Hbase 安装部署

一、安装前提

1、对于Hbase来说，安装方式与Hadoop类似，分为单节点安装、伪分布式安装和完全分布式安装。

• 单节点安装：单节点安装不依赖与Hadoop，使用本地的文件系统，所有的进程都在一个jvm里面，通常用于测试，这里就不进行演示了。
• 伪分布式安装：伪分布式安装通常也是用于测试，进程存在与独立的jvm里面，但是底层存储使用的Hadoop，所以需要先安装Hadoop(分布式或者伪分布式都行)。
• 分布式安装：分布式安装用于生产环境，进程分布于不同的节点上面，底层使用Hadoop存储数据。

2、不管以什么方式安装，都需要zookeeper，可以使用Hbase自带的zookeeper，也可以使用外部的zookeeper，如果只是测试，可以使用自带的zookeeper，对于生产环境，需要使用外带的zookeeper集群，zookeeper集群通常是奇数个节点。

3、依赖java，最好是java8

4、操作系统：centos7

二、伪分布式安装

1、下载hbase包和jdk

https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/hbase/2.2.6/hbase-2.2.6-bin.tar.gz
http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u191-b12/2787e4a523244c269598db4e85c51e0c/jdk-8u191-linux-x64.tar.gz

如下操作使用普通用户
2、解压

$ tar zxvf hbase-2.2.6-bin.tar.gz -C /data1/hadoop
$ cd /data1/hadoop && mv hbase-2.2.6-bin hbase
$ tar zxvf jdk-8u191-linux-x64.tar.gz -C /data1/hadoop
$ cd /data1/hadoop && mv jdk-8u191-linux-x64 jdk

3、配置环境变量

$ cat ~./bashrc
export HADOOP_HOME=/data1/hadoop/hadoop
export HBASE_HOME=/data1/hadoop/hbase
export JAVA_HOME=/data1/hadoop/jdk
export ZOOKEEPER_HOME=/data1/hadoop/zookeeper
export PATH=${PATH}:${HADOOP_HOME}/bin:${HBASE_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:${JAVA_HOME}/bin

3、配置hbase
$ cd /data1/hadoop/hbase/conf/
修改hbase-site.xml文件

<property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://主机名:8020/hbase</value> <!-- hbase数据存放目录 -->
  </property>
<property>
          <name>hbase.tmp.dir</name>
          <value>/data1/hadoop/hbase/tmp</value>
    </property>
<property>
      <name>hbase.cluster.distributed</name>
      <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>   <!-- 使用自带的zookeeper -->
    <value>主机名</value>
</property>

4、修改hbase-env.sh,添加java环境变量

export JAVA_HOME=/data1/hadoop/jdk

5、软链Hadoop配置文件

$ cd /data1/hadoop/hbase/conf/ && ln -s /data1/hadoop/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml core-site.xml
$ cd /data1/hadoop/hbase/conf/ && ln -s /data1/hadoop/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml hdfs-site.xml

6、启动hbase

$ start-hbase.sh

三、分布式安装

1、节点说明：

主机名	进程
hadoop1	hmaster
hadoop2	hmaster、regionserver
hadoop3	regionserver

2、安装前需要安装好zookeeper
这里提供一个启动多个zookeeper的脚本,该脚本未进行优化，可以自己优化，里面的for循环太多。

[hduser@hadoop1 script]$ cat startZookeeper.sh 
#!/bin/bash

host=(hadoop1 hadoop2 hadoop3)
case $1 in
    "start")
          for i in ${host[*]};do
              ssh -t $i /data1/hadoop/zookeeper/bin/zkServer.sh start /data1/hadoop/zookeeper/conf/zoo.cfg > /dev/null 2>&1
              if [ $? -eq 0 ];then
                echo "start successed"
              else
                echo "start failed"
              fi
          done
          ;;
      "jps")
            for i in ${host[*]};do
                echo "------$i------"
                ssh -T $i jps
                echo
            done
            ;;
       "stop")
            for i in ${host[*]};do
                ssh -T $i /data1/hadoop/zookeeper/bin/zkServer.sh stop > /dev/null 2>&1
                if [ $? -eq 0 ];then
                    echo "stop successed"
                else
                    echo "stop failed"
                fi
            done
            ;;
       "restart")
            for i in ${host[*]};do
               ssh -T $i /data1/hadoop/zookeeper/bin/zkServer.sh restart > /dev/null 2>&1
                if [ $? -eq 0 ];then
                    echo "restart successed"
                else
                    echo "restart failed"
                fi
            done
            ;;
       "status")
           for i in ${host[*]};do
               status=`ssh -T $i /data1/hadoop/zookeeper/bin/zkServer.sh status /data1/hadoop/zookeeper/conf/zoo.cfg |grep Mode|awk -F : '{print $NF}'`
               echo "$i status : $status"
               echo
           done
           ;;
        *)
            echo "usage $0 start|status"
         ;;

