下载文档原格式
HBase是一种分布式的、可伸缩的、大数据存储服务，使用Hadoop的HDFS作为底层存储。
要连接HBase，需要配置一些参数，以下是一些常见的连接参数：
1.hbase.zookeeper.quorum: 指定ZooKeeper集群的地址，HBase通过
ZooKeeper进行协调。
2.hbase.zookeeper.property.clientPort: 指定ZooKeeper的端口号，默认
为2181。
3.hbase.master: 指定HBase主服务器的地址和端口号，格式为
hostname:port。
4.hbase.zookeeper.session.timeout: 指定ZooKeeper的会话超时时间，单
位为毫秒。
5.hbase.client.scanner.caching: 指定扫描器缓存大小，可以提高扫描性
能。
6.hbase.client.keyvalue.maxsize: 指定单个键值对的最大大小，超过此大
小的键值对将不会被存储。
7.hbase.client.retries.number: 指定客户端重试次数，当与HBase服务器
通信失败时可以尝试重新连接。
这些参数可以在连接HBase时进行配置，以便更好地控制连接和通信的行为。
具体的参数值取决于实际需求和环境配置。
HBase官方文档Copyright © 2010 Apache Software Foundation,盛大游戏-数据仓库团队-颜开(译)Abstract这是Apache HBase的官方文档, Hbase是一个分布式,版本化(versioned)，构建在Apache Hadoop和Apache ZooKeeper上的列数据库.我(译者)熟悉Hbase的源代码，从事Hbase的开发运维工作，如果有什么地方不清楚，欢迎一起讨论。
邮箱yankaycom@Table of Contents序1. 入门1.1. 介绍1.2. 快速开始1.2.1. 下载解压最新版本1.2.2. 启动 HBase1.2.3. Shell 练习1.2.4. 停止 HBase1.2.5. 下一步该做什么1.3. 慢速开始(相对快速开始)1.3.1. 需要的软件1.3.2. HBase运行模式:单机和分布式1.3.3. 配置例子2. 升级2.1. 从HBase 0.20.x or 0.89.x 升级到 HBase 0.90.x3. 配置3.1. hbase-site.xml 和 hbase-default.xml3.1.1. HBase 默认配置3.2. hbase-env.sh3.3. log4j.properties3.4. 重要的配置3.5. 必须的配置3.6. 推荐的配置3.6.1. zookeeper.session.timeout3.6.2. hbase.regionserver.handler.count3.6.3. 大内存机器的配置3.6.4. LZO 压缩3.6.5. 更大的 Regions3.6.6. 管理 Splitting3.7. 连接Hbase集群的客户端配置和依赖3.7.1. Java客户端配置4. The HBase Shell4.1. 使用脚本4.2. Shell 技巧4.2.1. irbrc4.2.2. LOG 时间转换4.2.3. Debug5. 构建 HBase5.1. 将一个 HBase release 加入到 Apache's Maven Repository6. Developers6.1. IDEs6.1.1. Eclipse6.2. 单元测试6.2.1. Mocito7. HBase 和 MapReduce7.1. 默认 HBase MapReduce 分割器(Splitter)7.2. HBase Input MapReduce 例子7.3. 在一个MapReduce Job中访问其他的HBase Tables7.4. 预测执行8. HBase 的 Schema 设计8.1. Schema 创建8.2. column families的数量8.3. 单调递增Row Keys/时序数据(log)8.4. 尽量最小化row和column的大小8.5. 版本的时间9. Metrics9.1. Metric 安装9.2. RegionServer Metrics9.2.1. hbase.regionserver.blockCacheCount9.2.2. hbase.regionserver.blockCacheFree9.2.3. hbase.regionserver.blockCacheHitRatio9.2.4. hbase.regionserver.blockCacheSize9.2.5. pactionQueueSize9.2.6. hbase.regionserver.fsReadLatency_avg_time9.2.7. hbase.regionserver.fsReadLatency_num_ops9.2.8. hbase.regionserver.fsSyncLatency_avg_time9.2.9. hbase.regionserver.fsSyncLatency_num_ops9.2.10. hbase.regionserver.fsWriteLatency_avg_time9.2.11. hbase.regionserver.fsWriteLatency_num_ops9.2.12. hbase.regionserver.memstoreSizeMB9.2.13. hbase.regionserver.regions9.2.14. hbase.regionserver.requests9.2.15. hbase.regionserver.storeFileIndexSizeMB9.2.16. hbase.regionserver.stores9.2.17. hbase.regionserver.storeFiles10. 跨集群复制11. 数据模型11.1. 概念视图11.2. 物理视图11.3. 表11.4. 