El paquete de instalación se ha subido a mis recursos.

Creación de clústeres
2.1 Instalación
2.1.1 Cargar y descomprimir el paquete de instalación de HBase

tar -xvzf hbase-2.1.0.tar.gz -C ../server/

2.1.2 Modificar el archivo de configuración de HBase
2.1.2.1 hbase-env.sh

cd /export/server/hbase-2.1.0/conf
vim hbase-env.sh

Línea 28

export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241/
export HBASE_MANAGES_ZK=false

2.1.2.2 hbase-site.xml

vim hbase-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>hbase.rootdir</name>
                <value>hdfs://node01:8020/hbase</value>  
        </property>

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

   <!-- 0.98后的新变动，之前版本没有.port,默认端口为60000 -->
        <property>
                <name>hbase.master.port</name>
                <value>16000</value>
        </property>

        <property>
                <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
                <value>node01:2181,node02:2181,node03:2181</value>
        </property>

        <property>
                <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
         <value>/export/servers/zookeeper-3.4.5-cdh5.14.0/zkdata</value>
        </property>
</configuration>

2.1.3 Configurar variables de entorno

Configurar las variables de entorno de Hbase

vim /etc/profile
export HBASE_HOME=/export/servers/hbase-1.2.0-cdh5.14.0
export PATH=$PATH:${HBASE_HOME}/bin:${HBASE_HOME}/sbin

# Cargar variables de entorno

source /etc/profile

2.1.4 复制jar包到lib
cp $HBASE_HOME/lib/client-facing-thirdparty/htrace-core-3.1.0-incubating.jar $HBASE_HOME/lib/
2.1.5 修改regionservers文件
vim regionservers 
node1.itcast.cn
node2.itcast.cn
node3.itcast.cn
2.1.6 分发安装包与配置文件
cd /export/servers
scp -r hbase-2.1.0/ node2.itcast.cn:$PWD
scp -r hbase-2.1.0/ node3.itcast.cn:$PWD
scp -r /etc/profile node2.itcast.cn:/etc
scp -r /etc/profile node3.itcast.cn:/etc

Cargar variables de entorno en node2.itcast.cn y node3.itcast.cn

source /etc/profile

2.1.7 Iniciar HBase

cd /export/onekey

Iniciar ZK

./start-zk.sh

Iniciar hadoop

start-dfs.sh

Iniciar hbase

start-hbase.sh

2.1.8 Verifique que Hbase se inicie correctamente

Inicie el cliente de shell hbase

hbase shell

Ingrese el estado

[root@node1 onekey]# hbase shell
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/export/server/hadoop-2.7.5/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/export/server/hbase-2.1.0/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-log4j12-1.7.25.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]
HBase Shell
Use "help" to get list of supported commands.
Use "exit" to quit this interactive shell.
Version 2.1.0, re1673bb0bbfea21d6e5dba73e013b09b8b49b89b, Tue Jul 10 17:26:48 CST 2018
Took 0.0034 seconds                                                                                                                                           
Ignoring executable-hooks-1.6.0 because its extensions are not built. Try: gem pristine executable-hooks --version 1.6.0
Ignoring gem-wrappers-1.4.0 because its extensions are not built. Try: gem pristine gem-wrappers --version 1.4.0
2.4.1 :001 > status
1 active master, 0 backup masters, 3 servers, 0 dead, 0.6667 average load
Took 0.4562 seconds                                                                                                                                           
2.4.1 :002 >
2.2 WebUI
http://node1.itcast.cn:16010/master-status

2.3 Descripción del directorio de instalación Descripción
del nombre del directorio

bin Todos los comandos relacionados con hbase se almacenan en este directorio conf
todos los archivos de configuración de hbase hbase-webapps hbase web
ui ubicación del programa lib registros de la biblioteca java dependiente de hbase archivos de registro de hbase

2.4 Configuración de hardware de referencia

Una configuración de memoria típica para cada proceso de Java en un clúster con aproximadamente 800 TB de espacio de almacenamiento: Descripción de la pila del proceso NameNode 8
GB Cada 100 TB de datos o cada 100 W de archivos ocupa aproximadamente 1 GB de memoria de pila NameNode.
SecondaryNameNode 8GB Rehaga el EditLog principal de NameNode en la memoria, por lo que la configuración debe ser la misma que la del NameNode.
DataNode 1GB es adecuado. ResourceManager 4GB es adecuado (tenga en cuenta que esta es la configuración recomendada para MapReduce)
NodeManager 2GB es adecuada (tenga en cuenta que esta es la configuración recomendada para MapReduce) HBase HMaster 4GB Carga liviana, apropiada puede
HBase RegionServer 12GB la mayor parte de la memoria disponible, así como el caché del sistema operativo, el proceso de tarea deja suficiente espacio ZooKeeper 1GB
recomendación moderada : Máquina maestra para ejecutar NameNode, ResourceManager y HBase HMaster, recomendar alrededor 24GB
Las máquinas esclavas necesitan ejecutar DataNode, NodeManager y HBase RegionServer, se recomienda 24GB (y superior) Seleccione la
cantidad de procesos que se ejecutan en un nodo de acuerdo con la cantidad de núcleos de CPU, por ejemplo: dos CPU de 4 núcleos = 8 núcleos, cada proceso Java puede ocupar un núcleo de forma independiente (Recomendación: CPU de 8 núcleos)
Cuanto más memoria, mejor, producirá más fragmentos durante el uso.Cuanto más grande sea la memoria del montón de Java, más
tiempo se necesita para organizar la memoria. Por ejemplo: No es una buena opción configurar la memoria del montón de RegionServer en 64 GB. Una vez que FullGC provocará una espera más larga, y la espera es más larga, el Maestro puede pensar que el nodo se ha colgado y luego eliminar el nodo.

Inicio rápido de Hbase (instalación e implementación)

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