
         <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
     </property>
     <property>
         <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
         <value>/bigdata/hadoop/hdfs/journal</value>
     </property>

     <property>
         <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
         <value>sshfence</value>
     </property>
     <property>
         <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
         <value>5000</value>
     </property>

     <!--配置ssh密钥存放位置-->
     <property>
         <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
         <value>/root/.ssh/id_dsa</value>
     </property>

其中配置的注释说明要注意一下

　　4、编辑mapred-site.xml，这个不用配置

　　5、编辑yarn-site.xml，这个也不用配置

　　6、编辑slaves，添加datanode节点

bigdata3
bigdata4
bigdata5
bigdata6

　　这些都保存完毕，将/bigdata/下的hadoop目录整体发送至集群中其他主机，其他主机应该事先建立好bigdata目录

scp -r /bigdata/hadoop bigdata2:/bigdata
scp -r /bigdata/hadoop bigdata3:/bigdata
scp -r /bigdata/hadoop bigdata4:/bigdata
scp -r /bigdata/hadoop bigdata5:/bigdata
scp -r /bigdata/hadoop bigdata6:/bigdata

　　然后在配置jouralnode的服务器上启动jouralnode服务，这里是bigdata3,4,5

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

　　然后在bigdata1上格式化zookeeper节点：

bin/hdfs zkfc -formatZK

　　在其中一台namenode上格式化文件系统并启动namenode，这里是bigdata1：

bin/hdfs namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

　　在另外一台namenode，bigdata2上同步元数据：

bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

　　然后启动hdfs服务：

sbin/start-dfs.sh

　　启动完成之后，执行 jps 命令，在主节点可以看到NameNode和DFSZKFailoverController进程；其他节点可以看到DataNode进程

　　现在通过浏览器可以打开相应的管理界面，以bigdata1的IP访问：

　　http://192.168.0.187:50070

　　

　　

　　到这里hadoop hdfs就部署完成了，然后开始部署HBase，这里使用的版本为：hbase-0.98.18-hadoop2-bin.tar.gz

　　和释放hadoop包一样将hbase释放到对应的目录并进入，这里是：/bigdata/hbase/hbase-0.98.18-hadoop2

　　首先编辑配置文件： vim conf/hbase-env.sh

　　去掉JAVA_HOME前面的注释，改为自己实际的JDK安装路径，和配置hadoop类似

　　

　　然后，去掉export HBASE_MANAGES_ZK=true前面的注释并改为export HBASE_MANAGES_ZK=false，配置不让HBase管理Zookeeper

　　

　　配置完这两项之后，保存退出

　　编辑文件 vim conf/hbase-site.xml 在configuration标签之间加入如下配置：

    <!-- 指定HBase在HDFS上面创建的目录名hbase -->
    <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://hadoopha/hbase</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.master</name>
        <value>60000</value>
    </property>
    <!-- 开启集群运行方式 -->
    <property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.tmp.dir</name>
        <value>/bigdata/hbase/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>bigdata2,bigdata3,bigdata4,bigdata5,bigdata6</value>
    </property>

　　分别将hadoop配置下的core-site.xml和hdfs-site.xml复制或者做软链接到hbase配置目录下：

cp /bigdata/hadoop/hadoop-2.6./etc/hadoop/core-site.xml conf/
cp /bigdata/hadoop/hadoop-2.6./etc/hadoop/hdfs-site.xml conf/

　　执行 vim conf/regionservers 编辑运行regionserver存储服务的Hbase节点，就相当于hadoop slaves中的DataNode节点

　　这里是bigdata2~bigdata5

　　保存之后，配置完毕，将hbase发送至其他数据节点：

scp -r /bigdata/hbase/ bigdata2:/bigdata/
scp -r /bigdata/hbase/ bigdata3:/bigdata/
scp -r /bigdata/hbase/ bigdata4:/bigdata/
scp -r /bigdata/hbase/ bigdata5:/bigdata/
scp -r /bigdata/hbase/ bigdata6:/bigdata/

　　然后在bigdata1启动Hbase Master

bin/hbase-daemon.sh start master

　　启动成功，在bigdata1会增加进程：HMaster

　　然后在bigdata2启动regionserver进程，其余4台集群会跟随启动

bin/hbase-daemons.sh start regionserver

　　这里注意跟随启动时，bigdata2到所有机器ssh确保直接进入，如果配置好的免密也最好提前都进一遍，避免需要输入yes而导致错误

　　同时集群的时间一定同步，否则hbase会启动失败出现NoNode Error的异常

　　在bigdata2到bigdata6会增加进程：HRegionServer

　　到这里HBase就部署完毕，并且包含zookeeper集群高可用配置

　　执行命令： /bigdata/hadoop/hadoop-2.6./bin/hdfs dfs -ls / 可以查看hbase是否在HDFS文件系统创建成功

　　

　　看到/hbase节点表示创建成功

　　然后执行： bin/hbase shell 可以进入Hbase管理界面

　　

　　输入 status 查看状态

　　

　　返回状态，表示HBase可以正常使用

　　输入 quit 可以退出管理，回到命令行

　　访问浏览器http://ip:60010可以打开Hbase管理界面