行11.5. Column Family11.6. Cells11.7. 版本11.7.1. Hbase的操作(包含版本操作)11.7.2. 现有的限制12. 架构12.1. 客户端12.1.1. 连接12.1.2. 写缓冲和批量操作12.1.3. Filters12.2. Daemons12.2.1. Master12.2.2. RegionServer12.3. Regions12.3.1. Region大小12.3.2. Region Splits12.3.3. Region负载均衡12.3.4. Store12.4. Write Ahead Log (WAL)12.4.1. 目的12.4.2. WAL Flushing12.4.3. WAL Splitting13. 性能调优13.1. Java13.1.1. 垃圾收集和HBase13.2. 配置13.2.1. Regions的数目13.2.2. 管理压缩13.2.3. 压缩13.2.4. hbase.regionserver.handler.count13.2.5. hfile.block.cache.size13.2.6. hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit13.2.7. hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit13.2.8. hbase.hstore.blockingStoreFiles13.2.9. hbase.hregion.memstore.block.multiplier13.3. Column Families的数目13.4. 数据聚集13.5. 批量Loading13.5.1. Table创建: 预创建Regions13.6. HBase客户端13.6.1. AutoFlush13.6.2. Scan Caching13.6.3. Scan 属性选择13.6.4. 关闭 ResultScanners13.6.5. 块缓存13.6.6. Row Keys的负载优化14. Bloom Filters14.1. 配置14.1.1. HColumnDescriptor 配置14.1.2. io.hfile.bloom.enabled 全局关闭开关14.1.3. io.hfile.bloom.error.rate14.1.4. io.hfile.bloom.max.fold14.2. Bloom StoreFile footprint14.2.1. StoreFile中的BloomFilter， FileInfo数据结构14.2.2. 在 StoreFile 元数据中的BloomFilter entries15. Hbase的故障排除和Debug15.1. 一般准则15.2. Logs15.2.1. Log 位置15.3. 工具15.3.1. 15.3.2. tail15.3.3. top15.3.4. jps15.3.5. jstack15.3.6. OpenTSDB15.3.7. clusterssh+top15.4. 客户端15.4.1. ScannerTimeoutException15.5. RegionServer15.5.1. 启动错误15.5.2. 运行时错误15.5.3. 终止错误15.6. Master15.6.1. 启动错误15.6.2. 终止错误A. 工具A.1. HBase hbckA.2. HFile 工具A.3. WAL ToolsA.3.1. HLog 工具A.4. 压缩工具A.5. Node下线A.5.1. 依次重启B. HBase中的压缩B.1. 测试压缩工具B.2. hbase.regionserver.codecsB.3. LZOB.4. GZIPC. FAQD. YCSB: 雅虎云服务测试和HbaseIndexList of Tables11.1. 表 webtable11.2. ColumnFamily anchor11.3. ColumnFamily contents序这本书是HBase的官方指南。
HBase连接参数是用于连接HBase数据库的配置参数，涵盖了定义、用法、重点、难点和注意事项等方面。
下面将详细介绍这些参数，并结合应用案例进行说明。
1.定义HBase连接参数是指在客户端连接HBase时需要配置的参数，用于建立与HBase服务器的连接，并指定客户端与服务器之间的通信方式。
2.用法HBase连接参数通常在客户端应用程序中设置，用于指定HBase服务器的地址、端口号以及其他连接相关的配置。
例如，在Java中使用HBase客户端连接HBase时，需要创建一个Configuration对象，并通过set方法设置各个连接参数。
3.重点HBase连接参数的重点包括以下几个方面：●HBase服务器的地址和端口号：这是连接HBase服务器的必要参数，用于指定HBase服务器的网络地址和监听端口。
●客户端的线程池大小：该参数用于设置客户端连接池的大小，以控制并发连接的数量。
●连接超时时间：指定客户端与服务器之间的连接超时时间，以防止长时间等待无响应的服务器。
●其他高级配置：如心跳检测、压缩等，可根据实际需求进行配置。
4.难点HBase连接参数的难点主要包括以下几点：●客户端与服务器的网络通信问题：需要确保客户端与服务器之间的网络通信正常，避免出现连接超时、丢包等问题。
●参数配置的合理性和性能优化：需要根据实际应用场景和性能需求，合理配置连接参数，并对其进行性能优化，以充分发挥HBase的性能优势。
●HBase的安全性配置：HBase支持Kerberos认证和SASL加密通信，需要正确配置相关参数以确保数据的安全性。
5.注意事项在使用HBase连接参数时，需要注意以下几点：●正确设置HBase服务器的地址和端口号，确保连接的可用性。
●根据实际需求配置线程池大小，避免资源浪费或连接不足的问题。
●根据实际网络状况设置合适的连接超时时间，以避免长时间等待无响应的服务器。
●注意配置安全性相关的参数，如Kerberos认证和SASL加密通信等，以确保数据的安全性。
