hadoop2-HBase的安裝和測試

来源:https://www.cnblogs.com/hongten/archive/2018/11/02/hongten_hadoop_hbase.html
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在安裝和測試HBase之前，我們有必要先瞭解一下HBase是什麼 我們可以通過下麵的資料對其有一定的瞭解： HBase 官方文檔中文版 HBase 深入淺出 我想把我知道的分享給大家，方便大家交流。 ...


在安裝和測試HBase之前，我們有必要先瞭解一下HBase是什麼

我們可以通過下麵的資料對其有一定的瞭解：

HBase 官方文檔中文版

HBase 深入淺出

我想把我知道的分享給大家，方便大家交流。

以下是本文的大綱：

1.Hadoop集群環境搭建
2.Hbase的介紹
3.單機模式解壓和安裝HBase
       3.1.創建t_student表
       3.2.查看表t_student
       3.3.查看表結構
       3.4.插入數據
       3.5.查詢table
4.完全分散式模式解壓和安裝HBase
       4.1.創建t_student表
       4.2.插入數據
       4.3.數據從記憶體寫入到磁碟
       4.4.再次插入數據
       4.5.再次把數據寫入到磁碟
       4.6.手動合併文件
       4.7.查看文件內容

 

若有不正之處，還請多多諒解，並希望批評指正。

請尊重作者勞動成果，轉發請標明blog地址

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

 

正所謂磨刀不費砍材功，下麵的工具大家可以先下載備用。

環境及工具：

Windows 7 （64位）下麵的虛擬機（64位）：VMware-workstation-full-14.0.0-6661328.exe

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

Xshell：Xshell-6.0.0101p.exe  

WinSCP：從windows上面上傳文件到Linux

JDK：jdk-7u67-linux-x64.rpm

zookeeper：zookeeper-3.4.6.tar.gz

hadoop：hadoop-2.5.1_x64.tar.gz  

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1hvdbGUh488Gl1EF2v44BIw 
提取碼：ncdd

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

 

1.Hadoop集群環境搭建

在做Hbase安裝和測試之前，我們有必要把 Hadoop2集群環境搭建 好。

 

2.Hbase的介紹

Hadoop Database, 是一個高可靠性，高性能，面向列，可伸縮，實時讀寫的分散式資料庫。
利用Hadoop HDFS作為其文件存儲系統，利用Hadoop MapReduce來處理HBase中的海量數據，利用Zookeeper作為其分散式協同服務
主要用來存儲非結構化和半結構化的鬆散數據（列存NoSQL資料庫）

Column Family 列族

HBase表中的每個列都歸屬某個列族，列族必須作為表模式（schema)定義的一部分預先給出，如： create 'test', 'course';
列名以列族作為首碼，每個'列族'都可以有多個列成員(column);如course:math, course:english,新的列族成語(列)可以隨時按需，動態加入
許可權控制，存儲以及調優都在列族層面進行的；
HBase把同一列族裡面的數據存儲在同一目錄下，由幾個文件保存。


HBase體系架構
Client： 包含訪問HBase的介面並維護cache來加快對HBase的訪問
Zookeeper： 
    1. 保證任何時候，集群中只有一個master
    2. 存儲所有Region的定址入口
    3. 實時監控Region Server的上線和下線信息，並實時通知master
    4. 存儲Hbase的schema和table元數據
    
Master:
    1. 為Region Server分配region
    2. 負責Region Server的負載均衡
    3. 發現失效的Region Server並重新分配其上的region
    4. 管理用戶對table的增刪改操作
    
Region Server：
    1. 維護region，處理對這些region的IO請求
    2. 負責切分在運行過程中變的過大的region
    
Rgion：
    1. HBase自動把表水平分成多個區域（region),每個region會報錯一個表裡面某段連續的數據；每個表一開始只有一個region，隨著數據不斷插入表，region不斷增大，當增大到一個閾值的時候，region就會等分兩個新的region（裂變）
    2. 當table中的行不斷增多，就會有越來越多的region，這樣一張完整的表被保存在多個Region Server上。
    
Memstore於storefile：
    1. 一個region由多個store組成，一個sote對應一個CF（列族）
    2. sotre包含位於記憶體中的memstore和位於磁碟的storefile寫操作先寫入memstore，當memstore中的數據達到某個閾值，region server會啟動flashcache進程寫入storefile，每次寫入形成單獨的一個storefile。（這樣在一個region裡面就會產生很多個storefile）
    3. 當storefile文件的數量增長到一定閾值後，系統會進行合併（Minor， Major Compaction），在合併過程中貴進行版本合併和刪除工作（Major），形成更大的storefile。
    4. 當一個region所有storefile的大小和超過一定閾值後，會把當前的region分割為兩個，並由hmaster分配到相應的region server伺服器，實現負載均衡。
    5. 客戶端檢索數據，現在memstore找，找不到再找storefile。

 

3.單機模式解壓和安裝HBase

--單機模式解壓和安裝HBase
tar -zxvf hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz

--創建軟鏈
ln -sf /root/hbase-0.98.9-hadoop2 /home/hbase

--配置java環境變數
cd /home/hbase/conf/

vi hbase-env.sh

--jdk必須在1.6以上
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67

:wq

--修改hbase-site.xml文件,數據保存到本地
vi hbase-site.xml

<configuration>
<property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>file:///opt/hbase</value>
</property>
</configuration>

:wq

--關閉防火牆
service iptables stop

--啟動HBase
cd /home/hbase/bin/
./start-hbase.sh

--檢查是否已經啟動
jps
--查看是否有HMaster進程

--查看監聽的埠
netstat -naptl | grep java

--啟動瀏覽器訪問
http://node4:60010

 

