Hadoop平台安装

其他 2018-11-03 16:01:36 阅读次数: 0

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Hadoop 集群环境安装手册

一、JDK安装

1.1 JDK1.8下载

​到oracle官网下载jdk-8u101-linux-x64.tar.gz

​先查找并卸载自带openJDK

rpm -qa |grep openjdk
yum -y remove *openjdk*

​解压jdk-8u101-linux-x64.tar.gz到安装目录，如果没有特别说明，全文中安装目录都是指/data0/soft/

remove jdk-8u101-linux-x64.tar.gz /data0/soft/
cd /data0/soft
tar zxvf jdk-8u101-linux-x64.tar.gz
mv jdk-8u101-linux-x64.tar.gz java

​配置JAVA_HOME

echo '## java configuration ' >> /etc/profile
echo 'export JAVA_HOME=/data0/soft/java' >> /etc/profile
echo 'export PATH=.:$JAVA_HOME/bin:$PATH' >> /etc/profile
source /etc/profile

​验证是否安装成功

java -version

二、Zookeeper安装

2.1 Zookeeper下载准备

​去Zookeeper官网或者用wget下载安装包zookeeper-3.4.9.tar.gz

2.2 Zookeeper安装配置

​把zookeeper-3.4.9.tar.gz移动到安装目录并解压

mv zookeeper-3.4.9.tar.gz /data0/soft/
cd /data0/soft
tar zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz 
mv zookeeper-3.4.9 zookeeper

​编辑并保存zoo.cfg，配置文件如下

vi /data0/soft/zookeeper/conf/zoo.cfg
#重新写入以下配置
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/data0/soft/zookeeper
clientPort=2181
server.1=dmp1:2888:3999
server.2=dmp2:2888:3999
server.3=dmp3:2888:3999

​编辑hosts文件，对应server.*的主机名

vi /etc/hosts
#写入集群主机名映射关系
10.20.26.30    dmp1
10.20.26.31    dmp2
10.20.26.32    dmp3

​在dataDir下新增文件myid，填写值为server.*对应的编号

echo '1'>/data0/soft/zookeeper/myid

​添加Zookeeper环境变量

echo '## zk configuration ' >> /etc/profile
echo 'export ZOOKEEPER_HOME=/data0/soft/zookeeper' >> /etc/profile
echo 'export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH' >> /etc/profile
source /etc/profile

​启动Zookeeper并查看状态，可以看到节点是leader还是follower

zkServer.sh start
zkServer.sh status

三、Hadoop安装

3.1 Hadoop下载准备

​这里用下载的hadoop-2.6.0-cdh5.5.0.tar.gz(!注:其中的配置文件是已经配置过的，只需要改成对应集群的名称及目录路径即可)

​如果只有一块磁盘，该文档中的data0、data1都指data目录

3.2Hadoop集群规划

hostname ip 安装组件
dmp1 Namenode/ResourceManager/journalNode/zkfc/jobhistoryServer /timeLineServer/proxyServer/metastore/hiveSerer2
dmp2 namenode/ResourceManager/journalNode/zkfc
dmp3 DataNode/NodeManager/journalNode
dmp4 DataNode/NodeManager
dmp5 DataNode/NodeManager
dmp6 DataNode/NodeManager
... DataNode/NodeManager

3.2系统配置

#### 3.2.1修改hosts文件####
dmp1xx.xx.xx.xx
dmp2xx.xx.xx.xx
...

​修改所有节点的hosts文件，添加ip和集群列表中对应hostname

3.2.2修改hostname

​修改所有节点的/etc/sysconfig/network文件，修改对应的hostname，重启生效

3.2.3关闭防火墙

service iptables off
//如果局域网内端口不设防火墙则不需要关闭

3.2.4修改linux参数

​修改所有节点文件：/etc/selinux/config，修改SELINUX=disabled

​修改所有节点文件打开数量：/etc/security/limits.conf，增加一行内容 ： * - nofile 1024000

​修改所有节点最大进程数：/etc/security/limits.d/90-nproc.conf，增加一行：* - nproc 262144

​修改所有节点内存配置：/etc/sysctl.conf，改为：

vm.overcommit_memory=1
vm.swappiness=0
#*# 1
net.core.somaxconn=32768

​关闭THP:

#*# 2
echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/enabled
echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/defrag