编辑hbase-site.xml文件的方法一、引言HBase是一个开源的、分布式的、可扩展的NoSQL数据库，常用于大数据存储和处理。
hbase-site.xml文件是HBase的配置文件，用于设置HBase的各项参数。
本文将介绍如何编辑hbase-site.xml文件。
二、编辑前的准备工作1. 确认你已经安装并正确配置了HBase环境。
2. 确保你有对HBase配置文件（hbase-site.xml）的写入权限。
1. 打开HBase的配置目录，通常在HBase的安装目录下的"conf"文件夹中。
2. 找到并打开hbase-site.xml文件。
如果文件不存在，你可以创建一个新的。
3. 使用文本编辑器（如Notepad++、Sublime Text等）打开文件，确保文件的编码格式为UTF-8。
4. 开始编辑文件，根据需要修改各项参数。
以下是一些常见的参数及其说明：a. <property>标签下的各个属性，如hbase.rootdir，用于设置HBase的数据存储位置；b. regionserver.wal禄限一址大小，用于设置HBase的数据备份大小；c. maxattempts，用于设置处理任务的最大失败次数；d. master.http-port，用于设置HBase的主服务器的HTTP端口等。
5. 在修改完所有参数后，保存并关闭文件。
6. 在HBase中重启HBase服务以使新的配置生效。
四、注意事项1. 在修改配置文件时，请务必仔细阅读并理解每个参数的含义和影响，再进行修改。
2. 修改后的配置文件应当备份，以防意外情况发生。
3. 如果你对HBase的配置不熟悉，建议在修改前咨询专业人士或查阅相关文档。
4. 在修改过程中，如果遇到任何问题，请及时停止并寻求帮助。
五、总结编辑hbase-site.xml文件是HBase系统管理中非常重要的一步，它直接影响到HBase的运行效率和稳定性。
hbase基本操作HBase是一个分布式开源数据库，是Apache Hadoop项目的一部分。
它是一个面向列的NoSQL数据库，可以在非常大的数据集上进行实时读写操作。
HBase有许多不同的用途，包括在大型网站中存储日志数据、高速数据分析、批量处理数据以及许多其他用途。
在本文中，我们将探讨一些基本的HBase操作。
1. 安装和启动HBaseHBase的安装非常简单，您只需要下载并解压HBase软件包即可。
安装完成后，您可以通过以下命令启动HBase：```bin/start-hbase.sh```此命令将启动所有必要的进程以及HBase的主服务器，也称为“RegionServer”。
2. 创建表在HBase中创建表与关系数据库中创建表的过程非常相似。
以下是一个基本的示例：```create 'myTable', 'myColumnFamily'```其中，“myTable”是表名，“myColumnFamily”是列族名。
列族是列的集合。
3. 插入数据注意，HBase使用列族名称和列名来唯一标识列。
在上面的示例中，“myColumnFamily”是列族名称，“column1”是列名，“value1”是列值。
您还可以插入多个列和一行中的多个值。
4. 获取数据此命令将返回表“myTable”中行键为“row1”的所有列。
5. 扫描表扫描表是获取表中所有行的一种简单方法。
以下是一个基本的示例：6. 删除数据要删除HBase表，您可以使用以下命令：此命令将禁用和删除表“myTable”。
总结：HBase是一个非常强大的分布式数据库，可以在大型数据集上进行快速读写操作。
在本文中，我们介绍了一些基本的HBase操作，包括创建表、插入数据、获取数据、扫描表、删除数据和删除表。
这些操作是使用HBase时非常常见的操作。
安装和配置HBase需要按照以下步骤进行：
1. 解压安装包：将HBase安装包解压到指定的目录中。
2. 重命名路径：将解压后的路径重命名为HBase的根目录。
3. 添加环境变量：将HBase的根目录添加到系统的环境变量中，以便在命令行中访问HBase。
4. 配置hbase-env.sh文件：打开HBase根目录下的conf文件夹，找到hbase-env.sh文件，修改其中的配置项，例如HBASE_HEAPSIZE 等。
5. 配置hbase-site.xml文件：打开HBase根目录下的conf文件夹，找到hbase-site.xml文件，修改其中的配置项，例如HBASE_HOME、HBASE_ZOOKEEPER_QUORUM等。
6. 配置regionservers文件：打开HBase根目录下的conf文件夹，找到regionservers文件，添加需要运行的regionserver节点的主机名。
7. 创建hbase.tmp.dir目录：在HBase根目录下创建一个临时目录，用于存储HBase运行时产生的临时文件。
8. 将文件分发到slave节点：将HBase的安装包和配置文件分发到其他slave节点上，以便这些节点可以运行HBase。
9. 修改hbase目录权限：在所有节点上修改HBase目录的权限，确保只有指定的用户可以访问和修改HBase的目录和文件。
完成以上步骤后，您已经成功安装和配置了HBase。
您可以使用HBase 提供的命令行工具或API进行基本操作，例如创建表、插入数据、查询数据等。
熟悉常用的hbase操作实验报告-回复熟悉常用的HBase操作实验报告一、引言HBase是一个面向大数据存储和处理的分布式数据库，其具有高可靠性、高性能、高可扩展性等特点。
本实验报告旨在通过实践来熟悉常用的HBase操作，掌握其基本使用方法和操作流程。
二、实验环境搭建1. 安装HBase首先，我们需要在一台服务器上安装HBase，可以通过从官网下载二进制文件并解压缩来完成安装。
2. 配置HBase在安装完成后，我们需要进行一些配置。
首先，打开`hbase-site.xml`文件进行配置，包括指定Zookeeper的地址，配置HBase的根目录等。