esac

3、配置hbase

• 配置hbase-env.sh，添加如下参数

export JAVA_HOME=/data1/hadoop/jdk
export HBASE_MANAGES_ZK=false

• 配置hbase-site.xml

<configuration>

<property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.tmp.dir</name>
    <value>/data1/hadoop/hbase/tmp/</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://yjt/hbase</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>hadoop1,hadoop2,hadoop3</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
    <value>/data1/hadoop/data/zookeeper/hbasedata/</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.zookeeper.property.tickTime</name>
    <value>10000</value>
</property>

<property>
    <name>zookeeper.znode.parent</name>
    <value>/hbase</value>
</property>

<property>
    <name>data.tx.timeout</name>
    <value>1800</value>
</property>    

<property>
    <name>ipc.socket.timeout</name>
    <value>18000000</value>	
</property>

<property>
    <name>hbase.master.maxclockskew</name>
    <value>300000</value>    
</property>  

<property>
    <name>hbase.client.scanner.timeout.period</name>
    <value>1800000</value>
</property>  

<property>
    <name>hbase.rpc.timeout</name>
    <value>1800000</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.client.operation.timeout</name>
    <value>1800000</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.lease.recovery.timeout</name>
    <value>3600000</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.lease.recovery.dfs.timeout</name>
    <value>1800000</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.client.scanner.caching</name>
    <value>1000</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.htable.threads.max</name>
    <value>7000</value>
</property>  

<property>
    <name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
    <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.region.server.rpc.scheduler.factory.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.hbase.ipc.PhoenixRpcSchedulerFactory</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.rpc.controllerfactory.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.hbase.ipc.controller.ServerRpcControllerFactory</value>
</property>

<property>
    <name>phoenix.query.timeoutMs</name>
    <value>1800000</value>
</property>

<property>
    <name>phoenix.rpc.timeout</name>
    <value>1800000</value>
</property>

<property>
    <name>phoenix.coprocessor.maxServerCacheTimeToLiveMs</name>
    <value>1800000</value>    
</property>

<property>
    <name>phoenix.query.keepAliveMs</name>
    <value>1800000</value>
</property>

<property>
	<name>hbase.master.distributed.log.splitting</name>
	<value>false</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.coprocessor.user.region.classes</name>
    <value>org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementation</value>
</property>

<property>
	<name>hbase.regionserver.region.split.policy</name>
  	<value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy</value>
</property>

<property>
	<name>hbase.ipc.server.callqueue.read.ratio</name>
  	<value>0.5</value>
</property>

<property>
    <name>phoenix.upsert.batch.size</name>
    <value>800</value>
</property>

<property>
    <name>phoenix.coprocessor.maxServerCacheTimeToLiveMs</name>
    <value>1800000</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.regionserver.handler.count</name>
    <value>200</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.hlog.asyncer.number</name>
    <value>10</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.client.scanner.timeout.period</name>
    <value>1800000</value>
</property>

<property>
    <name>hbase.rest.threads.max</name>
    <value>200</value>
</property>

<property> 
    <name>hbase.ipc.server.listen.queue.size</name>
    <value>200</value> 
</property>

<property> 
    <name>hbase.client.ipc.pool.size</name>
    <value>10</value> 
</property>

<property>
	<name>hfile.block.cache.size</name>
    <value>0.4</value>
</property>

<property> 
    <name>hbase.hstore.flusher.count</name>
    <value>10</value> 
</property>

<property> 
    <name>hbase.hstore.blockingStoreFiles</name>
    <value>30</value> 
</property>

