hbase分布式集群搭建

简介:

hbase和hadoop一样也分为单机版、伪分布式版和完全分布式集群版本,这篇文件介绍如何搭建完全分布式集群环境搭建。

hbase依赖于hadoop环境,搭建habase之前首先需要搭建好hadoop的完全集群环境,因此看这篇文章之前需要先看我的上一篇文章:hadoop分布式集群搭建。本文中没有按照独立的zookeeper,使用了hbase自带的zookeeper。

环境准备

安装hbase

首先在hadoop-master安装配置好之后,在复制到从节点

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/1.3.1/hbase-1.3.1-bin.tar.gz
#解压
tar -xzvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz  -C /usr/local/
#重命名 
mv hbase-1.3.1 hbase

配置环境变量vim /etc/profile

#内容
export HBASE_HOME=/usr/local/hbase
export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
#使立即生效
source /etc/profile

修改系统变量ulimit

ulimit -n 10240

配置文件

hbase 相关的配置主要包括hbase-env.sh、hbase-site.xml、regionservers三个文件,都在 /usr/local/hbase/conf目录下面:

配置hbase-env.sh

vim hbase-env.sh
#内容
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jre-1.7.0-openjdk.x86_64
export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/hbase/conf
# 此配置信息,设置由hbase自己管理zookeeper,不需要单独的zookeeper。
export HBASE_MANAGES_ZK=true
export HBASE_HOME=/usr/local/hbase
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
#Hbase日志目录
export HBASE_LOG_DIR=/usr/local/hbase/logs

配置 hbase-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://hadoop-master:9000/hbase</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.master</name>
        <value>hadoop-master:60000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>hadoop-master,hadoop-slave1,hadoop-slave2,hadoop-slave3</value>
    </property>
</configuration>

配置regionservers

vim /usr/local/hbase/conf/regionservers
hadoop-master
hadoop-slave1
hadoop-slave2
hadoop-slave3

复制hbase到从节点中

scp -r /usr/local/hbase hadoop-slave1:/usr/local/
scp -r /usr/local/hbase hadoop-slave2:/usr/local/
scp -r /usr/local/hbase hadoop-slave3:/usr/local/

启动hbase

启动仅在master节点上执行即可

~/hbase/bin/start-hbase.sh

启动后,master上进程和slave进程列表

master中的信息

[hadoop@master ~]$ jps
6225 Jps
2897 SecondaryNameNode   # hadoop进程
2710 NameNode            # hadoop master进程
3035 ResourceManager     # hadoop进程
5471 HMaster             # hbase master进程
2543 HQuorumPeer         # zookeeper进程

salve中的信息

[hadoop@slave1 ~]$ jps
4689 Jps
2533 HQuorumPeer          # zookeeper进程
2589 DataNode             # hadoop slave进程
4143 HRegionServer        # hbase slave进程

因为hbase依赖于hadoop,因此启动和停止都是需要按照顺序进行

如果安装了独立的zookeeper

启动顺序: hadoop-> zookeeper-> hbase
停止顺序:hbase-> zookeeper-> hadoop

使用自带的zookeeper

启动顺序: hadoop-> hbase
停止顺序:hbase-> hadoop

重启hbase

~/hbase/bin/stop-hbase.sh
~/hadoop/sbin/stop-all.sh
~/hadoop/sbin/start-all.sh
~/hbase/bin/start-hbase.sh

错误处理

在搭建的过程中,报了这么一个错误,错误信息如下:

Unhandled: org.apache.hadoop.hbase.ClockOutOfSyncException: Server hadoop-slave3,16020,1500526355333

Caused by: org.apache.hadoop.hbase.ipc.RemoteWithExtrasException(org.apache.hadoop.hbase.ClockOutOfSyncException):   
 org.apache.hadoop.hbase.ClockOutOfSyncException:       
 Server hadoop-slave3,16020,1500526355333 has been rejected; Reported time is too far out of sync with  
 master.  Time difference of 77348ms > max allowed of 30000ms

看大概的意思是主节点连接从节点超时了。可能有两方面的原因,第一、linux服务器时间不一致导致,第二、由于网络其它原因导致连接的时间超长。

解决方案:

第一个原因,修改各服务器时间保持一致。最终的解决方案是:设置一个定时使用ntp从某个服务器定时同步时间

查看定时 
crontab -l
编辑
crontab -e 
# 内容
0 */1 * * *  /usr/sbin/ntpdate 192.168.0.12;/sbin/hwclock -w