3. 启动HBase在安装和配置完成后，使用`start-hbase.sh`命令启动HBase。
三、HBase基本操作1. 创建表使用HBase shell工具，可以通过`create`命令来创建表。
例如：create 'student', 'info', 'scores'以上命令创建了一个名为`student`的表，该表包括两个列族`info`和`scores`。
2. 插入数据使用`put`命令可以向表中插入数据。
例如：put 'student', '001', 'info:name', 'Tom'put 'student', '001', 'info:age', '18'put 'student', '001', 'scores:math', '95'以上命令向`student`表中插入了一条记录，该记录的行键为`001`，包括列`info:name`、`info:age`和`scores:math`，其对应的值分别为`Tom`、`18`和`95`。
HBase练习题一、HBase基础知识1. HBase是什么？2. HBase的架构特点是什么？3. HBase的数据模型是怎样的？4. HBase的存储引擎是什么？5. HBase的读写流程是怎样的？6. HBase的优缺点有哪些？7. HBase与关系型数据库的区别是什么？8. HBase与NoSQL数据库的区别是什么？9. HBase的命名空间、表、行、列族、列、单元格分别是什么？10. HBase的版本号是什么？二、HBase安装与配置1. 如何在Linux系统中安装HBase？2. 如何配置HBase的环境变量？3. 如何配置HBase的XML配置文件？4. 如何配置HBase的regionserver和master？5. 如何配置HBase的Zookeeper？6. 如何启动和停止HBase服务？7. 如何查看HBase的日志文件？8. 如何查看HBase的版本信息？9. 如何查看HBase的集群状态？10. 如何查看HBase的表信息？三、HBase表操作1. 如何创建HBase表？2. 如何删除HBase表？3. 如何修改HBase表结构？4. 如何添加列族？5. 如何删除列族？6. 如何添加列？7. 如何删除列？8. 如何查询HBase表中的数据？9. 如何更新HBase表中的数据？10. 如何删除HBase表中的数据？四、HBase数据操作1. 如何插入数据到HBase表？2. 如何批量插入数据到HBase表？3. 如何查询HBase表中的数据？4. 如何更新HBase表中的数据？5. 如何删除HBase表中的数据？6. 如何使用get方法查询数据？7. 如何使用scan方法查询数据？8. 如何使用filter方法查询数据？9. 如何使用rowkey查询数据？10. 如何使用列族查询数据？五、HBase高级操作1. 如何使用HBase的RowFilter？3. 如何使用HBase的PageFilter？4. 如何使用HBase的SingleColumnValueFilter？5. 如何使用HBase的MultipleColumnPrefixFilter？6. 如何使用HBase的SingleColumnValueRowFilter？7. 如何使用HBase的FamilyNameFilter？8. 如何使用HBase的KeyValueFilter？9. 如何使用HBase的PrefixFilter？10. 如何使用HBase的RowPrefixFilter？六、HBase性能优化1. 如何优化HBase的读写性能？2. 如何优化HBase的存储性能？3. 如何优化HBase的内存性能？4. 如何优化HBase的磁盘性能？5. 如何优化HBase的Zookeeper性能？6. 如何优化HBase的regionserver性能？7. 如何优化HBase的master性能？8. 如何优化HBase的集群性能？9. 如何优化HBase的备份性能？10. 如何优化HBase的恢复性能？七、HBase应用案例1. 如何使用HBase存储用户信息？2. 如何使用HBase存储社交网络数据？3. 如何使用HBase存储日志数据？5. 如何使用HBase存储电商数据？6. 如何使用HBase存储金融数据？7. 如何使用HBase存储地理信息数据？8. 如何使用HBase存储生物信息数据？9. 如何使用HBase存储气象数据？10. 如何使用HBase存储交通数据？HBase练习题（续）八、HBase安全与权限管理1. 如何设置HBase的用户和角色？2. 如何配置HBase的安全策略？3. 如何设置HBase的行级安全？4. 如何设置HBase的列级安全？5. 如何设置HBase的列族级安全？6. 如何使用HBase的安全模式？7. 如何使用HBase的Kerberos认证？8. 如何查看HBase的权限信息？9. 如何修改HBase的权限设置？10. 如何删除HBase的用户或角色？九、HBase备份与恢复1. 如何使用HBase的hbase shell进行备份？2. 如何使用HBase的hbaseorg.apache.hadoop.hbase.tools.HBaseShell进行备份？3. 如何使用HBase的HBase Master进行备份？4. 如何使用HBase的HBase Zookeeper进行备份？5. 如何使用HBase的HBase Regionserver进行备份？6. 如何恢复HBase的备份？7. 如何检查HBase的备份文件？8. 如何在恢复过程中避免数据丢失？9. 如何在恢复过程中处理冲突？10. 如何在恢复过程中优化性能？十、HBase与Hadoop生态圈1. 如何将HBase与Hadoop MapReduce结合使用？2. 如何将HBase与Hadoop Hive结合使用？3. 如何将HBase与Hadoop Pig结合使用？4. 如何将HBase与Hadoop Spark结合使用？5. 如何将HBase与Hadoop HDFS结合使用？6. 如何将HBase与Hadoop YARN结合使用？7. 如何将HBase与Hadoop Flume结合使用？8. 