Hbase集群搭建的配置
我学大数据技术(hadoop2.7+hbase1.0+hive1.2)
这个地方有点奇怪，应该是 1.7.0_45 ,我查一下。系统默认安装了 java 我全部删除，重新安 装 先查询一下有哪些 jdk ： rpm -qa jdk 然后 rpm -e 把查询的都删除 然后重新安装: rpm -ivh jdk-7u45-linux-x64.rpm
2、切换到 hadoop 用户，创建安装所需要的文件夹
2015 年 8 月 13 日 17:12 1、关机和重启 ?
1 shutdown -h now 2 shutdown -r now
2、创建用户，并设置密码 ?
1 useradd wukong ?
1 d wukong
根据提示输入密码，回车，并再确认输入一次密码。 3、查看，删除用户 ?
1 cat /etc/passwd ?
Prerequisites
Install Java. See the Hadoop Wiki for known good versions. Download a stable version of Hadoop from Apache mirrors. /hadoop/HadoopJavaVersions 说明 下载地址 java1.7.45 /technetwork/java/javase/downloads/index-jdk5-jsp-142662.html
来自 </allman90/blog/295173>
2、VMware 虚拟机的安装配置
2015 年 8 月 13 日 21:08
一、基础篇
1、环境的搭建 基础支撑环境的搭建
首先基于 VMware 搭建一个简单机器测试集群环境 1.1VM13808.html?ald 各位可以随意网站下载，系统用 64 位。
HBASE安装及客户端编程配置
HBASE 安装一、安装指南二、常见问题一、安装指南Hadoop+Hbase安装配置实录2010-10-12 22:53生产环境：3台机器:master(192.168.0.61),slave1(192.168.0.62),slave2(192.168.0.63) 注意：hostname设置为master/slave1/slave2操作系统：rhel5.4 x86_64master做为namenonde,将slave1和slave2做为datanode1.在master:(在slave1和slave2上操作和以下相同)vi /etc/hosts192.168.0.61 master192.168.0.62 slave1192.168.0.63 slave22.用root操作3.免密码登录#ssh-keygen -t rsa #建立ssh目录,敲回车到底 ,这一步需要先在每台机器上执行。
在master上#scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@slave1:/root/.ssh/id_rsa.pub_m将master 上的密钥传到slave1的/home/hadoop下在slave1上#cat /root/.ssh/id_rsa.pub_m >> ~/.ssh/authorized_keys#chmod 644 ~/.ssh/authorized_keys反复操作第3步，完成master<-->slave1 master<-->slave2的免密码登录这样主节点和从节点之间就可以不用密码直接ssh访问，另外，在启动hadoop 时需要master ssh master，因此，在master的~/.ssh下，也执行下cat id_rsa.pub >> authorized_keys 即可。
4.安装JDK到/usr/local下命名为jdk6然后：编辑三台机器的/etc/profile,增加如下内容export JAVA_HOME=/usr/local/jdk6export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/libexport HADOOP_HOME=/hadoop/hadoopexport HBASE_HOME=/hadoop/hbasePATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin#vi /root/.bashrc增加export HADOOP_CONF_DIR=/hadoop/hadoop-configexport HBASE_CONF_DIR=/hadoop/hbase-config5、防火墙各机器加入iptables策略：#iptables -I INPUT -s 192.168.0.0/255.255.255.0 -j ACCPET#service iptables save-----------------------------------------hadoop配置:1.下载安装#cd /hadoop#wget/apache-mirror//hadoop/core/hadoop-0.20.2/hadoo p-0.20.2.tar.gz#tar -zxvf hadoop-0.20.2.tar.gz#ln -s hadoop-0.20.2 hadoop由于上述目录中hadoop的配置文件和hadoop的安装目录是放在一起的，这样一旦日后升级hadoop版本的时候所有的配置文件都会被覆盖，因此将配置文件与安装目录分离，一种比较好的方法就是建立一个存放配置文件的目录，/hadoop/hadoop-config/，然后将 /hadoop/hadoop/conf/目录中的core-site.xml,slaves,hadoop-env.sh,masters, hdfs-site.xml,mapred-site.xml，这6个文件拷贝到 /hadoop/hadoop-config/目录中，并指定环境变量$HADOOP_CONF_DIR指向该目录。
集群的配置步骤
集群的配置步骤一、搭建集群环境的准备工作在开始配置集群之前，我们需要先进行一些准备工作。
首先，确保所有服务器都已经正确连接到网络，并且能够相互通信。
其次，确保每台服务器上已经安装了操作系统，并且操作系统版本一致。
最后，确保每台服务器上已经安装了必要的软件和工具，例如SSH、Java等。
