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hadoop2-HBase的安装和测试
来源：cnblogs　　作者：Hongten　　时间：2018/11/3 9:53:24　　对本文有异议

在安装和测试HBase之前，我们有必要先了解一下HBase是什么

我们可以通过下面的资料对其有一定的了解：

HBase 官方文档中文版

HBase 深入浅出

我想把我知道的分享给大家，方便大家交流。

以下是本文的大纲：

1.Hadoop集群环境搭建
2.Hbase的介绍
3.单机模式解压和安装HBase
       3.1.创建t_student表
       3.2.查看表t_student
       3.3.查看表结构
       3.4.插入数据
       3.5.查询table
4.完全分布式模式解压和安装HBase
       4.1.创建t_student表
       4.2.插入数据
       4.3.数据从内存写入到磁盘
       4.4.再次插入数据
       4.5.再次把数据写入到磁盘
       4.6.手动合并文件
       4.7.查看文件内容

 

若有不正之处，还请多多谅解，并希望批评指正。

请尊重作者劳动成果，转发请标明blog地址

https://www.cnblogs.com/hongten/p/hongten_hadoop_hbase.html

 

正所谓磨刀不费砍材功，下面的工具大家可以先下载备用。

环境及工具：

Windows 7 （64位）下面的虚拟机（64位）：VMware-workstation-full-14.0.0-6661328.exe

Linux操作系统：CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD1.iso

Xshell：Xshell-6.0.0101p.exe  

WinSCP：从windows上面上传文件到Linux

JDK：jdk-7u67-linux-x64.rpm

zookeeper：zookeeper-3.4.6.tar.gz

hadoop：hadoop-2.5.1_x64.tar.gz  

链接：https://pan.baidu.com/s/1hvdbGUh488Gl1EF2v44BIw 
提取码：ncdd

Hbase: hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz

 

1.Hadoop集群环境搭建

在做Hbase安装和测试之前，我们有必要把 Hadoop2集群环境搭建 好。

 

2.Hbase的介绍

  1. Hadoop Database, 是一个高可靠性，高性能，面向列，可伸缩，实时读写的分布式数据库。
  2. 利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为其分布式协同服务
  3. 主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据（列存NoSQL数据库）
  5. Column Family 列族
  7. HBase表中的每个列都归属某个列族，列族必须作为表模式（schema)定义的一部分预先给出，如： create 'test', 'course';
  8. 列名以列族作为前缀，每个'列族'都可以有多个列成员(column);如course:math, course:english,新的列族成语(列)可以随时按需，动态加入
  9. 权限控制，存储以及调优都在列族层面进行的；
  10. HBase把同一列族里面的数据存储在同一目录下，由几个文件保存。
  13. HBase体系架构
  14. Client： 包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问
  15. Zookeeper： 
  16.     1. 保证任何时候，集群中只有一个master
  17.     2. 存储所有Region的寻址入口
  18.     3. 实时监控Region Server的上线和下线信息，并实时通知master
  19.     4. 存储Hbase的schema和table元数据
  20.     
  21. Master:
  22.     1. 为Region Server分配region
  23.     2. 负责Region Server的负载均衡
  24.     3. 发现失效的Region Server并重新分配其上的region
  25.     4. 管理用户对table的增删改操作
  26.     
  27. Region Server：
  28.     1. 维护region，处理对这些region的IO请求
  29.     2. 负责切分在运行过程中变的过大的region
  30.     
  31. Rgion：
  32.     1. HBase自动把表水平分成多个区域（region),每个region会报错一个表里面某段连续的数据；每个表一开始只有一个region，随着数据不断插入表，region不断增大，当增大到一个阈值的时候，region就会等分两个新的region（裂变）
  33.     2. 当table中的行不断增多，就会有越来越多的region，这样一张完整的表被保存在多个Region Server上。
  34.     
  35. Memstore于storefile：
  36.     1. 一个region由多个store组成，一个sote对应一个CF（列族）
  37.     2. sotre包含位于内存中的memstore和位于磁盘的storefile写操作先写入memstore，当memstore中的数据达到某个阈值，region server会启动flashcache进程写入storefile，每次写入形成单独的一个storefile。（这样在一个region里面就会产生很多个storefile）
  38.     3. 当storefile文件的数量增长到一定阈值后，系统会进行合并（Minor， Major Compaction），在合并过程中贵进行版本合并和删除工作（Major），形成更大的storefile。
  39.     4. 当一个region所有storefile的大小和超过一定阈值后，会把当前的region分割为两个，并由hmaster分配到相应的region server服务器，实现负载均衡。
  40.     5. 客户端检索数据，现在memstore找，找不到再找storefile。

 

