hbase伪集群搭建

Posted 2020-10-26

hbase 数据存储有三种跑法，跑在本地磁盘上、跑在伪分布式上、跑在完全分布式上--------
额。。。官网的文档挺坑爹的，结合官网、百度、谷歌的各种文档看，只要理解原理，搭建也不算难（当然照的官网文档个看就比较坑爹了）
单机模式 ------->> 这个最简单，免写了，下了包直接解压配置个路径就可以启动了，zk 和 hbase 都是起在同一个 jvm 中的，数据落到本地磁盘。
伪分布式部署方式 ------->> 先部署 hdfs ， 再部署 hbase ，它们的各个进程跑在不同的 jvm 中 ， hbase只是将数据落到了 hdfs 上。
完全分布式 ------->> 完全分布式用大白话来说，我理解的就是个 伪分布式的 升级款，只是把伪分布式的一台服务器变成了 n 台。。。

完全分布式一定要部署在 物理机上

上边蛋扯的差不多了，下面直接入正题，开始部署
下载什么版本的包自己解决，要想下载最轻松的全部安装包，直接到 cdh 上去下载，百度搜索 cdh ，你懂的、、、然后配置文件每个版本的基本上差不多，没有太大的出入
下面是以 hadoop-2.7.2 、 hbase-1.1.2 为例

一、新系统的话，自己先处理一下系统，这个习惯相信所有运维同行的哥哥们都是有这习惯的。。。关闭不用的防火墙、最大文件打开数、jdk全局变量、dns、主机名解析
建议配置时用 ip 的最后用内网的域名，这样的话，开发的代码也好接入做好的 hbase，用主机名的话，开发的还得自己的 hosts ，我这里用的 内网的 dns 域名。

二、部署 hdfs

   hadoop-2.7.2.tar.gz  包传到 服务器上，解压
         tar xvf  hadoop-2.7.2.tar.gz  -C /home
         cd /home/hadoop-2.7.2
         vim etc/hadoop/hadoop-env.sh
         export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_72
   配置HDFS
         mkdir data
         vim etc/hadoop/core-site.xml

    <configuration>
 <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://pretend.hdfs.gag.cn:9000</value>
            <!--这里设置 hdfs 文件系统接口-->
 </property>
 <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/home/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
            <!--这里为 hdfs 数据存储路径-->
 </property>
</configuration>

    ----------------------------
        vim etc/hadoop/hdfs-site.xml
   <configuration>
   <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
            <!--指定创建的副本数-->
   </property>

</configuration>

    ----------------------------
       配置YARN
         这原配置文件里什么也没有，都是注释内容，直接改名就行
         mv etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml
         vim etc/hadoop/mapred-site.xml
  <configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
    <!--使用yarn运行mapreduce程序-->
  </property>

</configuration>

         vim etc/hadoop/yarn-site.xml
  <configuration>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
            <!--NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle，才可运行MapReduce程序-->
  </property>

</configuration>
    ------------------------------------
    启动 hdfs
    初次启动 hdfs 先要初始化文件系统，也可以说是格式化文件系统

    bin/hdfs namenode -format

     ![](http://i2.51cto.com/images/blog/201803/05/afb7e0d1a567cae57e0219508b614a64.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)

     格式化完毕，启动NameNod和DataNode进程
     启动之前如果修改 jvm 参数的话，在 vim etc/hadoop/hadoop-env.sh  修改 HADOOP_HEAPSIZE 这一项就可以了，默认应该是 1024M 吧

     sbin/start-dfs.sh
     启动以后，有这里显示有 三个配置文件，是 out 后缀的，看日志的话，看 log 后缀的，看有没有 error 级别的报错
     ![](http://i2.51cto.com/images/blog/201803/05/b1fb3c375924ba49aa3cabbee725af10.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)

     -----------------------------
     启动YARN
     sbin/start-yarn.sh 
     同样是去看这两个的 log 后缀的日志
     这里了 hdfs 就算启动完毕了，这时再 jps 命令可以看到除  jps 进程外有 5 个

     ![](http://i2.51cto.com/images/blog/201803/05/36625774e3955f1fd3014eb85036cadd.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)

     查看端口已经有这么多了， 50070 是 hdfs 的 web 端口，以后输入 ip:port 或者 域名:port  来查看 web 页面
     ![](http://i2.51cto.com/images/blog/201803/05/f63bcacf66e6c9eafed5fc72fd97d2e7.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)

     ![](http://i2.51cto.com/images/blog/201803/05/eda0a0aca56cfe831f9ecfe0f061696e.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)

     ======================================================================

     以上 hdfs 启动没问题后，就可以启动 hbase 了

     tar xvf hbase-1.1.2-bin.tar.gz -C /home/

     cd /home/hbase-1.1.2/

     vim conf/hbase-env.sh

     export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_72

     配置Hbase

     mkdir data

     vim conf/hbase-site.xml 

     <configuration>
   <property>
      <name>hbase.rootdir</name>
      <value>hdfs://pretend.hdfs.gag.cn:9000/hbase</value>
            <!--使用 hdfs 文件系统，端口为上面配置的 hdfs 接口-->
  </property>
  <property>
     <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
     <value>/home/hbase-1.1.2/data</value>
             <!--zookeeper数据存储路径，用hbase自带的zookeeper-->
  </property>
  <property>
     <name>hbase.cluster.distributed</name>
     <value>true</value>
             <!--设置hbase模式为集群模式-->
  </property>
</configuration>

 hbase 集群内的服务器，如果是启动完全分布式，这里要填写hbase所有的服务器域名或者 ip 或者 主机名，顺便说一下，hbase和 hadoop 集群全部是已 ssh 远程 调用命令的方式启动其他节点的
    vim conf/regionservers 

    pretend.hbase.gag.cn

    这里的话，我把内存调整了一下，因为开发那边要用，服务器是 8G 的
    vim conf/hbase-env.sh 
    export HBASE_MASTER_OPTS="$HBASE_MASTER_OPTS -XX:PermSize=1024m -XX:MaxPermSize=512m"
export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="$HBASE_REGIONSERVER_OPTS -XX:PermSize=1024m -XX:MaxPermSize=512m"

启动Hbase

 先启动 zookeeper，如果是完全分布式的话，所有的 hbase节点会以临时节点的方式注册在 zk 里，伪分布式也一样，只不过zk 里只有一个节点，zk 也只有一个节点
 bin/hbase-daemon.sh start zookeeper         启动后查看日志
     bin/hbase-daemon.sh start master               启动后查看日志
     bin/hbase-daemon.sh start regionserver      启动后查看日志

     此时的 jps 可以查看到除 jps 外 8 个进程
     ![](http://i2.51cto.com/images/blog/201803/05/692fd3b3f0fddc59044ac10c47b52adb.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)

    hbase 的 web 页面端口是 16010
    ![](http://i2.51cto.com/images/blog/201803/05/13f8e5501414a49cf0165f36cad233e3.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)

     如果要加 开机启动的话，最好加上sleep等待，我是这样加的
     ![](http://i2.51cto.com/images/blog/201803/05/d72489bbf28360c894972e2b46a048aa.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)

     正常停止方式：
     一定要按照顺序停止
     停止 hbase、zookeeper、hdfs