二、创建集群的主节点1.选择一台服务器作为集群的主节点，将其IP地址记录下来。
2.登录到主节点服务器上，安装并配置集群管理软件，例如Hadoop、Kubernetes等。
3.根据集群管理软件的要求，配置主节点的相关参数，例如集群名称、端口号等。
4.启动集群管理软件，确保主节点能够正常运行。
三、添加集群的工作节点1.选择一台或多台服务器作为集群的工作节点，将其IP地址记录下来。
2.登录到工作节点服务器上，安装并配置集群管理软件，确保与主节点的版本一致。
3.根据集群管理软件的要求，配置工作节点的相关参数，例如主节点的IP地址、端口号等。
4.启动集群管理软件，确保工作节点能够正常连接到主节点。
四、测试集群的连接和通信1.在主节点服务器上，使用集群管理软件提供的命令行工具，测试与工作节点的连接和通信。
例如，可以使用Hadoop的hdfs命令测试与工作节点的文件系统的连接。
2.确保主节点能够正确访问工作节点的资源，并且能够将任务分配给工作节点进行处理。
五、配置集群的资源管理1.根据集群管理软件的要求，配置集群的资源管理策略。
例如，可以设置工作节点的CPU和内存的分配比例，以及任务的调度算法等。
2.确保集群能够合理分配资源，并且能够根据需要动态调整资源的分配。
六、监控和管理集群1.安装并配置集群的监控和管理工具，例如Ganglia、Zabbix等。
2.确保监控和管理工具能够正常运行，并能够及时发现和处理集群中的故障和问题。
3.定期对集群进行巡检和维护，确保集群的稳定和可靠性。
七、优化集群的性能1.根据实际情况，对集群的各项参数进行调优，以提高集群的性能和效率。
HBase的安装、配置、管理与编程
46. NavigableMap<byte[],NavigableMap> columnMap = nMap.get(Bytes.toBytes("description"));
在namenode节点执行bin/hbase-daemon.sh，启动master。执行bin/start-hbase.sh和bin/stop-hbase.sh 脚本启动和停止HBase服务。
接口说明
HBase按列存储结构化数据，支持建表、插入记录、查询记录、删除记录和索引操作等等，不支持连接和更新操作。
（1），在namenode节点新建zookeeper目录，在该目录下新建myid文件。
（2），在zookeeper-3.2.1/conf目录下，拷贝zoo_sample.cfg为zoo.cfg。在zoo.cfg中将dataDir改为/home/hdfs/zookeeper，在文件末位添加所有的主机：
31. config.set("hbase.zookeeper.quorum", "10.192.1.1");
32.
33. HTable table = new HTable(config, "commodity");
34.
35. System.out.println("Get Spin's commodity info");
PC-4 Suse Linux 9 10.192.1.4
01_尚硅谷大数据之HBase简介
第1章HBase简介1.1 什么是HBaseHBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE 技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。
HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。
比如：Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google 运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。
1.2 HBase中的角色1.2.1 HMaster功能：1) 监控RegionServer2) 处理RegionServer故障转移3) 处理元数据的变更4) 处理region的分配或移除5) 在空闲时间进行数据的负载均衡6) 通过Zookeeper发布自己的位置给客户端1.2.2 RegionServer功能：1) 负责存储HBase的实际数据2) 处理分配给它的Region3) 刷新缓存到HDFS4) 维护HLog5) 执行压缩6) 负责处理Region分片1.2.3 其他组件：1) Write-Ahead logsHBase的修改记录，当对HBase读写数据的时候，数据不是直接写进磁盘，它会在内存中保留一段时间（时间以及数据量阈值可以设定）。
但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入内存中。
所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。
mybatis hbase 写法 -回复
mybatis hbase 写法-回复MyBatis与HBase的整合方式及使用介绍HBase是一种高可靠性、高性能、分布式的开源NoSQL数据库，而MyBatis是Java中一款优秀的持久层框架。
将两者结合可以实现数据的快速访问和灵活的查询。
在本篇文章中，我们将以如下主题为线索，一步一步介绍MyBatis与HBase的整合方式及使用。
1. 简介1.1 HBase概述1.2 MyBatis概述1.3 MyBatis与HBase的整合优势2. 搭建环境2.1 安装HBase2.2 配置HBase2.3 导入MyBatis依赖3. 创建数据模型3.1 定义表结构3.2 创建实体类3.3 创建Mapper接口和Mapper XML文件4. 配置实体类与表4.1 配置实体类的数据映射4.2 配置HBase的连接信息4.3 配置Mapper接口与Mapper XML的关联5. 数据访问操作5.1 插入数据5.2 更新数据5.3 查询数据5.4 删除数据6. 总结与扩展6.1 MyBatis与HBase整合的优缺点6.2 典型应用场景6.3 学习资源推荐第一部分：简介1.1 HBase概述HBase是一种在Hadoop生态系统上构建的面向列的开源数据库。
它提供了高可靠性、高性能、可伸缩性的数据存储服务，并能支持海量数据的访问和查询。
1.2 MyBatis概述MyBatis是一种持久层框架，通过XML或注解的方式将SQL语句与Java代码分离，提供了便捷的数据库操作接口，能够方便地执行增删改查等操作。