如何将HBase与Hadoop Sqoop结合使用？9. 如何将HBase与Hadoop Oozie结合使用？10. 如何将HBase与Hadoop ZooKeeper结合使用？十一、HBase监控与故障排查1. 如何监控HBase的CPU、内存、磁盘等资源使用情况？2. 如何监控HBase的regionserver和master的性能？3. 如何监控HBase的Zookeeper性能？4. 如何监控HBase的集群状态？5. 如何使用HBase的日志文件进行故障排查？6. 如何使用HBase的JMX进行故障排查？7. 如何使用HBase的监控工具进行故障排查？8. 如何处理HBase的region分裂问题？9. 如何处理HBase的region合并问题？10. 如何处理HBase的region热点问题？十二、HBase最佳实践1. 如何设计HBase的表结构？2. 如何选择合适的RowKey？3. 如何选择合适的列族？4. 如何选择合适的列？5. 如何优化HBase的查询性能？6. 如何优化HBase的写入性能？7. 如何优化HBase的存储性能？8. 如何优化HBase的备份和恢复性能？9. 如何优化HBase的集群性能？10. 如何优化HBase的安全性能？HBase练习题（续）十三、HBase与大数据应用1. 如何使用HBase进行实时数据分析？2. 如何使用HBase进行大数据查询优化？3. 如何使用HBase进行大数据流处理？4. 如何使用HBase进行大数据机器学习？5. 如何使用HBase进行大数据数据挖掘？6. 如何使用HBase进行大数据社交网络分析？7. 如何使用HBase进行大数据推荐系统？8. 如何使用HBase进行大数据物联网应用？9. 如何使用HBase进行大数据金融风控？10. 如何使用HBase进行大数据医疗健康分析？十四、HBase与开源工具1. 如何使用Apache Phoenix与HBase集成？2. 如何使用Apache HBaseShell进行数据操作？3. 如何使用Apache HBaseThrift进行客户端开发？4. 如何使用Apache HBaseClient进行Java客户端开发？5. 如何使用Apache HBaseShell进行数据备份与恢复？6. 如何使用Apache HBaseMaster进行集群管理？7. 如何使用Apache HBaseRegionserver进行数据存储管理？8. 如何使用Apache HBaseZookeeper进行集群协调？9. 如何使用Apache HBaseHadoop集成进行MapReduce任务？10. 如何使用Apache HBaseHive进行数据查询与分析？十五、HBase性能测试1. 如何设计HBase的性能测试方案？2. 如何使用Apache JMeter进行HBase性能测试？3. 如何使用Apache Benchmark进行HBase性能测试？4. 如何使用Apache Thrift进行HBase性能测试？5. 如何分析HBase性能测试结果？6. 如何优化HBase性能测试中的瓶颈？7. 如何评估HBase在不同硬件环境下的性能？8. 如何评估HBase在不同数据量下的性能？9. 如何评估HBase在不同并发用户下的性能？10. 如何评估HBase在不同读写比例下的性能？十六、HBase社区与资源1. 如何获取HBase官方文档？2. 如何参与HBase社区？3. 如何在HBase社区提问和解答问题？4. 如何关注HBase的GitHub项目？5. 如何获取HBase的？6. 如何获取HBase的补丁和更新？7. 如何获取HBase的教程和指南？8. 如何获取HBase的案例研究？9. 如何获取HBase的博客和论坛？10. 如何获取HBase的培训课程和认证？HBase练习题（续）十七、HBase数据模型与设计1. 如何设计HBase中的RowKey以优化查询性能？2. 如何设计HBase中的列族以减少存储开销？3. 如何设计HBase中的列以支持灵活的数据访问？4. 如何设计HBase中的时间戳以支持时间序列数据？5. 如何设计HBase中的版本控制以支持数据历史记录？6. 如何设计HBase中的数据分区以支持大规模数据？7. 如何设计HBase中的数据压缩以优化存储空间？8. 如何设计HBase中的数据加密以保障数据安全？9. 如何设计HBase中的数据备份策略以防止数据丢失？10. 如何设计HBase中的数据恢复流程以应对故障？十八、HBase应用场景1. 如何使用HBase进行实时用户行为分析？2. 如何使用HBase进行大规模日志数据存储和分析？3. 如何使用HBase进行大规模物联网设备数据存储？4. 如何使用HBase进行大规模社交网络数据存储和分析？5. 如何使用HBase进行大规模电子商务数据存储和分析？6. 如何使用HBase进行大规模金融交易数据存储和分析？7. 如何使用HBase进行大规模基因数据存储和分析？8. 如何使用HBase进行大规模气象数据存储和分析？9. 如何使用HBase进行大规模地理信息系统（GIS）数据存储？10. 如何使用HBase进行大规模视频和音频数据存储？十九、HBase与分布式系统1. 如何在分布式系统中部署HBase？2. 如何配置HBase以支持分布式存储？3. 如何配置HBase以支持分布式计算？4. 如何在分布式系统中进行HBase的负载均衡？5. 如何在分布式系统中进行HBase的故障转移？6. 如何在分布式系统中进行HBase的数据一致性和分区容错？7. 如何在分布式系统中进行HBase的性能监控和优化？8. 如何在分布式系统中进行HBase的安全性和权限管理？9. 如何在分布式系统中进行HBase的备份和恢复？10. 如何在分布式系统中进行HBase的集群管理和维护？二十、HBase与云服务1. 如何在云服务中部署HBase？2. 如何配置HBase以适应云服务的弹性伸缩？3. 如何在云服务中监控HBase的性能和资源使用？4. 如何在云服务中优化HBase的成本和效率？5. 如何在云服务中实现HBase的跨地域数据同步？6. 如何在云服务中保障HBase的数据安全和隐私？7. 如何在云服务中实现HBase的自动化备份和恢复？8. 如何在云服务中实现HBase的自动化扩展和缩减？9. 如何在云服务中实现HBase的跨云迁移？10. 如何在云服务中实现HBase的跨云数据共享？答案：一、HBase基础知识1. HBase是一个分布式的、可伸缩的、支持列存储的NoSQL数据库。
