HBase中存储在HDFS中的数据是通过Zookeeper协调处理的。由于HBase存在单点故障问题，因此通过Zookeeper部署一个高可用HBase集群来解决。 1、保证系统已安装好JDK、Hadoop和Zookeeper； 2、下载HBase安装包； 3、将下载好的HBase安装包上传到Linux系统的指定目录中； 4、将HBase安装包解压到指定的的目录下，并配置HBase环境变量； 5、进入HBase的conf目录下修改配置文件； 6、将修改好的HBase文件和环境变量文件分发到集群中的其他服务节点，并在每个服务器节点上执行source /etc/profile命令，使系统环境配置文件生效； 7、在服务器上执行start-hbase.sh命令，启动HBase集群； 8、通过浏览器查看HBase集群状态。

### 配置和启动HBase伪分布式环境 #### 关键参数设置 在HBase伪分布式环境中，`hbase-site.xml` 是核心配置文件之一。以下是该文件中的几个重要参数及其作用： 1. **指定 HBase 的根目录** 使用 `hbase.rootdir` 参数来定义 HBase 数据存储的位置。通常情况下，这个位置会位于 HDFS 上。 ```xml <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://localhost:9000/hbase</value> </property> ``` 这里指定了 HBase 将数据存储到本地运行的 HDFS 中[^1]。 2. **启用分布式模式** 设置 `hbase.cluster.distributed` 为 true 来开启分布式模式。 ```xml <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> ``` 3. **ZooKeeper 集成** 如果使用内置 ZooKeeper，则可以通过以下配置实现： ```xml <property> <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name> <value>/tmp/zookeeper</value> </property> ``` 此外，在实际部署中可能还需要清理 `/hbase` 和 `/WALs` 文件夹的内容以避免冲突[^2]。 4. **其他可选配置项** 可以通过查看默认配置文件 `hbase-default.xml` 或者阅读源码获取更多高级选项。 #### 启动流程 为了成功启动 HBase 并验证其功能，请按照如下顺序操作： 1. 确保已经正确安装并初始化了一个单节点版本的 Hadoop 集群，并能够正常访问共享存储系统 (即 HDFS)； 2. 测试 Hadoop 是否工作正常——比如执行 MapReduce 示例程序计算圆周率 Pi 值；如果一切顺利继续下一步骤； 3. 清理旧状态信息以防干扰新实例创建过程：利用 zkServer.sh 脚本清除 /hbase 下面的数据结构以及删除对应 WAL 日志路径下的残留记录； 4. 执行命令 bin/start-hbase.sh 开启服务进程。 ```bash bin/stop-dfs.sh && sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver # Stop existing services first. rm -rf /path/to/local/tmp/* ; hadoop fs -rm -r /hbase*; rm -rf /usr/local/zk/data/version-2/* zkServer.sh start bin/start-hbase.sh ``` 以上脚本片段展示了停止先前的服务、移除临时文件夹内的内容、从远程文件系统抹去相关联的历史资料最后重新激活 zookeeper server 和 hbase daemon 实例的操作序列。 #### 注意事项 当修改任何关于 HBase 的设定之后一般只需简单重启它自己而无需涉及整个大数据平台的整体循环关闭再打开动作除非特别注明例外情况存在。 --- ### 示例代码展示 下面给出一段简单的 Java 客户端连接伪分布式的例子供参考学习之用: ```java Configuration config = HBaseConfiguration.create(); config.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost"); try(Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config)){ Admin admin = connection.getAdmin(); TableName tableName = TableName.valueOf("test_table"); if(!admin.tableExists(tableName)) { TableDescriptorBuilder builder = TableDescriptorBuilder.newBuilder(tableName); ColumnFamilyDescriptor columnFamilyDesc = ColumnFamilyDescriptorBuilder.of("cf".getBytes()); builder.setColumnFamily(columnFamilyDesc); admin.createTable(builder.build()); } } catch(IOException e){ System.err.println(e.getMessage()); } ``` 此段代码实现了基本表结构建立逻辑演示如何基于编程接口调用完成任务目标. ---

搭建Hadoop全分布框架并包含Zookeeper和HBase的过程相对复杂，这里提供一个简化的概述，实际操作需要对Java和Linux命令有深入理解： 1. **安装Hadoop**: 首先下载Hadoop源码包，并配置环境变量。按照官方文档进行安装，包括JDK、Hadoop及HDFS、MapReduce等组件。 ```sh # 安装Java (假设已经存在) # 下载Hadoop wget http://hadoop.apache.org/releases/hadoop-3.4.0/hadoop-3.4.0.tar.gz tar -xvf hadoop-3.4.0.tar.gz # 进入目录 cd hadoop-3.4.0 ``` 2. **安装Zookeeper**: Hadoop集群通常会依赖Zookeeper作为协调服务。安装Zookeeper并配置环境变量，启动ZooKeeper服务。 ```sh wget https://zookeeper.apache.org/zookeeper-3.5.9/zookeeper-3.5.9.tar.gz tar -xvf zookeeper-3.5.9.tar.gz cd zookeeper-3.5.9 cp conf/zoo.cfg.sample conf/zoo.cfg bin/zkServer.sh start ``` 3. **安装HBase**: 同样下载HBase，配置环境变量，并配置HBase与Zookeeper的交互。 ```sh wget https://archive.apache.org/dist/hbase/hbase-2.4.8/hbase-2.4.8-bin.tar.gz tar -xvf hbase-2.4.8-bin.tar.gz cp hbase-site.xml.template hbase-site.xml sed -i 's/<zookeeper.quorum>.*/<zookeeper.quorum>localhost:2181/' hbase-site.xml ``` 4. **启动HDFS**: 进入Hadoop目录，启动NameNode和DataNodes。 ```sh cd .. sbin/start-dfs.sh ``` 5. **数据上传**: 使用Hadoop提供的工具如`hdfs dfs`或`hadoop fs`，将数据从本地上传到HDFS。 ```sh hadoop fs -put /path/to/local/file hdfs://namenode:port/path/in/hdfs ``` 6. **创建HBase表**: 连接到HBase Shell，创建表并导入数据。 ```sh hbase shell create 'my_table', 'cf1,cf2' put 'my_table', 'row1', 'cf1:c1', 'value1' ``` **完整代码示例**通常是不可能提供的，因为这涉及到大量的配置文件编写和脚本交互。然而，以上步骤给出了基本流程。建议查阅Hadoop、Zookeeper和HBase各自的官方文档以及在线教程，以便完成这个过程。在实际操作过程中可能会遇到很多问题，比如网络设置、权限管理等，都需要妥善处理。