1.3 MyBatis与HBase的整合优势- MyBatis具有简单、灵活的特点，方便开发人员进行数据访问；- HBase提供了高性能的数据存储和查询能力；- MyBatis与HBase的整合可以使开发人员更加方便地进行数据操作，提高开发效率。
第二部分：搭建环境2.1 安装HBase首先，我们需要安装和配置HBase。
hbase连接参数
HBase是一种分布式的、可伸缩的、大数据存储服务，使用Hadoop的HDFS作为底层存储。
要连接HBase，需要配置一些参数，以下是一些常见的连接参数：
1.hbase.zookeeper.quorum: 指定ZooKeeper集群的地址，HBase通过
ZooKeeper进行协调。
2.hbase.zookeeper.property.clientPort: 指定ZooKeeper的端口号，默认
为2181。
3.hbase.master: 指定HBase主服务器的地址和端口号，格式为
hostname:port。
4.hbase.zookeeper.session.timeout: 指定ZooKeeper的会话超时时间，单
位为毫秒。
5.hbase.client.scanner.caching: 指定扫描器缓存大小，可以提高扫描性
能。
6.hbase.client.keyvalue.maxsize: 指定单个键值对的最大大小，超过此大
小的键值对将不会被存储。
7.hbase.client.retries.number: 指定客户端重试次数，当与HBase服务器
通信失败时可以尝试重新连接。
这些参数可以在连接HBase时进行配置，以便更好地控制连接和通信的行为。
具体的参数值取决于实际需求和环境配置。
Hbase二级索引设计方案(ES2.4.4)
目录1方案介绍 (1)1.1概述 (1)1.1.1Hbase (1)1.1.2Elasticsearch (1)1.1.3Hbase Observer (2)1.2方案目标 (2)1.3方案流程 (3)2ELASTICSEARCH安装部署 (4)2.1安装准备 (4)2.1.1服务器准备 (4)2.1.2新建用户 (4)2.1.3调整系统参数 (4)2.2JDK安装 (5)2.3ES安装及配置 (6)2.3.1解压缩 (6)2.3.2配置 (6)2.3.3启动及验证 (7)2.3.4集群验证 (8)2.4Head插件安装 (9)2.4.1简介 (9)2.4.2安装 (9)2.5Marvel插件安装 (10)2.5.1简介 (10)2.5.2安装(每个节点) (10)2.6Kibana安装 (10)2.6.1简介 (10)2.6.2安装 (11)2.6.3验证 (12)2.7IK分词器安装（每个节点安装） (12)2.7.1验证分词效果 (13)3数据同步程序配置 (14)3.1多数据源的数据同步 (14)3.2创建索引mapping (14)3.3编码实现 (16)3.4Observer的部署 (16)3.5测试 (17)4常见问题汇总 (18)1方案介绍1.1概述1.1.1HbaseHbase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库，它是一个分布式的和可扩展的大数据仓库，也就是说HBase能够利用HDFS的分布式处理模式，并从Hadoop 的MapReduce程序模型中获益。
除去Hadoop的优势，HBase本身就是十分强大的数据库，它能够融合key/value存储模式带来实时查询的能力，以及通过MapReduce进行离线处理或者批处理的能力。
总的来说，Hbase能够让你在大量的数据中查询记录，也可以从中获得综合分析报告。
然而，随着在HBase系统上应用的驱动，人们发现Global-Rowkey-Indexing 不再满足应用的需求。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Hbase集群搭建的配置参考
1.如果主机足够强大（10台小集群），可以将Hadoop JobTracker、NameNode、Secondary
NameNode配置在这台机器上，但Secondary NameNode尽量不要。
2.如果Hbase和MapReduce的负载都很重的话，通常将他们分开到两个集群上。
3.小集群（10台机器左右）可以把HBase Master、Hadoop NameNode、JobTracker并行部
署在一个节点上，ZooKeeper也可以装在这个节点上（4~6核CPU，24~32G内存，4块SATA硬盘）。
4.如果集群更大一些（10~20台），可以将NameNode和JobTracker配置在同一台机器上，
但HBase Master和ZooKeeper配置在另一台机器上，但Zookeeper要一个单独的磁盘。
5.中型集群（50台左右）NameNode和JobTracker应该部署到不同的机器上，NameNode
和Secondary NameNode不能用太次的硬件，（应为它一挂掉，全挂）并确保他们有足够的内存。
但HBase Master和ZooKeeper还可以在一台机器上，也可以增加HBase Master 和ZooKeeper的数量。
6.大型集群（超过50台）中NameNode和Secondary NameNode很重要，要用双电源、
RAID 1、好一点的网卡、足够的内存（8核,至少16G内存，1Gb网卡）。
HBase Master 和ZooKeeper要5个以上。
7.中型集群中，如果可能，可以将HBase Master 配置在单独的一台机器上。
（4~6核，8~16G
内存，两块硬盘，一块系统，一块日志，1Gb网卡）。
8.DataNode和RegionServer总部署在一起，最好不要让他们运行MapReduce(8~12核，
24~32G内存，12块1TB硬盘)。
9.ZooKeeper可以和HBase Master配置在一起，她们都是轻量级进程。
但ZooKeeper对延
迟更加敏感，所以要有单独的硬盘。
10.部署软件可以用自动化的软件：Cloudera Manager、Puppet、Chef等。
建议用Hadoop
专业的Cloudera Manager。
11.更多的冗余和更好的配置是为了增加其可用性。