Hbase的安装与基本操作简介：1安装 HBase本节介绍HBase的安装⽅法，包括下载安装⽂件、配置环境变量、添加⽤户权限等。
1.1 下载安装⽂件HBase是Hadoop⽣态系统中的⼀个组件，但是，Hadoop安装以后，本⾝并不包含HBase，因此，需要单独安装HBase。
hbase-1.1.5-bin.tar.gz假设已经下载了HBase安装⽂件hbase-1.1.5-bin.tar.gz，被放到了Linux系统的“/home/hadoop/下载/”⽬录下。
进⼊下载⽬录，需要对⽂件进⾏解压。
按照Linux系统使⽤的默认规范，⽤户安装的软件⼀般都是存放在“/usr/local/”⽬录下。
$ cd ~/下载$ sudo tar -zxf ~/下载/hbase-1.1.5-bin.tar.gz -C /usr/local将解压的⽂件名hbase-1.1.5改为hbase，以⽅便使⽤，命令如下：$ sudo mv /usr/local/hbase-1.1.5 /usr/local/hbase1.2 配置环境变量将HBase安装⽬录下的bin⽬录（即/usr/local/hbase/bin）添加到系统的PATH环境变量中，这样，每次启动HBase时就不需要到“/usr/local/hbase”⽬录下执⾏启动命令，⽅便HBase的使⽤。
请使⽤vim编辑器打开“~/.bashrc”⽂件，命令如下：$ vim ~/.bashrc⽂件以后，添加添加PATH路径时只需要加上":路径"即可，下⾯这条命令是添加了三条路径，配置的是hadoop和hbasd的打开.bashrc⽂件以后，启动路径export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hbase/bin添加后，执⾏如下命令使设置⽣效：$ source ~/.bashrc1.3 添加⽤户权限需要为当前登录Linux系统的hadoop⽤户(我的⽤户是msq)添加访问HBase⽬录的权限，将HBase安装⽬录下的所有⽂件的所有者改为msq，命令如下：$ cd /usr/local$ sudo chown -R msq ./hbase1.4 查看HBase版本信息可以通过如下命令查看HBase版本信息，以确认HBase已经安装成功：$ /usr/local/hbase/bin/hbase version2 HBase的配置HBase有三种运⾏模式，即单机模式、伪分布式模式和分布式模式：单机模式：采⽤本地⽂件系统存储数据；伪分布式模式：采⽤伪分布式模式的HDFS存储数据；分布式模式：采⽤分布式模式的HDFS存储数据。
HBASE 安装一、安装指南二、常见问题一、安装指南Hadoop+Hbase安装配置实录2010-10-12 22:53生产环境：3台机器:master(192.168.0.61),slave1(192.168.0.62),slave2(192.168.0.63) 注意：hostname设置为master/slave1/slave2操作系统：rhel5.4 x86_64master做为namenonde,将slave1和slave2做为datanode1.在master:(在slave1和slave2上操作和以下相同)vi /etc/hosts192.168.0.61 master192.168.0.62 slave1192.168.0.63 slave22.用root操作3.免密码登录#ssh-keygen -t rsa #建立ssh目录,敲回车到底 ,这一步需要先在每台机器上执行。
在master上#scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@slave1:/root/.ssh/id_rsa.pub_m将master 上的密钥传到slave1的/home/hadoop下在slave1上#cat /root/.ssh/id_rsa.pub_m >> ~/.ssh/authorized_keys#chmod 644 ~/.ssh/authorized_keys反复操作第3步，完成master<-->slave1 master<-->slave2的免密码登录这样主节点和从节点之间就可以不用密码直接ssh访问，另外，在启动hadoop 时需要master ssh master，因此，在master的~/.ssh下，也执行下cat id_rsa.pub >> authorized_keys 即可。
4.安装JDK到/usr/local下命名为jdk6然后：编辑三台机器的/etc/profile,增加如下内容export JAVA_HOME=/usr/local/jdk6export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/libexport HADOOP_HOME=/hadoop/hadoopexport HBASE_HOME=/hadoop/hbasePATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin#vi /root/.bashrc增加export HADOOP_CONF_DIR=/hadoop/hadoop-configexport HBASE_CONF_DIR=/hadoop/hbase-config5、防火墙各机器加入iptables策略：#iptables -I INPUT -s 192.168.0.0/255.255.255.0 -j ACCPET#service iptables save-----------------------------------------hadoop配置:1.