（3）、将下好的hbase安装包上传至服务器然后解压至合适的目录中， 我们使用的是Hbase的版本是：hbase-1.4.0-bin.tar.gz
tar -zxvf hbase-1.2.1-bin.tar.gz -C /root/apps/
（4）、解压之后可以看到项目目录里面包含哪些文件：
ll命令或者ls -lr可查看：
（5）、a.说明文档以及许可条款在LICENSE.txt和NOTICE.txt文件中。
b.其他一些生成信息在README.txt中。
c.CHANGES.txt是变更日志的静态快照页面，它包含了当前下载版本中多有的变更记录。
d.Bin是一个二进制文件，此目录包含了hbase提供的所有脚本，可以完成启动和停止，运行独立的守护进程或启动额外的master节点等功能。
e.Conf目录包含了定义hbase配置的文件。
f.Docs目录包含了hbase工程网页的副本，以及工具、API和项目自身的文档信息。
g.hbase-webapps这个目录包含了java实现的web接口。
h.Lib目录包含了java应用程序的很多类库，这些类库包含了很多实际的执行程序。
i.Logs目录首次启动的时候不存在，但是Hbase会通过日志框架自动创建日志文件夹。hbase进程通常以守护进程的形式运行，即在操作系统的后台运行，在生命周期内他会将一些状态、进程、异常等信息打印到日志文件中。
j.Src文件是一些源文件及其包含的发布信息。
（6）、Hbase运行模式分为两种：单机模式和分布式模式
（7）、分布模式又分为伪分布模式和完全分布模式，这里我们介绍的是完全分布模式。
四、hbase完全分布式搭建：
1、假设我们的Linux环境都已经准备好，搭建了4台Hadoop+hdfs，名称分别是Sparknode1，Sparknode2，Sparknode3，Sparknode4。搭建了三台zookeeper集群，名称分别是zookeeper1，zookeeper2，zookeeper3。这里我没有使用hbase自带的zookeeper集群，而是自己搭建了另外一套zookeeper集群。
2、在安装hbase集群之前必须保证HDFS集群和zookeeper集群已经启动，因为hbase是依赖于hdfs和zookeeper的，二者缺一不可。
3、启动zookeeper的命令：
bin/zkServer.sh start
HDFS的启动命令：
sbin/start-dfs.sh
4、将hbase安装包解压至指定的文件夹后，需要修改配置文件hbase-env.sh，修改如下：
//修改JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_101/
//Hbase使用的是自己另外搭建的zookeeper集群，没有使用自带的zookeeper集群，所以需要把HBASE_MANAGES_ZK属性值设置成false，默认是ture
export HBASE_MANAGES_ZK=false
//修改Hbase堆设置，默认大小是1G，将其设置成4G
export HBASE_HEAPSIZE=4G
5、修改配置文件hbase-site.xml，修改如下：
<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name> /*region服务器的共享目录，用来持久存储hbase数据，HDFS实例*/
<value>hdfs://master:9000/hbase</value> /*HDFS主节点(namenode)的访问位置*/
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name> /*hbase集群运行模式*/
<value>true</value> /*false为单机模式，ture为分布式模式*/
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name> /*zookeeper quorum服务器中的服务器列表*/
<value>zookeeper1:2181,zookeeper2:2181,zookeeper3:2181</value> /*每个服务器之间使用使用逗号分隔，2181是zookeeper默认端口号，你可以自行根据你的端口号添加，默认的端口号加不加都无所谓*/
</property>
<property>
<name>hbase.master.info.port</name> /*Hbase master的web UI服务端口*/
<value>60010</value> /*如果不想启动UI实例，则将参数设置成-1，默认值是60010*/
</property>
</configuration>
6、修改配置文件regionservers，修改如下：
配置region服务器，该文件列出了所有运行hregionserver守护进程的主机，每个主机独立占一行，Hbase集群启动和关闭都会按照文件中罗列的主机一一执行。
Sparknode1
Sparknode2
Sparknode3
Sparknode4
7、将HBASE加入环境变量：
export HBASE_HOME=/usr/soft/hbase-1.4.0
8、将Hadoop的配置文件拷到hbase下：
将hadoop的/opt/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/目录下面的hdfs-site.xml和core-site.xml这两个配置文件拷贝到HBase的/usr/soft/hbase-1.4.0/conf/目录下：
这里我没有用拷贝的方式，而是用了软链接（快捷方式），目的是为了防止Hadoop目录下的配置文件更改了之后还要去/usr/soft/hbase-1.4.0/conf/目录下更新：
ln -s /opt/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/ /usr/soft/hbase-1.4.0/conf/
用法：ln -s 源文件(夹) 目标文件(夹)
9、将配置后的hbase目录拷贝到其他节点
在Sparknode1（主节点）上分别执行如下命令，将Sparknode2上的hbase-1.4.0目录分别拷贝到Sparknode2、Sparknode3和Sparknode4的相同目录下：
scp -r hbase-1.4.0/ Sparknode2:$PWD
scp -r hbase-1.4.0/ Sparknode3:$PWD
scp -r hbase-1.4.0/ Sparknode4:$PWD
10、同步时间
我们在使用HDFS的时候经常会出现一些莫名奇妙的问题，通常可能是由于多台服务器的时间不同步造成的。因为它要经常去分析一些时间戳、版本或者超时时间等，如果多台服务器的时间差的太远，可能会导致一些误判。
有两种方式来同步多台服务器的时间：
（1）在每台服务器上开启时间同步的进程，通过网络时间服务器进行同步；
（2）如果你的电脑不能联网，可以将多台服务器的时间手动改成一致的；
我们下面使用第二种方式来设置，使用“date –s”命令来同步时间：
11、启动hbase集群
在启动Hbase集群之前，确保hdfs集群和zookeeper集群都已经启动成功。
bin/start-hbase.sh
状态如下：
12、利用jps命令查看运行进程
jps
红框里面的是主节点上的两个hbase的两个进程，其他datanode上只有hregionserver进程
13、停止hbase集群
bin/stop-hbase.sh
状态如下：
