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# Hbase基本环境搭建
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<a href="#一安装前置条件说明">一、安装前置条件说明</a><br/>
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<a href="#二Standalone-模式">二、Standalone 模式</a><br/>
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<a href="#三伪集群模式安装Pseudo-Distributed">三、伪集群模式安装（Pseudo-Distributed）</a><br/>
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## 一、安装前置条件说明
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### 1.1 JDK版本说明
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Hbase 需要依赖JDK环境，同时Hbase 2.0+ 以上版本不再支持JDK 1.7 ，需要安装JDK 1.8+ 。JDK 安装方式见本仓库：
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> [Linux环境下JDK安装](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Linux下JDK安装.md)
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### 1.2 standalone 模式和伪集群模式的区别
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+ 在standalone 模式下，所有守护进程都运行在一个 jvm 进程/实例中；
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+ 在分布模式下，HBase仍然在单个主机上运行，但是每个 HBase 守护进程（HMaster，HRegionServer 和 ZooKeeper）作为一个单独的进程运行。
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**说明：两种模式任选其一进行部署即可，对于开发环境来说是没有太大区别的。**
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## 二、Standalone 模式
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### 2.1 下载并解压
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从[官方网站](https://hbase.apache.org/downloads.html)下载所需要版本的二进制安装包，并进行解压
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```shell
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# tar -zxvf hbase-2.1.4-bin.tar.gz
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```
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### 2.2 配置环境变量
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```shell
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# vim /etc/profile
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```
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添加环境变量：
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```shell
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export HBASE_HOME=/usr/app/hbase-2.1.4
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export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
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```
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使得配置的环境变量生效：
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```shell
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# source /etc/profile
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```
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### 2.3 进行Hbase相关配置
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修改安装目录下的`conf/hbase-env.sh`,指定JDK的安装路径：
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```shell
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# The java implementation to use. Java 1.8+ required.
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export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201
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```
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修改安装目录下的`conf/hbase-site.xml`，增加如下配置：
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```xml
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<configuration>
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<property>
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<name>hbase.rootdir</name>
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<value>file:///home/hbase/rootdir</value>
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</property>
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<property>
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<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
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<value>/home/zookeeper/dataDir</value>
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</property>
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<property>
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<name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
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<value>false</value>
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</property>
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</configuration>
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```
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`hbase.rootdir`: 配置hbase数据的存储路径
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`hbase.zookeeper.property.dataDir`: 配置zookeeper数据的存储路径
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`hbase.unsafe.stream.capability.enforce`: 使用本地文件系统存储，不使用HDFS的情况下需要禁用此配置，设置为false。
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### 2.4 启动Hbase
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由于已经将Hbase的bin目录配置到环境变量，直接使用以下命令启动
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```shell
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# start-hbase.sh
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```
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### 2.5 验证启动是否成功
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验证方式一：使用jps 查看HMaster进程是否启动
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```
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[root@hadoop001 hbase-2.1.4]# jps
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16336 Jps
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15500 HMaster
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```
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验证方式二：访问Hbase Web UI 页面，默认端口为`16010`
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-web-ui.png"/> </div>
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## 三、伪集群模式安装（Pseudo-Distributed）
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### 3.1 Hadoop单机伪集群安装
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这里我们采用HDFS作为Hbase的存储方案，需要预先安装Hadoop。（如果你没有安装Hadoop，依然可以按照Standalone 模式，采用本地文件系统作为存储方案）
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> [Hadoop单机伪集群搭建](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Hadoop单机版本环境搭建.md)
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### 3.2 Hbase版本选择
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Hbase的版本必须要与Hadoop的版本兼容，不然会发生各种Jar包冲突。
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由于我们Hadoop采用的版本为`hadoop-2.6.0-cdh5.15.2`,所以这里保持CDH版本一致，我们选择的Hbase版本为`hbase-1.2.0-cdh5.15.2` ，Hbase 1.2 的安装需要依赖JDK 1.7+ 。所有软件版本如下：
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+ hadoop 版本： hadoop-2.6.0-cdh5.15.2
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+ hbase 版本： hbase-1.2.0-cdh5.15.2
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+ JDK 版本：JDK 1.8
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### 3.3 软件下载解压
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下载地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 下载后进行解压：
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```shell
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# tar -zxvf hbase-1.2.0-cdh5.15.2.tar.gz
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```
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### 3.4 配置环境变量
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```shell
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# vim /etc/profile
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```
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添加环境变量：
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```shell
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export HBASE_HOME=/usr/app/hbase-1.2.0-cdh5.15.2
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export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
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```
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使得配置的环境变量生效：
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```shell
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# source /etc/profile
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```
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### 3.5 进行Hbase相关配置
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1.修改安装目录下的`conf/hbase-env.sh`,指定JDK的安装路径：
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```shell
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# The java implementation to use. Java 1.7+ required.
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export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201
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```
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2.修改安装目录下的`conf/hbase-site.xml`，增加如下配置（hadoop001为我虚拟机的主机名）：
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```xml
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<configuration>
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<!--指定 HBase 以分布式模式运行-->
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<property>
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<name>hbase.cluster.distributed</name>
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<value>true</value>
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</property>
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<!--指定 HBase 数据存储路径为HDFS上的hbase目录,hbase目录不需要预先创建，程序会自动创建-->
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<property>
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<name>hbase.rootdir</name>
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<value>hdfs://hadoop001:8020/hbase</value>
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</property>
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<!--指定 zookeeper 数据的存储位置-->
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<property>
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<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
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<value>/home/zookeeper/dataDir</value>
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</property>
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</configuration>
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```
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3.修改安装目录下的`conf/regionservers`，指定 region servers的地址，修改后其内容如下（hadoop001为我虚拟机的主机名）：
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```shell
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hadoop001
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```
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### 3.6 验证启动是否成功
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验证方式一：JPS 查看进程，其中HMaster,HRegionServer,HQuorumPeer三个进程是Hbase的进程（其中HQuorumPeer是Hbase内置的Zookeeper的进程），其余的为HDFS和YARN的进程。
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```shell
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[root@hadoop001 conf]# jps
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28688 NodeManager
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25824 GradleDaemon
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10177 Jps
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22083 HRegionServer
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20534 DataNode
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20807 SecondaryNameNode
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18744 Main
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20411 NameNode
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21851 HQuorumPeer
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28573 ResourceManager
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21933 HMaster
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```
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验证方式二：访问Hbase Web UI 界面，需要注意的是1.2 版本的Hbase的访问端口为`60010`
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-60010.png"/> </div>
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