下载安装#cd /hadoop#wget/apache-mirror//hadoop/core/hadoop-0.20.2/hadoo p-0.20.2.tar.gz#tar -zxvf hadoop-0.20.2.tar.gz#ln -s hadoop-0.20.2 hadoop由于上述目录中hadoop的配置文件和hadoop的安装目录是放在一起的，这样一旦日后升级hadoop版本的时候所有的配置文件都会被覆盖，因此将配置文件与安装目录分离，一种比较好的方法就是建立一个存放配置文件的目录，/hadoop/hadoop-config/，然后将 /hadoop/hadoop/conf/目录中的core-site.xml,slaves,hadoop-env.sh,masters, hdfs-site.xml,mapred-site.xml，这6个文件拷贝到 /hadoop/hadoop-config/目录中，并指定环境变量$HADOOP_CONF_DIR指向该目录。
环境变量在/root/.bashrc 中设定。
#mkdir /hadoop/hadoop-config#cd /hadoop/hadoop/conf/#cp core-site.xml slaves hadoop-env.sh masters hdfs-site.xmlmapred-site.xml /hadoop/hadoop-config/2.修改6个文件masters:masterslaves:slave1slave2#切忌不要创建：/hadoop/hadoop/tmphadoop-env.sh:export JAVA_HOME=/usr/local/jdk6export HADOOP_PID_DIR=/hadoop/hadoop/tmpcore-site.xml:<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><!-- Put site-specific property overrides in this file. --><configuration><property><name></name><value>hdfs://master:54310</value></property></configuration>#切忌不要创建：/hadoop/hadoop/name#mkdir /hadoop/hadoop/datahdfs-site.xml:<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><!-- Put site-specific property overrides in this file. --><configuration><property><name>.dir</name><value>/hadoop/hadoop/name/</value> #hadoop的name目录路径</property><property><name>dfs.data.dir</name><value>/hadoop/hadoop/data/</value> #hadoop的data目录路径</property><property><name>dfs.replication</name><value>3</value> #指定 HDFS 中每个 Block 被复制的次数，起数据冗余备份的作用。
在典型的生产系统中，这个数常常设置为3</property></configuration>mapred-site.xml:<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><!-- Put site-specific property overrides in this file. --><configuration><property><name>mapred.job.tracker</name><value>hdfs://master:54311/</value></property></configuration>3、格式化namenode#cd /hadoop/hadoop/bin#./hadoop namenode -format#cd /hadoop#scp -r ./* root@slave1:/hadoop/#scp -r ./* root@slave2:/hadoop/到slave1和slave2上,分别重做软链接#cd /hadoop#rm -rf hadoop#ln -s hadoop-0.20.2 hadoop4、启动所有hadoop守护进程# ./start-all.sh说明：在bin/下面有很多启动脚本，可以根据自己的需要来启动。
* start-all.sh 启动所有的Hadoop守护。
包括namenode, datanode, jobtracker, tasktrack* stop-all.sh 停止所有的Hadoop* start-mapred.sh 启动Map/Reduce守护。
包括Jobtracker和Tasktrack * stop-mapred.sh 停止Map/Reduce守护* start-dfs.sh 启动Hadoop DFS守护.Namenode和Datanode* stop-dfs.sh 停止DFS守护[root@master bin]# jps6813 NameNode7278 Jps7164 JobTracker7047 SecondaryNameNode出现4个这样的进程，且datanode没有error，同时访问ui正常才算成功。