手动执行

#从 0.12同步时间
/usr/sbin/ntpdate 192.168.0.12

第二个原因,可以修改hbase默认的最大链接时间长一些。

HBase配置文件hbase-siter.xml中添加连接时长的属性

<property>
    <name>hbase.master.maxclockskew</name>
    <value>120000</value>
 </property>

参考:
centos 6.4下hbase 1.0.1 分布式集群搭建


作者:纯洁的微笑 
出处:www.ityouknow.com 
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。 

本文如对您有帮助,还请多帮 【推荐】 下此文。 
如果喜欢我的文章,请关注我的公众号

分类:  大数据

本文转自纯洁的微笑博客博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/ityouknow/p/7343996.html,如需转载请自行联系原作者
目录
相关文章
|
弹性计算 安全 机器人
一键搞定定时自动化通知
您是否经常忘了需要每周要填报工作时长?您的团队是否需要每月定时盘点HC?您是否每月末都在工作群提醒大家更新OKR? 这些简单的定时任务是不是经常会忘记或者占用您的精力?如果你也有这些烦恼,是时候来试试这个应用与数据集成平台——阿里云计算巢AppFlow了,它能够像一个神经中枢,高效地串联起所有关键数据流,并且能够巧妙地运用现代化的通讯工具如钉钉群机器人,实现定时消息通知,让每一个重要信息都能准时送达,不再因为简单重复的定时工作而占用您的时间和精力~
|
7月前
|
人工智能 Linux API
阿里云+本地全平台部署OpenClaw|iMessage集成+千问/Coding Plan API+避坑指南
2026年,AI自动化框架OpenClaw(原Clawdbot)凭借云端+本地双部署、多模型兼容与iMessage深度集成能力,成为连接苹果生态与AI能力的核心工具。阿里云提供轻量服务器、ECS、计算巢三种一键部署方案,本地支持MacOS、Linux、Windows11全系统运行,搭配阿里云千问大模型、免费Coding Plan API,可实现iMessage消息收发、自然语言交互、任务自动化执行,满足个人效率管理、移动AI助手、轻量业务开发等场景需求。
599 19
|
8月前
|
域名解析 弹性计算 运维
阿里云轻量应用服务器38元起:搭建个人博客/WordPress流程指南
个人博客是展示才华、分享见解的重要平台。阿里云轻量应用服务器以简单易用、高性价比及一站式服务,为初学者提供了理想解决方案。当前,阿里云推出多项特惠活动,包括经济型e实例和u1实例等云服务器套餐,以及轻量应用服务器的超值优惠,满足不同用户需求。
|
10月前
|
弹性计算 人工智能 数据库
阿里云服务器活动参考:云服务器抢购、超值优选、优惠券都有,活动详情解析
阿里云目前有哪些云服务器活动?阿里云针对个人、学生和企业用户均推出了相关活动,活动既有云服务器抢购,也有超值优选,云服务器爆款直降和云工开物等,也有老友专属福利券包、学生无门槛券、通义万相优惠券等优惠券活动,每个活动的内容并不是完全一样的。本文就为大家整理汇总了目前比较热门的一些云服务器相关活动,以供大家了解最新的优惠相关政策。
|
SQL 关系型数据库 MySQL
三、Sqoop 全量导入核心命令
在大数据处理过程中,数据库表怎么高效导入到 Hadoop?这一篇我带大家实战讲解 Sqoop 全量导入 的用法,从基础命令到常用参数配置,再到导入到 HDFS、Hive 的各种格式案例,配合实操示例,帮你一步步掌握全量导入技巧。最后还有练习题,供大家动手巩固一下。
591 2
|
自然语言处理 算法 Java
NLP快速入门:手把手教你用HanLP做中文分词
NLP快速入门:手把手教你用HanLP做中文分词
1766 0
NLP快速入门:手把手教你用HanLP做中文分词
|
缓存 NoSQL Redis
Redis原理—2.单机数据库的实现
本文概述了Redis数据库的核心结构和操作机制。
Redis原理—2.单机数据库的实现
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 人机交互
重磅发布|支持东方40语种+中国22方言的新SOTA语音大模型Dolphin开源啦!
在当今数字化时代,语音识别技术已成为人机交互的关键桥梁,广泛应用于智能客服、语音助手、会议转录等众多领域。
1167 0