3.1.創建t_student表

--進入hbase
cd /home/hbase/bin/
./hbase shell

--創建t_student表
create 't_student' , 'cf1'

hbase(main):003:0> create 't_student' , 'cf1'
0 row(s) in 0.4000 seconds

 

3.2.查看表t_student

--查看表
list

hbase(main):004:0> list
TABLE                                                                                      
t_student                                                                                  
1 row(s) in 0.0510 seconds

 

3.3.查看表結構

--查看表結構
desc 't_student'

hbase(main):005:0> desc 't_student'
Table t_student is ENABLED                                                                 
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION                                                                
{NAME => 'cf1', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE => '
0', VERSIONS => '1', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', TTL => 'FOREVER', KEEP_DEL
ETED_CELLS => 'FALSE', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}   
1 row(s) in 0.1310 seconds

 

3.4.插入數據

--插入數據
put 't_student' , '007', 'cf1:name', 'hongten'

hbase(main):006:0> put 't_student' , '007', 'cf1:name', 'hongten'
0 row(s) in 0.1750 seconds

 

3.5.查詢table

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

 

4.完全分散式模式解壓和安裝HBase

--完全分散式模式解壓和安裝HBase
--拷貝hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz從節點node1到node2， node3， node4節點上
scp /root/hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz root@node2:~/
scp /root/hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz root@node3:~/
scp /root/hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz root@node4:~/


--解壓縮文件
tar zxvf hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz

--創建軟鏈
ln -sf /root/hbase-0.98.9-hadoop2 /home/hbase

cd /home/hbase/conf/

vi hbase-site.xml

--mycluster為集群名稱
<property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://mycluster/hbase</value>
    <description>The directory shared by RegionServers.</description>
</property>
<property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
    <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>
</property>

<property>
  <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
  <value>node1,node2,node3</value>
  <description>Comma separated list of servers in the ZooKeeper Quorum.
  For example, "host1.mydomain.com,host2.mydomain.com,host3.mydomain.com".
  By default this is set to localhost for local and pseudo-distributed modes
  of operation. For a fully-distributed setup, this should be set to a full
  list of ZooKeeper quorum servers. If HBASE_MANAGES_ZK is set in hbase-env.sh
  this is the list of servers which we will start/stop ZooKeeper on.
  </description>
</property>
<property>
  <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
  <value>/opt/zookeeper</value>
  <description>Property from ZooKeeper's config zoo.cfg.
  The directory where the snapshot is stored.
  </description>
</property>

:wq

--修改regionservers文件，該文件列出所有region server主機的hostname
vi regionservers

node1
node2
node3
node4

:wq

--修改hbase-env.sh文件

vi hbase-env.sh
--修改java環境變數
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67

--預設為true，使用hbase自帶的zookeeper
--修改為false，使用我們自定義的zookeeper
export HBASE_MANAGES_ZK=false

:wq

--使得Hadoop和HBase關聯起來
--把hadoop的配置文件hdfs-site.xml拷貝到/home/hbase/conf/目錄

cd /home/hbase/conf/
cp -a /home/hadoop-2.5/etc/hadoop/hdfs-site.xml .

--把同樣的配置從node1拷貝到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/

--關閉所有節點上的防火牆(node1, node2, node3, node4)
service iptables stop

--在啟動HBase之前，我們需要確保zookeeper和hadoop都已經啟動
--我們這裡在node1，node2，node3，node4上面都有配置hbase，
--啟動的時候，隨便選擇一個節點啟動hbase,由於我們之前有配置免密碼登錄
--所以我們在node1上面啟動hbase
cd /home/hbase/bin/

./start-hbase.sh 

輸出結果：
[root@node1 bin]# ./start-hbase.sh 
starting master, logging to /home/hbase/bin/../logs/hbase-root-master-node1.out
node3: starting regionserver, logging to /home/hbase/bin/../logs/hbase-root-regionserver-node3.out
node1: starting regionserver, logging to /home/hbase/bin/../logs/hbase-root-regionserver-node1.out
node4: starting regionserver, logging to /home/hbase/bin/../logs/hbase-root-regionserver-node4.out
node2: starting regionserver, logging to /home/hbase/bin/../logs/hbase-root-regionserver-node2.out

--可以在node4上面啟動master
cd /home/hbase/bin/

./hbase-daemon.sh start master

輸出結果：
[root@node4 bin]# ./hbase-daemon.sh start master
starting master, logging to /home/hbase/bin/../logs/hbase-root-master-node4.out
[root@node4 bin]# jps
28630 HRegionServer
28014 NodeManager
29096 Jps
29004 HMaster
27923 JournalNode
27835 DataNode

--瀏覽器輸入
http://node1:60010

 

我們在瀏覽器裡面輸入http://node1:60010

可以進入Hbase的管理界面，我們可以看到我們在4個節點（node1，node2， node3，node4）上都部署了Region Server。

 

4.1.創建t_student表

--創建t_student表
create 't_student' , 'cf1'

 

4.2.插入數據

此時的數據還在memstore裡面（即HBase的管理的記憶體裡面）

--插入數據
put 't_student' , '007', 'cf1:name', 'hongten'

 

4.3.數據從記憶體寫入到磁碟

把memstore的數據寫入到storefile裡面

--把數據從記憶體寫入到磁碟
flush 't_student'

 

4.4.再次插入數據

put 't_student' , '001', 'cf1:name', 'Tom'
put 't_student' , '002', 'cf1:name', 'Dive'

 

4.5.再次把數據寫入到磁碟

--把數據從記憶體寫入到磁碟
flush 't_student'

 

此時我們可以看到，在HDFS上面有兩個文件

 

4.6.手動合併文件

--手動合併文件
major_compact 't_student'

 

合併之後，兩個文件變成了一個文件

 

4.7.查看文件內容

上面文件的全路徑

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

 

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