3.单机模式解压和安装HBase

  1. --单机模式解压和安装HBase
  2. tar -zxvf hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz
  4. --创建软链
  5. ln -sf /root/hbase-0.98.9-hadoop2 /home/hbase
  7. --配置java环境变量
  8. cd /home/hbase/conf/
  10. vi hbase-env.sh
  12. --jdk必须在1.6以上
  13. export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
  15. :wq
  17. --修改hbase-site.xml文件,数据保存到本地
  18. vi hbase-site.xml
  20. <configuration>
  21. <property>
  22.         <name>hbase.rootdir</name>
  23.         <value>file:///opt/hbase</value>
  24. </property>
  25. </configuration>
  27. :wq
  29. --关闭防火墙
  30. service iptables stop
  32. --启动HBase
  33. cd /home/hbase/bin/
  34. ./start-hbase.sh
  36. --检查是否已经启动
  37. jps
  38. --查看是否有HMaster进程
  39.  
  40. --查看监听的端口
  41. netstat -naptl | grep java
  43. --启动浏览器访问
  44. http://node4:60010

 

3.1.创建t_student表

  1. --进入hbase
  2. cd /home/hbase/bin/
  3. ./hbase shell
  5. --创建t_student表
  6. create 't_student' , 'cf1'
  8. hbase(main):003:0> create 't_student' , 'cf1'
  9. 0 row(s) in 0.4000 seconds

 

3.2.查看表t_student

  1. --查看表
  2. list
  4. hbase(main):004:0> list
  5. TABLE                                                                                      
  6. t_student                                                                                  
  7. 1 row(s) in 0.0510 seconds

 

3.3.查看表结构

  1. --查看表结构
  2. desc 't_student'
  4. hbase(main):005:0> desc 't_student'
  5. Table t_student is ENABLED                                                                 
  6. COLUMN FAMILIES DESCRIPTION                                                                
  7. {NAME => 'cf1', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE => '
  8. 0', VERSIONS => '1', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', TTL => 'FOREVER', KEEP_DEL
  9. ETED_CELLS => 'FALSE', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}   
  10. 1 row(s) in 0.1310 seconds

 

3.4.插入数据

  1. --插入数据
  2. put 't_student' , '007', 'cf1:name', 'hongten'
  4. hbase(main):006:0> put 't_student' , '007', 'cf1:name', 'hongten'
  5. 0 row(s) in 0.1750 seconds

 

3.5.查询table

  1. --查询table
  2. hbase(main):007:0> scan 't_student'
  3. ROW                     COLUMN+CELL                                                        
  4.  007                    column=cf1:name, timestamp=1541162668222, value=hongten            
  5. 1 row(s) in 0.0670 seconds

 

4.完全分布式模式解压和安装HBase

  1. --完全分布式模式解压和安装HBase
  2. --拷贝hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz从节点node1到node2， node3， node4节点上
  3. scp /root/hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz root@node2:~/
  4. scp /root/hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz root@node3:~/
  5. scp /root/hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz root@node4:~/
  6.  
  7.  
  8. --解压缩文件
  9. tar zxvf hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz
  11. --创建软链
  12. ln -sf /root/hbase-0.98.9-hadoop2 /home/hbase
  14. cd /home/hbase/conf/
  16. vi hbase-site.xml
  18. --mycluster为集群名称
  19. <property>
  20.     <name>hbase.rootdir</name>
  21.     <value>hdfs://mycluster/hbase</value>
  22.     <description>The directory shared by RegionServers.</description>
  23. </property>
  24. <property>
  25.     <name>hbase.cluster.distributed</name>
  26.     <value>true</value>
  27.     <description>The mode the cluster will be in. Possible values are false: standalone and pseudo-distributed setups with managed Zookeeper true: fully-distributed with unmanaged Zookeeper Quorum (see hbase-env.sh)</description>
  28. </property>
  29.  
  30. <property>
  31.   <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
  32.   <value>node1,node2,node3</value>
  33.   <description>Comma separated list of servers in the ZooKeeper Quorum.
  34.   For example, "host1.mydomain.com,host2.mydomain.com,host3.mydomain.com".
  35.   By default this is set to localhost for local and pseudo-distributed modes
  36.   of operation. For a fully-distributed setup, this should be set to a full
  37.   list of ZooKeeper quorum servers. If HBASE_MANAGES_ZK is set in hbase-env.sh
  38.   this is the list of servers which we will start/stop ZooKeeper on.
  39.   </description>
  40. </property>
  41. <property>
  42.   <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
  43.   <value>/opt/zookeeper</value>
  44.   <description>Property from ZooKeeper's config zoo.cfg.
  45.   The directory where the snapshot is stored.
  46.   </description>
  47. </property>
  49. :wq
  51. --修改regionservers文件，该文件列出所有region server主机的hostname
  52. vi regionservers
  54. node1
  55. node2
  56. node3
  57. node4
  59. :wq
  61. --修改hbase-env.sh文件
  63. vi hbase-env.sh
  64. --修改java环境变量
  65. export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
  66.  
  67. --默认为true，使用hbase自带的zookeeper
  68. --修改为false，使用我们自定义的zookeeper
  69. export HBASE_MANAGES_ZK=false
  71. :wq
  73. --使得Hadoop和HBase关联起来
  74. --把hadoop的配置文件hdfs-site.xml拷贝到/home/hbase/conf/目录
  76. cd /home/hbase/conf/
  77. cp -a /home/hadoop-2.5/etc/hadoop/hdfs-site.xml .
  79. --把同样的配置从node1拷贝到node2，node3，node4上面去scp /home/hbase/conf/* root@node2:/home/hbase/conf/scp /home/hbase/conf/* root@node3:/home/hbase/conf/scp /home/hbase/conf/* root@node4:/home/hbase/conf/
  80.  
  81. --关闭所有节点上的防火墙(node1, node2, node3, node4)
  82. service iptables stop
  84. --在启动HBase之前，我们需要确保zookeeper和hadoop都已经启动
  85. --我们这里在node1，node2，node3，node4上面都有配置hbase，
  86. --启动的时候，随便选择一个节点启动hbase,由于我们之前有配置免密码登录
  87. --所以我们在node1上面启动hbase
  88. cd /home/hbase/bin/
  90. ./start-hbase.sh 
  92. 输出结果：
  93. [root@node1 bin]# ./start-hbase.sh 
  94. starting master, logging to /home/hbase/bin/../logs/hbase-root-master-node1.out
  95. node3: starting regionserver, logging to /home/hbase/bin/../logs/hbase-root-regionserver-node3.out
  96. node1: starting regionserver, logging to /home/hbase/bin/../logs/hbase-root-regionserver-node1.out
  97. node4: starting regionserver, logging to /home/hbase/bin/../logs/hbase-root-regionserver-node4.out
  98. node2: starting regionserver, logging to /home/hbase/bin/../logs/hbase-root-regionserver-node2.out
  100. --可以在node4上面启动master
  101. cd /home/hbase/bin/
  103. ./hbase-daemon.sh start master
  105. 输出结果：
  106. [root@node4 bin]# ./hbase-daemon.sh start master
  107. starting master, logging to /home/hbase/bin/../logs/hbase-root-master-node4.out
  108. [root@node4 bin]# jps
  109. 28630 HRegionServer
  110. 28014 NodeManager
  111. 29096 Jps
  112. 29004 HMaster
  113. 27923 JournalNode
  114. 27835 DataNode
  116. --浏览器输入
  117. http://node1:60010