ui：http://masterip:50070 --web UI for HDFS name node(s)http://masterip:50030 --web UI for MapReduce job tracker(s)http://slaveip:50060 --web UI for task tracker(s)5、hdfs简单测试#cd /hadoop/hadoop/bin#./hadoop dfs -mkdir testdir#./hadoop dfs -put /root/install.log testdir/install.log-dfs将/root/install.log 存储到hdfs中的testdir中，重命名为install.log-dfs #./hadoop dfs -ls#./hadoop dfs -ls testdir----------------------------------1、hbase安装部署#cd /hadoop#wget //hbase/hbase-0.20.6/hbase-0.20.6.tar.gz #tar -zxvf hbase-0.20.6.tar.gz#ln -s hbase-0.20.6 hbase#mkdir hbase-config#cd /hadoop/hbase/conf/#cp hbase-env.sh hbase-site.xml regionservers /hadoop/hbase-config/2、配置文件修改#mkdir /hadoop/hbase/tmp#vim /hadoop/hbase-config/hbase-env.sh增加export JAVA_HOME=/usr/local/jdk6export HBASE_MANAGES_ZK=trueexport HBASE_PID_DIR=/hadoop/hbase/tmp#vim hbase-site.xml<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><property><name>hbase.rootdir</name><value>hdfs://master:54310/hbase</value> 注意主机名和端口号要与hadoop的dfs name的对应</property><property><name>hbase.cluster.distributed</name><value>true</value></property><property><name>hbase.zookeeper.quorum</name><value>master</value></property><property><name>zookeeper.session.timeout</name><value>60000</value></property><property><name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name><value>2222</value></property></configuration>配置hbase服务器名称#vi regionserversslave1slave23、复制hbase文件在master上#cd /hadoop#scp -r hbase-0.20.6 hbase-0.20.6.tar.gz hbase-configroot@slave1:/hadoop/#scp -r hbase-0.20.6 hbase-0.20.6.tar.gz hbase-configroot@slave2:/hadoop/在slave1和slave2上,分别重做软链接#cd /hadoop#ln -s hbase-0.20.6 hbase4、测试在master上启动#cd /hadoop/hbase/bin#./hbase shellHBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supported commands. Version: 0.20.6, r965666, Mon Jul 19 16:54:48 PDT 2010hbase(main):001:0> create 'test','data'0 row(s) in 1.1920 secondshbase(main):002:0> listtest1 row(s) in 0.0200 secondshbase(main):003:0> quit二、常见问题HBase 官方文档，全面介绍hbase安装配置：/wp-content/hbase/book.html#hbase_default_config urations1 在安装中出现的问题：用./start-hbase.sh启动HBase后，执行hbase shell# bin/hbase shellHBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supported commands. Version: 0.20.6, rUnknown, Thu Oct 28 19:02:04 CST 2010接着创建表时候出现如下情况：hbase(main):001:0> create 'test',''c NativeException: org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException: nulljps下，发现主节点上HMaster没有启动，查理HBase log（logs/hbase-hadoop-master-ubuntu.log）里有下面异常：FATAL org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster: Unhandled exception. Starting shutdown.java.io.IOException: Call to node1/10.64.56.76:49002 failed on local exception: java.io.EOFException解决：从hadoop_home/下面cp一个hadoop/hadoop-core-0.20.203.0.jar到hbase_home/lib下。
