一脸懵逼学习HBase的搭建（注意HBase的版本）-低调大师

一脸懵逼学习HBase的搭建（注意HBase的版本）

2017-10-24 475

1：Hdfs分布式文件系统存的文件，文件存储。
2：Hbase是存储的数据，海量数据存储，作用是缓存的数据，将缓存的数据满后写入到Hdfs中。
3：hbase集群中的角色：
　　（1）、一个或者多个主节点，Hmaster；
　　（2）、多个从节点，HregionServer；

1：由于HBase依赖hdfs，所以下载的时候注意HBase的版本：

　　注：我使用的是hadoop2.4版本的，所以HBase选择支持2版本的：hbase-0.96.2-hadoop2-bin.tar.gz

2：上传hbase安装包，上传到一台机器即可：

　　建议：自己规划一下自己的机器，最好是独立的，再搞两台机器最好，

　　　　　如果不想搞更多的机器，这里放到启动yarn进程的机器上：

　　　　　　　如我的slaver5，slaver6（master节点，slaver1节点，slaver2节点安装Region Server，slaver5，slaver6安装Master ），

　　　　　　　这样负载比较好点，自己电脑吃得消；

过程省略，上传结果如下所示；

2：解压缩刚才上传的hbase-0.96.2-hadoop2-bin.tar.gz：

[root@slaver5 hadoop]# tar -zxvf hbase-0.96.2-hadoop2-bin.tar.gz

3：配置HBase集群，要修改3个文件（首先Zookeeper集群已经安装好了哟）：

　　注意：要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到HBase/conf下;

[root@slaver5 conf]# cp /home/hadoop/hadoop-2.4.1/etc/hadoop/{core-site.xml,hdfs-site.xml} ./

开始修改配置文件：

　　3.1：修改hbase-env.sh：

修改如下所示：

//自己的jdk路径
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
//hadoop配置文件的位置
export HBASE_CLASSPATH=/home/hadoop/hadoop-2.4.1/conf 
//告诉hbase使用外部的zk，export HBASE_MANAGES_ZK=true   #如果使用独立安装的zookeeper这个地方就是false
export HBASE_MANAGES_ZK=false

演示操作如下所示：

可以使用命令查看jdk的路径：

[root@slaver6 hadoop]# echo $JAVA_HOME
/home/hadoop/jdk1.7.0_65
[root@slaver6 hadoop]#

按ESC进入命令行模式：

搜索内容如下所示：

改成如下内容，使用外部的Zookeeper管理HBase：

　　3.2：修改hbase-site.xml，vim hbase-site.xml：

修改内容如下所示：

<configuration>
    <!-- 指定hbase在HDFS上存储的路径 -->
        <property>
                <name>hbase.rootdir</name>
                <value>hdfs://ns1/hbase</value>
        </property>
        <!-- 指定hbase是分布式的 -->
        <property>
                <name>hbase.cluster.distributed</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <!-- 指定zk的地址，多个用“,”分割 -->
        <property>
                <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        　　　　 <value>master:2181,slaver1:2181,slaver2:2181</value>
        </property>
</configuration>

配置或如下所示，下面的配置仅仅做一下参考，不是此篇博客配置的：

 1 <configuration>
 2   <property>
 3   <!--hbasemaster的主机和端口-->
 4   <name>hbase.master</name>        
 5   <value>master1:60000</value>
 6   </property>
 7   <property>
 8   <!--时间同步允许的时间差-->
 9   <name>hbase.master.maxclockskew</name>   
10   <value>180000</value>
11   </property>
12   <property>
13   <name>hbase.rootdir</name>
14   <!--hbase共享目录，持久化hbase数据-->
15   <value>hdfs://hadoop-cluster1/hbase</value>
16   </property>
17   <property>
18   <!--是否分布式运行，false即为单机-->
19   <name>hbase.cluster.distributed</name>  
20   <value>true</value>
21   </property>
22   <property>
23   <!--zookeeper地址-->
24   <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
25   <value>slave1, slave2,slave3</value>
26   </property>
27   <property>
28   <!--zookeeper配置信息快照的位置-->
29   <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
30   <value>/home/hadoop/hbase/tmp/zookeeper</value>
31   </property>
32 </configuration>

修改操作如下所示：

[root@slaver5 conf]# vim hbase-site.xml

演示操作如下所示：

　　3.3：修改regionservers，vim regionservers：

因为master节点，slaver1节点，slaver2节点安装Region Server，所以这里配置一下，slaver5，slaver6安装Master就可以找到Region Server了；