<property> 
    <name>hbase.regionserver.thread.compaction.small</name>
    <value>5</value> 
</property>

<property> 
    <name>hbase.regionserver.thread.compaction.large</name>
    <value>5</value> 
</property>

<property> 
    <name>hbase.ipc.server.max.callqueue.size</name>
    <value>2140000000</value> 
</property>

<property> 
    <name>hbase.hregion.max.filesize</name>
    <value>21474836480</value> 
</property>

<property>
	<name>hbase.hstore.compactionThreshold</name>
    <value>8</value>
</property>

<property> 
    <name>hbase.ipc.server.callqueue.handler.factor</name>
    <value>0.4</value> 
</property>

<property> 
    <name>hbase.ipc.server.callqueue.read.ratio</name>
    <value>0.4</value> 
</property>

<property> 
    <name>hbase.ipc.server.call.queue.scan.ratio</name>
    <value>0.4</value> 
</property>

<property> 
    <name>hbase.regionserver.executor.openregion.threads</name>
    <value>100</value> 
</property>

<property> 
    <name>hbase.hstore.blockingWaitTime</name>
    <value>30000</value> 
</property>

<property> 
    <name>hbase.hstore.flusher.count</name>
    <value>10</value> 
</property>

<property> 
    <name>hbase.client.write.buffer</name>
    <value>8388608</value> 
</property>

<property> 
    <name>hbase.hregion.memstore.block.multiplier</name>
    <value>8</value> 
</property>

<property> 
    <name>hbase.hstore.compaction.min</name>
    <value>10</value> 
</property>

<property>
  <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
  <value>false</value>
</property>
<property>
  <name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>phoenix.schema.mapSystemTablesToNamespace</name>
  <value>true</value>
</property>
</configuration>

上述配置用到了phoenix。

• 配置regionservers

$ cat regionservers 
hadoop2
hadoop3

• 配置backup-masters（需要手动创建）

$ cat backup-masters 
hadoop2

• 软链Hadoop配置

$ cd /data1/hadoop/hbase/conf/ && ln -s /data1/hadoop/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml core-site.xml
$ cd /data1/hadoop/hbase/conf/ && ln -s /data1/hadoop/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml hdfs-site.xml

4、phoenix安装配置

• 下载链接
  | https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/phoenix/apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0/bin/apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz

• 解压

$ tar zxvf apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz -C /data1/hadoop
$ cd /data1/hadoop && mv apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin phoenix

• 软链hbase配置

$ cd /data1/hadoop/phoenix/bin/ && ln -s /data1/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml hbase-site.xml

• 拷贝phoenix的核心包到hbase lib库下面

 cd /data1/hadoop/phoenix && cp phoenix-5.0.0-HBase-2.0-server.jar phoenix-core-5.0.0-HBase-2.0.jar /data1/hadoop/hbase/lib/

5、拷贝当前的hbase目录到其他两个节点，这里提供一个脚本

[hduser@hadoop1 prallel]$ cat parallelScp.sh 
#!/bin/bash
source conf.properties
# create pipe file
PIPE_FILE_FILE=./$$.fifo
mkfifo $PIPE_FILE_FILE

# read and write pipe, filedescribe is four
exec 4<> $PIPE_FILE_FILE
# rm pipe file
rm -rf $PIPE_FILE_FILE

# write empty line to pipe
for ((i=0;i<$THREAD_NUM;i++));do
    echo ""
done >&4

for host in `cat $HOSTS_FILE`;do
    read -u4
    {
        scp -r $SOURCE_DATA_DIR $host:$TARGER_DATA_DIR
        sleep 3
        echo "" >&4
    }&
done
# wait thread exec down
wait
# rm fd
exec 4>&- # close write
exec 4<&- # close read
exit 0

配置文件：

(base) [hduser@hadoop1 prallel]$ cat ip.txt 
hadoop2
hadoop3
(base) [hduser@hadoop1 prallel]$ cat conf.properties 
#源文件所在目录
SOURCE_DATA_DIR=/data1/hadoop/kafka
#目标目录
TARGER_DATA_DIR=/data1/hadoop
#并发数量
THREAD_NUM=2
#主机文件
HOSTS_FILE=./ip.txt

6、启动hbase
Hadoop1节点启动：

$ start-hbase.sh