天天看点

hbase伪集群搭建

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

包传到 服务器上,解压

hadoop-2.7.2.tar.gz
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 之 core-site.xml

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>           

配置HDFS 之 hdfs-site.xml

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HDFS 之 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>           

配置HDFS 之 yarn-site.xml

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           
hbase伪集群搭建

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

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

hbase伪集群搭建

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

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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

hbase伪集群搭建
hbase伪集群搭建

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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="$HBASE_MASTER_OPTS -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m"
export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="$HBASE_REGIONSERVER_OPTS -XX:PermSize=512m -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

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