#### 3.2.5新增用户 ####

​新增用户hadoop，并将hadoop添加到hadoop组

useradd hadoop
useradd hadoop
usermod -a -G hadoop hadoop
passwd hadoop Paic1234

​将每个节点的数据磁盘路径权限设为775，这里假设每个磁盘挂载目录为data0,data1..data*

chmod -R 775 /data0
chmod -R 775 /data1

3.2.6添加节点间hadoop用户免密登陆

在dmp1上用hadoop用户执行

ssh-keygen -t rsa
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
//在每一个从节点执行 ssh-copy-id -i dmp1，将公钥发送到主节点
//将公钥文件发送到各节点
for i in {2..6};do scp ~/.ssh/authorized_keys hadoop@dmp$i:~/.ssh/;done;
//配置known_hosts验证关闭
 vi /etc/ssh/ssh_config
 StrictHostKeyChecking no

​

3.2.7解压安装hadoop

​将安装包hadoop-2.6.0-cdh5.5.0.tar.gz解压到/data0/soft，注意，如果安装包根目录native目录为空则需要去下载编译native文件。

​设置环境变量到~/.bashrc

export HADOOP_HOME=/data0/soft/hadoop
export HIVE_HOME=/data0/soft/hive
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HIVE_HOME/bin

3.2.8创建工作目录

​为每个节点创建用户工作目录：/data0/hadoop/

​创建hdfs工作目录：/data0/hadoop/dfs、/data0/hadoop/dfs/logs、/data0/hadoop/dfs/pid

​创建hive工作目录：/data0/hadoop/hive、/data0/hadoop/hive/logs

3.3Hadoop配置

3.3.1修改core-site.xml

name value 描述
fs.defaultFS hdfs://dmp 这里的值指的是默认的HDFS路径。
hadoop.tmp.dir /data0/hadoop/tmp 这里的路径默认是NameNode、DataNode、JournalNode等存放数据的公共目录。用户也可以自己单独指定这三类节点的目录
ha.zookeeper.quorum dmp1:2181,dmp2:2181,dmp3:2181 这里是ZooKeeper集群的地址和端口。注意，数量一定是奇数，且不少于三个节点
fs.trash.interval 2880 设置回收站保存时间
hadoop.proxyuser.dmp.hosts * 指定有访问权限的地址
hadoop.proxyuser.dmp.group * 指定有访问权限的用户组

3.3.2修改hdfs-site.xml

name value 描述
dfs.replication 3 指定DataNode存储block的副本数量
dfs.namenode.name.dir file:///data0/hdfs/name 指定namenode元数据信息存储位置
dfs.datanode.data.dir file:///data0/hdfs/data,file:///data1/hdfs/data,file:///data2/hdfs/data,.. 指定datanode元数据信息存储位置, 设置成所有的磁盘; 测试环境中如果是只有一个盘就只写一个盘
dfs.nameservices dmp Hdfs的集群名称,自己定
dfs.ha.namenodes.dmp dmp1,dmp2 指定NameService是dmp时的namenode有哪些，这里的值也是逻辑名称，名字随便起，相互不重复即可
dfs.namenode.rpc-address.dmp.dmp1 dmp1:9000 指定rm1的RPC地址
dfs.namenode.http-address 0.0.0.0:50070 指定http地址
dfs.namenode.rpc-address.dmp.dmp2 dmp2:9000 指定rm2的RPC地址
dfs.journalnode.http-address 0.0.0.0:8480 指定journalnode http
dfs.namenode.shared.edits.dir qjournal://dmp1;dmp2;dmp3/dmp 指定dmp的两个NameNode共享edits文件目录时，使用的JournalNode集群信息
dfs.ha.automatic-failover.enabled true 即当NameNode出故障时，是否自动切换到另一台NameNode
dfs.client.failover.proxy.provider.dmp org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider 指定NameNode出故障时，哪个实现类负责执行故障切换
dfs.journalnode.edits.dir /data0/hdfs/journal 指定JournalNode集群在对NameNode的目录进行共享时，自己存储数据的磁盘路径
dfs.ha.fencing.methods sshfence （说明：如果节点的22端口改了，请标明改成什么端口, hadoop2是用户名， 36102是节点端口
dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files /home/hadoop/.ssh/id_rsa 如果使用ssh进行故障切换，使用ssh通信时用的密钥存储的位置
dfs.permissions false 是否开启hdfs访问权限验证