4：然后将部署好的HBase传到其他几个节点上面（拷贝里面有html文档，拷贝起来有点慢，可以删除doc文档）：

　　注：将配置好的HBase拷贝到每一个节点并同步时间。

[root@slaver5 hadoop]# scp -r hbase-0.96.2-hadoop2/ master:/home/hadoop/
[root@slaver5 hadoop]# scp -r hbase-0.96.2-hadoop2/ slaver1:/home/hadoop/
[root@slaver5 hadoop]# scp -r hbase-0.96.2-hadoop2/ slaver2:/home/hadoop/
[root@slaver5 hadoop]# scp -r hbase-0.96.2-hadoop2/ slaver6:/home/hadoop/

5：现在可以启动HBase了，不过启动HBase之前需要将HDFS启动起来（hdfs启动过程省略，之前启动好多次了），因为HBase在hdfs下面创建一个目录叫做hbase，自己配置的：

　　注：如果浏览器访问不了，记得关防火墙：service iptables stop，service iptables status;

启动所有的hbase
    1：分别启动zk
        ./zkServer.sh start
    2：启动hbase集群
        start-dfs.sh
    3：启动hbase，在主节点上运行：
        start-hbase.sh

启动完hdfs之后启动HBase：

可以查看这几个节点的进程的启动情况：

现在呢，一个HBase已经启动起来了，如果想启动两个HBase，第一个HBase启动不会自动启动第二个HBase，所以现在手动启动第二个HBase，操作如下所示：

　　注：为保证集群的可靠性，要启动多个HMaster

6：通过浏览器访问hbase管理页面
192.168.3.134:60010

可以看到三台master节点，slaver1节点，slaver2节点安装Region Server；slaver6是安装的备份的Master；

7：自己可以测试一下，杀死一个HMaster（slaver5节点的），另一个HMaster立马顶上去了，很强悍，依赖着Zookeeper，爽到爆啊。（kill -9 进程号，-9是强制杀死）：

1 添加Hbase节点，删除的话直接kill：
2 [root@slaver6 hadoop]# hbase-daemon.sh start regionserver

8：使用HBase的命令行客户端操作一下HBase（测试使用，真实环境使用Java操作）：

1 进入hbase的shell：hbase shell
2 退出hbase的shell：quit
3 页面：http://ip地址:60010/

由于HBase是非关系型数据库，可以查看一下help看看都有啥命令，然后再操作：

可以查看一些基本的命令：

HBase的一些基本命令(如果在hbase shell客户端，打错了，可按ctrl+BackSpace进行删除)：

#创建HBase数据表
create 'myTables',{NAME => 'base_info',VERSIONS => 3},{NAME => 'extra_info'}

hbase(main):016:0> create 'user','info01','info02'

#查看有什么表
list

#查看表结构
describe 'myTables'

#禁用表
disable 'myTables'

#删除表，删除之前要先禁用表
drop 'myTables'

#插入数据，插入一个表的一行的一列的一个值，最后一个字段不带
#不带分号
#put '表名称','行','base_info/extra_info:列名称','列值'
put 'myTables','0001','base_info:name','张三'
put 'myTables','0001','base_info:age','22'
put 'myTables','0001','base_info:sex','男'
put 'myTables','0001','extra_info:addr','河南省'

#查询数据,查询某一行。
get 'myTables','0001'

get 'myTables','0001',{COLUMN => 'base_info:name',VERSION => 10}

scan 'myTables'

#修改值操作，默认不显示历史值
put 'myTables','0001','base_info:name','李四'

