Zookeeper3.4.11+Hadoop2.7.6+Hbase2.0.0搭建分布式集群

    有段时间没更新博客了，趁着最近有点时间，来完成以前关于集群部署方面的知识。今天主要讲一讲Zookeeper+Hadoop+Hbase分布式集群的搭建，在我前几篇的集群搭建的博客中已经分别讲过了Zookeeper和Hadoop的集群搭建：

    集群四部曲（一）：完美的Zookeeper集群搭建

    集群四部曲（二）：完美的Hadoop集群搭建

，剩下的就只有Hbase集群了，下面就来讲一下基于Zookeeper和Hadoop的Hbase分布式集群的搭建。

    1、环境：一样的启用三个节点，分别是虚拟机slave01，slave02，slave03，基于以前已经搭建好的环境，包括JDK、Zookeeper、Hadoop

    2、Hbase配置（本身解压哈）

    配置前，着重说一下：版本匹配问题，若出现不匹配的状况，后面启动会失败，关于版本匹配你们能够参考该连接内容：

    https://blog.csdn.net/anningzhu/article/details/60468723

    接下来了解一下HMaster、HRegionServer，这里准备将slave01做为HMaster，slave0二、slave03做为HRegionServer，下面的操做都是以这个为前提展开的，请你们作好战前温习，以防不知下面的操做的意义，开始配置吧：

    关闭防火墙，你们切记：

systemctl stop firewalld    #只在本次运用时生效，下次开启机器时需重复此操做
或
systemctl disable firewalld   #此命令在下次重启时生效，将永久关闭防火墙

    （1）将Hbase添加到环境变量中

vim /etc/profile

    添加HBASE_HOME，修改以下：

JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_161
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_161/jre
SCALA_HOME=/usr/local/scala
HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
SPARK_HOME=/usr/local/spark
ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper
HBASE_HOME=/usr/local/hbase
KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin:$KAFKA_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME JRE_HOME SCALA_HOME HADOOP_HOME SPARK_HOME ZOOKEEPER_HOME HBASE_HOME KAFKA_HOME PATH CLASSPATH

    使文件生效，运行命令：

source /etc/profile

    （2）修改HBase目录conf下配置文件hbase-env.sh：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_161/
export HBASE_PID_DIR=/usr/local/hbase/pid/
export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/hadoop/etc/hadoop/
export HBASE_MANAGES_ZK=false

    其中，pid本身手动在HBase目录下新建，ZK=false表示不使用自身的Zookeeper。

    （3）修改HBase目录conf下配置文件hbase-site.xml：

<configuration>
  <property>
    <name>hbase.root.dir</name>
    <value>hdfs://slave01:9000/hbase</value>
    <description>设置 hbase 数据库存放数据的目录</description>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
    <description>打开 hbase 分布模式</description>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.master</name>
    <value>slave01</value>
    <description>指定 hbase 集群主控节点</description>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.tmp.dir</name>
    <value>/usr/tmp/hbase</value>
    <description>hbase的一些临时文件存放目录。</description>
   </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>slave01,slave02,slave03</value>
    <description> 指定 zookeeper 集群节点名</description>
  </property>
  <property>
    <name>zookeeper.session.timeout</name>
    <value>60000000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
    <value>2181</value>
    <description> 链接到zookeeper的端口，默认是2181</description>
  </property>
</configuration>

    其中，hbase.root.dir注意和Hadoop保持一致。

    （4）修改HBase目录conf下配置文件regionservers：

slave02
slave03

    添加的是做为datanode的节点。

    （5）拷贝配置文件到其余服务器

    若不想一个一个的进行文件配置，能够将已经配置好的文件拷贝到其余须要的服务器上，注意拷贝成功后执行命令：source /etc/profile使之生效：

//slave01上的/etc/profile文件拷贝到slave02
scp -r /etc/profile slave02:/etc/profile
//slave01上的/usr/local/hadoop文件夹整个目录拷贝到slave02
scp -r /usr/local/hbase slave02:/usr/local/

    节点slave03同上。以上配置即初步完成了HBase的配置，下面是启动验证的时候了，在这以前，最好重启虚拟机，保证全部的配置生效，切记，重启后先关闭防火墙，w(ﾟДﾟ)w。

    3、启动HBase集群并验证

    由于咱们使用的是Zookeeper+Hadoop+HBase，因此启动前，先要启动Zookeeper和Hadoop，分别依次启动Zookeeper和Hadoop，保证正常启动，请参考以前的博客。正常启动后以下：

[hadoop@slave01 sbin]$ jps
2880 QuorumPeerMain
3656 ResourceManager
3945 Jps
3449 SecondaryNameNode
3213 NameNode

[hadoop@slave02 bin]$ jps
3079 Jps
3018 NodeManager
2876 DataNode
2687 QuorumPeerMain

[hadoop@slave03 bin]$ jps
2644 QuorumPeerMain
3066 Jps
2938 NodeManager
2794 DataNode

    接下来启动HBase，以下：

[hadoop@slave01 bin]$ ./start-hbase.sh 
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hbase/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
running master, logging to /usr/local/hbase/logs/hbase-hadoop-master-slave01.out
slave02: running regionserver, logging to /usr/local/hbase/bin/../logs/hbase-hadoop-regionserver-slave02.out
slave03: running regionserver, logging to /usr/local/hbase/bin/../logs/hbase-hadoop-regionserver-slave03.out

    显示多出的进程为HMaster：

[hadoop@slave01 sbin]$ jps
2880 QuorumPeerMain
4387 HMaster
4518 Jps
3656 ResourceManager
3449 SecondaryNameNode
3213 NameNode

    节点slave02和slave03多出的进程为HRegionServer：

[hadoop@slave02 bin]$ jps
3424 HRegionServer
3018 NodeManager
2876 DataNode
3485 Jps
2687 QuorumPeerMain

    好了，上面关于HBase集群已经成功启动了。

    4、查看hbase管理界面   

    访问 slave01:16010，以下：

    点击上图Region Servers中的节点slave02或者slave03便可查看其对应信息：

    经过上面咱们能够查看hbase相关信息，很是实用。

    好了，关于这方面的配置已经结束了，下篇将说下HBase数据库的相关知识，敬请期待！