3.3.3修改文件yarn-site.xml

key value desc
yarn.resourcemanager.ha.enabled true 打开resourcemanager ha模式
yarn.resourcemanager.cluster-id yarn-ha-cluster 设置resourcemanager ha的集群名称，进程启动后这个名称可以在zookeeper中查看
yarn.resourcemanager.ha.rm-ids rm1,rm2 设置resourcemanager的id,可以与主机同名, 本例子与主机同名
yarn.resourcemanager.hostname.rm1 dmp1 指定rm1对应哪一台主机
yarn.resourcemanager.hostname.rm2 dmp2 指定rm2对应哪一台主机
yarn.resourcemanager.zk-address dmp1:2181,dmp2:2181,dmp3:2181 设置zkurl
yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle 用什么方式进行数据传递
yarn.log-aggregation-enable true
yarn.log.server.url http://dmp1:19888/jobhistory/logs/ 设置jobhistory的地址。 在这个地址有
yarn.resourcemanager.scheduler.class org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler 设置调 度器,不设就用默认。默认也可以
yarn.resourcemanager.scheduler.monitor.enable true 支持资源抢占
yarn.nodemanager.local-dirs file:///data0/dfs/nm-local-dir,file:///data1/dfs/nm-local-dir,..
yarn.nodemanager.resource.memory-mb 20480 nodeManager可分配的内存大小，设置成比总内存略小。120g的机器设置成110g
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 32 设置nodemanager节点内存大小，CPU个数
yarn.timeline-service.enabled true 打开timeline服务
yarn.log-aggregation.retain-seconds 86400 日志保留时间，默认不删除

​

3.3.4修改mapred-site.xml

key value desc
mapreduce.framework.name yarn 打开resourcemanager ha模式
mapreduce.jobhistory.address dmp1:10020 设置jobhistory地址
mapreduce.jobhistory.webapp.address dmp1:19888 设置ui jobhistory地址
mapreduce.reduce.input.buffer.percent 0.8 mr buffer占最大内存比率

3.3.5修改slaves文件

​将datanode的hostname按行写入slaves文件

3.3.6修改yarn-env.sh文件

​YARN_LOG_DIR=/data0/hadoop/dfs/logs

​YARN_PID_DIR=/data0/hadoop/dfs/pid

​export JAVA_HOME=/data0/soft/java/jdk1.8.0_101

3.3.7修改hadoop-env.sh 文件

​export HADOOP_LOG_DIR=/data0/hadoop/dfs/log

​export HADOOP_PID_DIR=/data0/hadoop/dfs/pid

​export JAVA_HOME=/data0/soft/java/jdk1.8.0_101

3.3.8修改mapred-env.sh

​export HADOOP_LOG_DIR=/data0/hadoop/dfs/log

​export HADOOP_PID_DIR=/data0/hadoop/dfs/pid

​export JAVA_HOME=/data0/soft/java/jdk1.8.0_101

3.3.9hadoop安装目录分发

​将配置好的hadoop目录用scp分发到所有节点上

​每个节点配置相同

3.4启动Hadoop集群

3.4.1启动journalNode

​在dmp1、dmp2上执行：hadoop-daemon.sh start journalnode

3.4.2格式化zk

​在dmp1上执行：hdfs zkfc -formatZK

3.4.3格式化namenode

​在dmp1上执行

​hdfs namenode -format
​hadoop-daemon.sh start namenode

​在dmp2上执行

​hdfs namenode -bootstrapStandby
​hadoop-daemon.sh start namenode

3.4.4启动hdfs

​在dmp1上执行：start-dfs.sh

​在dmp1上执行：start-yarn.sh

3.4.5启动其他服务

​在dmp1上执行：

​mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
​yarn-daemon.sh start proxyserver
​yarn-daemon.sh start timelineserver

3.4.6Hadoop启动与停止

​初始化完以后的常规启动和停止

​启动，在dmp1上执行：

start-dfs.sh
start-yarn.sh

​停止，在dmp1上执行：

stop-dfs.sh
stop-yarn.sh

访问

http://dmp1:50070
http://dmp2:50070

可以查看hadoop集群状态，其中一个为active，一个为standby

四、Hive安装

4.1Mysql安装

​这里hive使用mysql作元数据存储，mysql安装过程略。

​安装完以后创建hive元数据的schema

create database hive default charset latin1;