可以去Zookeeper查看hbase的一些信息：

 1 [root@master sbin]# cd /home/hadoop/zookeeper-3.4.5/
 2 [root@master zookeeper-3.4.5]# ls
 3 bin          conf     dist-maven       ivy.xml      NOTICE.txt            recipes              zookeeper-3.4.5.jar.asc
 4 build.xml    contrib  docs             lib          README_packaging.txt  src                  zookeeper-3.4.5.jar.md5
 5 CHANGES.txt  data     ivysettings.xml  LICENSE.txt  README.txt            zookeeper-3.4.5.jar  zookeeper-3.4.5.jar.sha1
 6 [root@master zookeeper-3.4.5]# cd bin/
 7 [root@master bin]# ls
 8 README.txt  zkCleanup.sh  zkCli.cmd  zkCli.sh  zkEnv.cmd  zkEnv.sh  zkServer.cmd  zkServer.sh  zookeeper.out
 9 [root@master bin]# ./zkCli.sh 
10 Connecting to localhost:2181
11 2017-12-18 17:08:22,357 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:zookeeper.version=3.4.5-1392090, built on 09/30/2012 17:52 GMT
12 2017-12-18 17:08:22,383 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:host.name=master
13 2017-12-18 17:08:22,383 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.version=1.7.0_65
14 2017-12-18 17:08:22,383 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.vendor=Oracle Corporation
15 2017-12-18 17:08:22,385 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.home=/home/hadoop/jdk1.7.0_65/jre
16 2017-12-18 17:08:22,385 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.class.path=/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../build/classes:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../build/lib/*.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/slf4j-log4j12-1.6.1.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/slf4j-api-1.6.1.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/netty-3.2.2.Final.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/log4j-1.2.15.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/jline-0.9.94.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../zookeeper-3.4.5.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../src/java/lib/*.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../conf:
17 2017-12-18 17:08:22,385 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.library.path=/usr/java/packages/lib/i386:/lib:/usr/lib
18 2017-12-18 17:08:22,386 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.io.tmpdir=/tmp
19 2017-12-18 17:08:22,387 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.compiler=<NA>
20 2017-12-18 17:08:22,396 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:os.name=Linux
21 2017-12-18 17:08:22,397 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:os.arch=i386
22 2017-12-18 17:08:22,397 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:os.version=2.6.32-358.el6.i686
23 2017-12-18 17:08:22,398 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:user.name=root
24 2017-12-18 17:08:22,428 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:user.home=/root
25 2017-12-18 17:08:22,470 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:user.dir=/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin
26 2017-12-18 17:08:22,472 [myid:] - INFO  [main:ZooKeeper@438] - Initiating client connection, connectString=localhost:2181 sessionTimeout=30000 watcher=org.apache.zookeeper.ZooKeeperMain$MyWatcher@1238fa5
27 Welcome to ZooKeeper!
28 2017-12-18 17:08:22,994 [myid:] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@966] - Opening socket connection to server localhost/0:0:0:0:0:0:0:1:2181. Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error)
29 JLine support is enabled
30 2017-12-18 17:08:23,281 [myid:] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@849] - Socket connection established to localhost/0:0:0:0:0:0:0:1:2181, initiating session
31 2017-12-18 17:08:24,145 [myid:] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@1207] - Session establishment complete on server localhost/0:0:0:0:0:0:0:1:2181, sessionid = 0x16068706a9b0008, negotiated timeout = 30000
32 
33 WATCHER::
34 
35 WatchedEvent state:SyncConnected type:None path:null
36 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
37 [hadoop-ha, hbase, admin, zookeeper, consumers, config, 20171011, storm, yarn-leader-election, brokers, controller_epoch]
38 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] get /hbase
39 
40 cZxid = 0xc00000007
41 ctime = Wed Oct 25 17:29:19 CST 2017
42 mZxid = 0xc00000007
43 mtime = Wed Oct 25 17:29:19 CST 2017
44 pZxid = 0xf0000004a
45 cversion = 23
46 dataVersion = 0
47 aclVersion = 0
48 ephemeralOwner = 0x0
49 dataLength = 0
50 numChildren = 15
51 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] ls /
52 [hadoop-ha, hbase, admin, zookeeper, consumers, config, 20171011, storm, yarn-leader-election, brokers, controller_epoch]
53 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] ls /hbase
54 [meta-region-server, backup-masters, region-in-transition, draining, table, table-lock, running, master, namespace, hbaseid, online-snapshot, replication, recovering-regions, splitWAL, rs]
55 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] ls /hbase/table
56 [hbase:meta, hbase:namespace, user]
57 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 7]

待续......

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MaxCompute2.0 对开源系统的支持与融合

要：在2017杭州云栖大会阿里云大数据计算服务（MaxCompute）专场上，阿里巴巴高级技术专家李睿博为大家分享了阿里云大数据计算服务MaxCompute对于开源系统的支持和融合，以及在拥抱开源和生态的时候阿里巴巴的技术团队遇到过哪些问题和挑战。本文内容根据嘉宾演讲视频以及PPT整理而成。在2016年杭州云栖大会上，大数据计算服务团队已经分享过MaxCompute在开源方面的支持和融合了，那次分享的主题叫做“MaxCompute的生态开放之路”。其实在阿里巴巴自己的历史上的早些时候存在过Hadoop和自研的大数据平台长期共存的时期，所以关于MaxCompute和开源生态之间的争论有很多。但是就计算服务团队而言，对于开源秉持的是非常开放的态度。去年讲支持开源，今年的目标则是将MaxCompute打造成为阿里巴巴自研的一站式的数

2017-10-25

721

hive中的排序和分组

order by order by 会对输入坐全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer会无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode =nonstrict;(default value/默认值) set hive.mapred.mode =strict; order by 和数据库中的order by 功能一致,按照某一项或几项的排序输出. 与数据库中order by 的区别在于在 hive.mapred.mode=strict 模式下必须指定limit 否则执行会报错. hive>select * from test order by id; FAILED: Error in semantic analysis: 1:28 In strict mode, if ORDER BY is specified, LIMIT must also be specified. Error encountered near token 'id' 原因:在order by 状态下所有数据回到...

2017-10-25

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。