1 HBase 安装部署
1.1 Zookeeper 正常部署
首先保证 Zookeeper 集群的正常部署，并启动。
bin/zkServer.sh start bin/zkServer.sh start bin/zkServer.sh start
1.2 Hadoop 正常部署
Hadoop 集群的正常部署并启动。
sbin/start-dfs.sh sbin/start-yarn.sh
1.3 HBase 的解压
1）解压 Hbase 到指定目录
tar -zxvf hbase-2.4.11-bin.tar.gz -C /opt/module/ mv /opt/module/hbase-2.4.11 /opt/module/hbase
2）配置环境变量
sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
添加
#HBASE_HOME export HBASE_HOME=/opt/module/hbase export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
3）使用 source 让配置的环境变量生效
source /etc/profile.d/my_env.sh
1.4 HBase 的配置文件
1）hbase-env.sh 修改内容(不使用hbase自带zk)，可以添加到最后：
export HBASE_MANAGES_ZK=false
2）hbase-site.xml 修改内容：
<?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>hadoop102,hadoop103,hadoop104</value> <description>The directory shared by RegionServers.</description> </property> <!-- <property>--> <!-- <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>--> <!-- <value>/export/zookeeper</value>--> <!-- <description> 记得修改 ZK 的配置文件 --> <!-- ZK 的信息不能保存到临时文件夹--> <!-- </description>--> <!-- </property>--> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://hadoop102:8020/hbase</value> <description>The directory shared by RegionServers.</description> </property> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> </configuration>
3）regionservers
hadoop102 hadoop103 hadoop104
4）解决 HBase 和 Hadoop 的 log4j 兼容性问题，修改 HBase 的 jar 包，使用 Hadoop 的 jar 包
mv /opt/module/hbase/lib/client-facingthirdparty/slf4j-reload4j-1.7.33.jar /opt/module/hbase/lib/clientfacing-thirdparty/slf4j-reload4j-1.7.33.jar.bak
1.5 HBase 远程发送到其他集群
xsync hbase/
1.6 HBase 服务的启动
1）单点启动
bin/hbase-daemon.sh start master bin/hbase-daemon.sh start regionserver
2）集群启动
bin/start-hbase.sh
3）对应的停止服务
bin/stop-hbase.sh
1.7 查看 HBase 页面
启动成功后，可以通过“host:port”的方式来访问 HBase 管理页面，例如：http://ip:16010
1.8 高可用（可选）
在 HBase 中 HMaster 负责监控 HRegionServer 的生命周期，均衡 RegionServer 的负载，
如果 HMaster 挂掉了，那么整个 HBase 集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不
会维持太久。所以 HBase 支持对 HMaster 的高可用配置。
1）关闭 HBase 集群（如果没有开启则跳过此步）
bin/stop-hbase.sh
2）在 conf 目录下创建 backup-masters 文件
touch conf/backup-masters
3）在 backup-masters 文件中配置高可用 HMaster 节点
echo hadoop103 > conf/backup-masters
4）将整个 conf 目录 scp 到其他节点
xsync conf
5）重启 hbase,打开页面测试查看
2 HBase Shell 操作
2.1 基本操作
1）进入 HBase 客户端命令行
bin/hbase shell
2）查看帮助命令
能够展示 HBase 中所有能使用的命令，主要使用的命令有 namespace 命令空间相关，DDL 创建修改表格，DML 写入读取数据。
help
2.2 namespace
1）创建命名空间
使用特定的 help 语法能够查看命令如何使用。
help 'create_namespace'
2）创建命名空间 bigdata
create_namespace 'bigdata'
3）查看所有的命名空间
list_namespace
2.3 DDL
1）创建表
在 bigdata 命名空间中创建表格 student，两个列族。info 列族数据维护的版本数为 5 个，如果不写默认版本数为 1。
create 'bigdata:student', {NAME => 'info', VERSIONS => 5}, {NAME => 'msg'}
如果创建表格只有一个列族，没有列族属性，可以简写。
如果不写命名空间，使用默认的命名空间 default。
create 'student1','info'
2）查看表
查看表有两个命令：list 和 describe
list：查看所有的表名
list
describe：查看一个表的详情
describe 'student'
3）修改表
表名创建时写的所有和列族相关的信息，都可以后续通过 alter 修改，包括增加删除列族。
（1）增加列族和修改信息都使用覆盖的方法
alter 'student', {NAME => 'f1', VERSIONS => 3}
（2）删除信息使用特殊的语法
alter 'student', NAME => 'f1', METHOD => 'delete' alter 'student', 'delete' => 'f1'
4）删除表
shell 中删除表格,需要先将表格状态设置为不可用。
disable 'student' drop 'student1'
2.4 DML
1）写入数据
在 HBase 中如果想要写入数据，只能添加结构中最底层的 cell。可以手动写入时间戳指定 cell 的版本，推荐不写默认使用当前的系统时间。
put 'bigdata:student','1001','info:name','zhangsan' put 'bigdata:student','1001','info:name','lisi' put 'bigdata:student','1001','info:age','18'
如果重复写入相同 rowKey，相同列的数据，会写入多个版本进行覆盖。
2）读取数据
读取数据的方法有两个：get 和 scan。
get 最大范围是一行数据，也可以进行列的过滤，读取数据的结果为多行 cell。
get 'bigdata:student','1001' get 'bigdata:student','1001' , {COLUMN => 'info:name'}
也可以修改读取 cell 的版本数，默认读取一个。最多能够读取当前列族设置的维护版本
数。
get 'bigdata:student','1001' , {COLUMN => 'info:name', VERSIONS => 6}
scan 是扫描数据，能够读取多行数据，不建议扫描过多的数据，推荐使用 startRow 和stopRow 来控制读取的数据，默认范围左闭右开。
scan 'bigdata:student',{STARTROW => '1001',STOPROW => '1002'}
实际开发中使用 shell 的机会不多，只做了解
3）删除数据
删除数据的方法有两个：delete 和 deleteall。
delete 表示删除一个版本的数据，即为 1 个 cell，不填写版本默认删除最新的一个版本。
delete 'bigdata:student','1001','info:name'
deleteall 表示删除所有版本的数据，即为当前行当前列的多个 cell。（执行命令会标记数据为要删除，不会直接将数据彻底删除，删除数据只在特定时期清理磁盘时进行）
#先写行，再写列 deleteall 'bigdata:student','1001','info:name'