4.2Hive下载准备

​这里使用hive2.1.1版本进行安装。(!注:其中的配置文件是已经配置过的，已包含mysql驱动包，只需要改成对应集群的名称及目录路径即可)

4.3Hive配置

4.3.1解压Hive

​将hive2.1.1.tar.gz解压到/data0/soft

4.3.2修改环境变量

​在hadoop安装过程中已配置

4.3.3修改hive-size.xml

​cp hive-default.xml.template hive-site.xml

​修改javax.jdo.option.ConnectionURL的值为mysql连接url

​修改javax.jdo.option.ConnectionDriverName为mysql用户名

​修改javax.jdo.option.ConnectionPassword的值为mysql密码

​修改hive.metastore.schema.verification的值为false

4.3.4修改日志文件

​cp hive-exec-log4j2.properties.template hive-exec-log4j2.properties

​cp hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties

4.3.5初始化元数据

​登陆mysql，执行：

create database hive default charset latin1;//database名称与url一致

​在hive的bin下面执行：./schematool -initSchema -dbType mysql

4.3.6添加metastore启动脚本

​vi start-metastore.sh

#/bin/sh
if [ -z "${HIVE_HOME}" ]; then
  export HIVE_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)"
fi
echo $HIVE_HOME
nohup $HIVE_HOME/bin/hive --service metastore  > $HIVE_HOME/logs/metastore.log 2>&1  &
echo $$

​chmod u+x start-metastore.sh

​./start-metastore.sh

4.3.7添加hiveserver2启动脚本

​vi start-hiveserver2.sh

#/bin/sh
 
if [ -z "${HIVE_HOME}" ]; then
  export HIVE_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)"
fi
echo $HIVE_HOME
nohup $HIVE_HOME/bin/hive --service hiveserver2  > $HIVE_HOME/logs/hiveserver2.log 2>&1  &
echo $$

​chmod u+x start-hiveserver2.sh

​./start-hiveserver2.sh

4.4启动hive客户端

​执行命令：hive

​即可以操作hive sql

5.Azkaban安装

5.1下载准备

​下载并编译Azkaban3.10.0，这里直接使用已编译和配置的安装包Azkaban3.10.0.tar.gz

5.2安装配置

​将Azkaban3.10.0.tar.gz解压到/data0/soft目录下

​进入/data0/soft/azkaban/plugins/jobtypes/hive/

​将plugin.properties和private.properties中hive.aux.jars.path修改为hive lib目录

hive.aux.jars.path=/data0/soft/hive2.1.1/lib

​进入/data0/soft/azkaban/plugins/jobtypes/spark/

​将private.properties中jobtype.classpath注释掉

​进入/data0/soft/azkaban/plugins/jobtypes，将common.properties中相关应用的根目录修改为实际安装目录

hadoop.home=/data0/soft/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0
hive.home=/data0/soft/hive2.1.1
pig.home=/dpata0/soft/azkaban/plugins/jobtype/pig
//spark.home=不存在的组件不用配置
azkaban.home=/data0/soft/azkaban

​修改private.properties，参照上面修改应用对应目录

hadoop.home=/data0/soft/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0
hive.home=/data0/soft/hive2.1.1
jobtype.classpath=${hadoop.home}/etc/hadoop:${hadoop.home}/share/hadoop/common/*:${hadoop.home}/share/hadoop/common/lib/*:${hadoop.home}/share/hadoop/hdfs/*:${hadoop.home}/share/hadoop/hdfs/lib/*:${hadoop.home}/share/hadoop/yarn/*:${hadoop.home}/share/hadoop/yarn/lib/*:${hadoop.home}/share/hadoop/mapreduce/*:${hadoop.home}/share/hadoop/mapreduce/lib/*:${hive.home}/conf:${hive.home}/lib/*