 

我们在浏览器里面输入http://node1:60010

可以进入Hbase的管理界面，我们可以看到我们在4个节点（node1，node2， node3，node4）上都部署了Region Server。

 

4.1.创建t_student表

  1. --创建t_student表
  2. create 't_student' , 'cf1'

 

4.2.插入数据

此时的数据还在memstore里面（即HBase的管理的内存里面）

  1. --插入数据
  2. put 't_student' , '007', 'cf1:name', 'hongten'

 

4.3.数据从内存写入到磁盘

把memstore的数据写入到storefile里面

  1. --把数据从内存写入到磁盘
  2. flush 't_student'

 

4.4.再次插入数据

  1. put 't_student' , '001', 'cf1:name', 'Tom'
  2. put 't_student' , '002', 'cf1:name', 'Dive'

 

4.5.再次把数据写入到磁盘

  1. --把数据从内存写入到磁盘
  2. flush 't_student'

 

此时我们可以看到，在HDFS上面有两个文件

 

4.6.手动合并文件

  1. --手动合并文件
  2. major_compact 't_student'

 

合并之后，两个文件变成了一个文件

 

4.7.查看文件内容

上面文件的全路径

  1. --查看文件内容
  2. [root@node1 bin]# ./hbase hfile -p -f /hbase/data/default/t_student/022f94b777d76684d7f66e4fcd66cdaf/cf1/8efb9596ac774e839f0775efc55a8ab7
  3. SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
  4. SLF4J: Found binding in [jar:file:/root/hbase-0.98.9-hadoop2/lib/slf4j-log4j12-1.6.4.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
  5. SLF4J: Found binding in [jar:file:/root/hadoop-2.5.1/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
  6. SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
  7. 2018-11-02 08:55:29,281 INFO  [main] Configuration.deprecation: fs.default.name is deprecated. Instead, use fs.defaultFS
  8. 2018-11-02 08:55:29,429 INFO  [main] Configuration.deprecation: hadoop.native.lib is deprecated. Instead, use io.native.lib.available
  9. 2018-11-02 08:55:29,732 INFO  [main] util.ChecksumType: Checksum using org.apache.hadoop.util.PureJavaCrc32
  10. 2018-11-02 08:55:29,734 INFO  [main] util.ChecksumType: Checksum can use org.apache.hadoop.util.PureJavaCrc32C
  11. K: 001/cf1:name/1541173663169/Put/vlen=3/mvcc=0 V: Tom
  12. K: 002/cf1:name/1541173670882/Put/vlen=4/mvcc=0 V: Dive
  13. K: 007/cf1:name/1541173242683/Put/vlen=7/mvcc=0 V: hongten
  14. Scanned kv count -> 3

 

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