HBase中怎么部署分布式集群

本篇文章为大家展示了HBase中怎么部署分布式集群，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

1.简介

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库,是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。HBase使用和 BigTable非常相同的数据模型。用户存储数据行在一个表里。一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列，一个或多个列组成一个ColumnFamily，一个Fmaily下的列位于一个HFile中，易于缓存数据。表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列。在HBase中数据按主键排序，同时表按主键划分为多个Region。

在分布式的生产环境中，HBase 需要运行在 HDFS 之上，以 HDFS 作为其基础的存储设施。HBase 上层提供了访问的数据的 Java API 层，供应用访问存储在 HBase 的数据。在 HBase 的集群中主要由 Master 和 Region Server 组成，以及 Zookeeper，具体模块如下图所示：

简单介绍一下 HBase 中相关模块的作用：

Master

HBase Master用于协调多个Region Server，侦测各个RegionServer之间的状态，并平衡RegionServer之间的负载。HBaseMaster还有一个职责就是负责分配Region给RegionServer。HBase允许多个Master节点共存，但是这需要Zookeeper的帮助。不过当多个Master节点共存时，只有一个Master是提供服务的，其他的Master节点处于待命的状态。当正在工作的Master节点宕机时，其他的Master则会接管HBase的集群。

Region Server

对于一个RegionServer而言，其包括了多个Region。RegionServer的作用只是管理表格，以及实现读写操作。Client直接连接RegionServer，并通信获取HBase中的数据。对于Region而言，则是真实存放HBase数据的地方，也就说Region是HBase可用性和分布式的基本单位。如果当一个表格很大，并由多个CF组成时，那么表的数据将存放在多个Region之间，并且在每个Region中会关联多个存储的单元（Store）。

Zookeeper

对于 HBase 而言，Zookeeper的作用是至关重要的。首先Zookeeper是作为HBase Master的HA解决方案。也就是说，是Zookeeper保证了至少有一个HBase Master 处于运行状态。并且Zookeeper负责Region和Region Server的注册。其实Zookeeper发展到目前为止，已经成为了分布式大数据框架中容错性的标准框架。不光是HBase，几乎所有的分布式大数据相关的开源框架，都依赖于Zookeeper实现HA。

HBase集群建立在hadoop集群基础之上，所以在搭建HBase集群之前需要把Hadoop集群搭建起来，并且要考虑二者的兼容性。

2.环境准备

（1）各服务器其修改主机名，添加hosts文件，关闭防火墙

[root@c7001 ~]#  cat >> /etc/hosts  << EOF  192.168.16.135  c7001  192.168.16.80   c7002  192.168.16.95   c7003  192.168.16.97   c7004  192.168.16.101  c7005  EOF

（2）c7001配置ssh免密登陆，用于启动集群

ssh-keygen    -t rsa   sh-copy-id   -i ~/.ssh/id_rsa.pub  c7001  ssh-copy-id  -i ~/.ssh/id_rsa.pub  c7002   ssh-copy-id  -i ~/.ssh/id_rsa.pub  c7003  ssh-copy-id  -i ~/.ssh/id_rsa.pub  c7004  ssh-copy-id  -i ~/.ssh/id_rsa.pub  c7005

(3) 各服务器配置jdk1.7+

[root@c7001 ~]# tar zxf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz -C  /opt/  [root@c7001 opt]# mv jdk1.8.0_171/  jdk1.8  [root@c7001 opt]# vim /etc/profile  export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8  export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin  [root@c7001 ~] source  /etc/profile  [root@c7001 opt]# java -version  java version "1.8.0_171

3.安装hbase

c7003 c7004 c7005  [root@c7003 opt]# tar zxf /usr/class="lazy" data-src/hbase-1.3.0-bin.tar.gz   -C /opt/

修改配置文件

[root@c7003 hbase-1.3.0]# vim conf/hbase-env.sh   #修改jdk变量  JAVA_HOME=export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_121  #关闭HBase自带的Zookeeper,使用Zookeeper集群：  export  HBASE_MANAGES_ZK=false

编辑hbase-site.xml ，添加配置文件：

<?xml version="1.0"?>  <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>  <configuration>    <property>       <name>hbase.rootdir</name>       <value>hdfs://c7001:9000/hbase</value>     </property>     <property>       <name>hbase.cluster.distributed</name>       <value>true</value>     </property>     <property>       <name>hbase.zookeeper.quorum</name>       <value>c7003,c7004,c7005</value>     </property>     <property>       <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>       <value>/opt/hbase-1.3.0/tmp/zk/data</value>     </property>  </configuration>  vi   regionservers  #加入如下内容：  c7004  c7005

把Hbase复制到其他机器

[root@c7003 opt]$ scp -r hbase-1.3.0 root@c7004:/opt/  [root@c7003 opt]$ scp -r hbase-1.3.0 root@c7005:/opt/

启动集群

[root@c7003 hbase-1.3.0]$ bin/start-hbase.sh

web访问 ip:16010

各节点进程（The picture is replicating）

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