​修改commonprivate.properties，按上面修改应用对应根目录，然后修改类路径

hadoop.home=/data0/soft/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0
hive.home=/data0/soft/hive2.1.1
pig.home=/dpata0/soft/azkaban/plugins/jobtype/pig
//spark.home=不存在的组件不用配置
azkaban.home=/data0/soft/azkaban
jobtype.global.classpath=${hadoop.home}/etc/hadoop:${hadoop.home}/share/hadoop/common/*:${hadoop.home}/share/hadoop/common/lib/*:${hadoop.home}/share/hadoop/hdfs/*:${hadoop.home}/share/hadoop/hdfs/lib/*:${hadoop.home}/share/hadoop/yarn/*:${hadoop.home}/share/hadoop/yarn/lib/*:${hadoop.home}/share/hadoop/mapreduce/*:${hadoop.home}/share/hadoop/mapreduce/lib/*:${hive.home}/conf:${hive.home}/lib/*
hadoop.classpath=${hadoop.home}/etc/hadoop:${hadoop.home}/share/hadoop/common/*:${hadoop.home}/share/hadoop/common/lib/*:${hadoop.home}/share/hadoop/hdfs/*:${hadoop.home}/share/hadoop/hdfs/lib/*:${hadoop.home}/share/hadoop/yarn/*:${hadoop.home}/share/hadoop/yarn/lib/*:${hadoop.home}/share/hadoop/mapreduce/*:${hadoop.home}/share/hadoop/mapreduce/lib/*

​修改/data0/soft/azkaban/conf/azkaban.properties

default.timezone.id=Asia/Shanghai
database.type=mysql
mysql.port=3306
mysql.host=10.1.2.xxx
mysql.database=azkaban
mysql.user=user
mysql.password=pass
mysql.numconnections=50
azkaban.webserver.url=http://10.1.2.xxx:8081
azkaban.name=DMP
azkaban.label=DMP Scheduling Center

​修改/data0/soft/azkaban/bin/azkaban-solo-start.sh，加入java环境变量

export PATH=/usr/java/jdk1.8.0_101/bin:$PATH

​拷贝commons-configuration-1.6.jar和hadoop-common-2.6.0-cdh5.5.0.jar两个jar包到/data0/soft/azkaban/lib目录下（这里已经打包在里边了）

5.3启动和停止Azkaban

5.3.1启动Azkaban

​首先在mysql中创建azkaban库

create database azkaban;

​在根目录下启动Azkaban（必须），bin/azkaban-solo-start.sh

5.3.2停止Azkaban

​在根目录下关闭Azkaban，bin/azkaban-solo-shutdown.sh

6.Scala安装

6.1 Scala下载

​到scala官网下载spark所需版本的安装包，scala-2.11.8.tgz。

6.2配置

​将scala解压到/user

​在hadoop用户下添加Scala环境变量

export SCALA_HOME=/usr/scala
export HADOOP_HOME=/data0/soft/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0
export HIVE_HOME=/data0/soft/hive2.1.1
export ZOOKEEPER_HOME=/data0/soft/zookeeper-3.4.5-cdh5.5.0
PATH=$SCALA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HIVE_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH

​配置生效后，输入scala，可以显示scala的版本信息，则表示配置成功。

7. Spark安装

7.1 Spark下载

​对应scala2.11.8的版本，下载spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz

7.2安装配置

​将安装包解压到/data0/soft/下。

​hadoop用户配置环境变量到bashrc

export SPARK_HOME=/data0/soft/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6
export SCALA_HOME=/usr/scala
export HADOOP_HOME=/data0/soft/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0
export HIVE_HOME=/data0/soft/hive2.1.1
export ZOOKEEPER_HOME=/data0/soft/zookeeper-3.4.5-cdh5.5.0
PATH=$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HIVE_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH

​修改根目录conf下spark-env.sh 添加

export SPARK_MASTER_IP=dmp1
export SPARK_WORKER_MEMORY=10g
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

​修改slaves文件，添加节点名称

dmp2
dmp3
dmp4
dmp5
dmp6

​将hive conf下面的hive-site.xml文件拷贝到spark conf下面（完成sparksql和hive元数据共享）

7.3启动并验证

​进入spark sbin目录（防止与hadoop命令冲突），启动start-all.sh

./start-all.sh

​然后使用spark-shell进入scala操作界面来做spark操作。

8. Hbase 安装

8.1 Hbase下载

​到官网下载Hbase1.2.6版本

8.2 安装配置

​将Hbase1.2.6安装包解压到/data0/soft目录下

​配置环境变量

export SPARK_HOME=/data0/soft/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6
export SCALA_HOME=/usr/scala
export HADOOP_HOME=/data0/soft/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0
export HIVE_HOME=/data0/soft/hive2.1.1
export HBASE_HOME=/data0/soft/hbase-1.2.6
export ZOOKEEPER_HOME=/data0/soft/zookeeper-3.4.5-cdh5.5.0
PATH=$HBASE_HOME:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HIVE_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH

​修改所有hbase根目录下conf/hbase-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>hbase.rootdir</name>
                <value>hdfs://dmp/hbase</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.cluster.distributed</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
                <value>dmp4:2182,dmp5:2182,dmp6:2182</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.tmp.dir</name>
                <value>/data0/dfs/hbase/tmp/</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.local.dir</name>
                <value>/data0/dfs/hbase/local/</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.master</name>
                <value>30.16.94.72:60000/</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
                <value>2182</value>
        </property>
 
        <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>3</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.client.socket-timeout</name>
                <value>300000</value>
        </property>
 
        <!--zookeeper存储数据位置-->
        <property>
                <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
                <value>/data0/dfs/zookeeper</value>
                </property>
        <property>
                <name>hbase.zookeeper.property.tickTime</name>
                <value>6000</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.client.write.buffer</name>
                <value>8388608</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.thrift.support.proxyuser</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.regionserver.thrift.http</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.regionserver.thrift.framed</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.regionserver.thrift.type</name>
                <value>TThreadPoolServer</value>
        </property>
        <!--这里设置Master并发最大线程数-->
        <property>
                <name>hbase.regionserver.handler.count</name>
                <value>300</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.table.sanity.checks</name>
                <value>false</value>
        </property>
        <!--ZooKeeper 会话超时.HBase把这个值传递改zk集群，向他推荐一个会话的最大超时时间-->
        <property>
                <!--every 30s,the master will check regionser is working -->
                <name>zookeeper.session.timeout</name>
                <value>1200000</value>
        </property>
        <property>
        <name>hbase.hregion.max.filesize</name>
                <value>32212254720</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.hstore.blockingStoreFiles</name>
                <value>50</value>
        </property>
</configuration>

​修改master hbase-evn.sh

export JAVA_HOME=/data0/soft/java
export HBASE_CLASSPATH=/data0/soft/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0/etc/hadoop
export HBASE_HEAPSIZE=4096
export HBASE_OPTS="$HBASE_OPTS -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:/data0/dfs/hbase/logs/hbase-gc.log -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60"
export SERVER_GC_OPTS="-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/data0/dfs/hbase/logs/server-gc.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=1 -XX:GCLogFileSize=512M"
export HBASE_JMX_BASE="-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false"
export HBASE_MASTER_OPTS="-Xmx3g $HBASE_MASTER_OPTS $HBASE_JMX_BASE -Dcom.sun.management.jmxremote.port=10101"
export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="-Xmx4g -XX:+ParallelRefProcEnabled -XX:-ResizePLAB -XX:ParallelGCThreads=15 $HBASE_REGIONSERVER_OPTS $HBASE_JMX_BASE -Dcom.sun.management.jmxremote.port=10102"
export HBASE_LOG_DIR=/data0/dfs/hbase/logs
export HBASE_MANAGES_ZK=true

​修改regionserver hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/data0/soft/java
export HBASE_CLASSPATH=/data0/soft/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0/etc/hadoop
export HBASE_HEAPSIZE=8192
export HBASE_OPTS="$HBASE_OPTS -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:/data0/dfs/hbase/logs/hbase-gc.log -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60"
export SERVER_GC_OPTS="-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/data0/dfs/hbase/logs/server-gc.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=1 -XX:GCLogFileSize=512M"
export HBASE_JMX_BASE="-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false"export HBASE_MASTER_OPTS="$HBASE_MASTER_OPTS $HBASE_JMX_BASE -Dcom.sun.management.jmxremote.port=10101"
export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="-Xmx32g -Xms32g -Xmn1g -Xss256k -XX:SurvivorRatio=2 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:MaxTenuringThreshold=15  -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 $HBASE_REGIONSERVER_OPTS $HBASE_JMX_BASE -Dcom.sun.management.jmxremote.port=10102"
export HBASE_LOG_DIR=/data0/dfs/hbase/logs
export HBASE_MANAGES_ZK=true

​在conf下面添加backup-masters文件

master2

​在conf下面添加regionservers文件

dmp3
dmp4
dmp5
dmp6

8.3 启动与关闭

访问master1:16010可以看到hbase集群状态

#启动和停止hbase相关主要服务
start-hbase.sh
stop-hbase.sh
#启动thrift服务
hbase-daemon.sh start thrift -p 9090
#启动rest服务
hbase-daemon.sh start rest -p 8180

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转载自www.cnblogs.com/gujialiang/p/7583610.html
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