HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。 HBase在Hadoop之上提供了类似于Google Bigtable的能力。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 https://baike.baidu.com/item/HBase
大数据集群搭建之Linux安装hadoop3.0.0_qq262593421的博客-CSDN博客
目录 一、hadoop集群重置 1、关闭hbase和hdfs 2、关闭zookeeper 3、删除nn、dn、jn配置目录数据 4、删除hdfs和hbase的日志文件数据 5、启动zookeeper 6、格式化zookeeper 7、启动zkfc 8、启动journalNode 9、格式化namenode 10、启动hdfs 11、同步namenode 12、启动namenode 二、hbase集群重置 1、清除日志目录 2、zk清除hbase节点 3、启动hbase ---- 一、hadoop集群重置 1
1、情况描述如题所示，hbase启动以后，HMaster进程启动了，几秒钟以后自动关闭，但是HRegionServer进程正常运行； 原因是，hdfs的默认端口号是8020，而我core-site.xml中将hdfs的端口修改为了9000。 <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop1:9000/</value> </property> 但是在我们并没有指定hdfs的端口，所以在hbase启动后它会去找hdfs的默认端口
经过这几天的学习，对大数据有了一定的了解。这次在我自己的本机上安装了zookeeper、HDFS、HBase集群。并把安装时的过程记录了下来。
该文档主要通过使用HBase快照导出历史全量数据并还原到新的HBase集群，然后改造源生的ExportSnapshot类，通过比较变化的文件实现导出增量，并最终实现HBase跨集群的增量备份和还原。
由于Kylin的本身架构（广播特性）和业务特点通常不适用于单套Kylin集群的节点过多，通常大家采用拆分Kylin集群但是共用底层的Hbase集群和计算集群的方式进行部署。本文主要根据目前咱们的实践经验对于此种场景集群配置进行分享，希望对大家有所帮助。
此篇博客主要记录集群安装Hadoop环境的流程及配置讲解。这里的IP已换成192.168.0.*
Kylin在部署的以后需要依赖Hadoop，Hive以及HBase等组件，最近公司内部在部署Kylin服务的时候遇到了不少问题。主要是HBase集群是独立部署的，与Kylin部署的HDFS不是同一个，因此踩了许多坑，这里将遇到的一些问题记录下来，希望能帮助到大家。
这是几个月前遇到的一次HBase集群宕机事件，今天重新整理下事故分析报告。概况的说是业务方的一个10节点HBase集群支撑百TB级别的数据量，集群region数量达 23000+，最终集群支持不住业务压力，带来了一次惨痛的宕机事件。
安装 HBase 之前默认我们已经完成了 Hadoop、ZooKeeper 安装，如果还没有安装可以参考如下博文：
我在 hadoop001、hadoop002 和 hadoop003 节点上安装了 HBase 集群，其中 hadoop001 和 hadoop002 为 HMaster，hadoop002 和 hadoop003 为 HRegionServer，启动 HBase 后，发现 hadoop002 的 HMaster 和 HRegionServer 进程正常启动，hadoop003 上的 HRegionServer 正常启动，但 hadoop001 上的 HMaster 进程却没有启动，查看 hadoop001 节点上的 HBASE_HOME/logs/hbase-hadoop-master-hadoop001.log 日志文件发现如下报错：
https://www.cnblogs.com/smartloli/p/11521659.html
谈到Hadoop的起源，就不得不提Google的三驾马车：Google FS、MapReduce、BigTable。虽然Google没有公布这三个产品的源码，但是他发布了这三个产品的详细设计论文，奠定了风靡全球的大数据的基础！
•功能：Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的NoSQL数据库 •应用：Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景
因为伪分布式的hbase的依赖于hdfs，因此我将hbase安装好后，首先启动hadoop的hdfs，然后再启动hbase。关闭顺序反之，先关hbase，再关闭hdfs。
在实际的应用场景中，数据存储在HBase集群中，但是由于一些特殊的原因，需要将数据从HBase迁移到Kafka。正常情况下，一般都是源数据到Kafka，再有消费者处理数据，将数据写入HBase。但是，如果逆向处理，如何将HBase的数据迁移到Kafka呢？今天笔者就给大家来分享一下具体的实现流程。
前两种方式：需要频繁的与数据所存储的 RegionServer 通信，一次性导入大量数据时，可能占用大量 Regionserver 资源，影响存储在该 Regionserver 上其他表的查询。
机房裁撤，需将源HBase集群的数据迁移到目标HBase集群，采用快照迁移方式。
本文主要讲述如何解决由MasterProcWals状态日志过多导致的HBase Master重启失败问题。
完全分布式基于hadoop集群和Zookeeper集群。所以在搭建之前保证hadoop集群和Zookeeper集群可用。可参考本人博客地址
前面的文章介绍了《Kerberos原理--经典对话》、《Kerberos基本概念及原理汇总》、《基于ambari的Kerberos安装配置》、《Windows本地安装配置Kerberos客户端》，已经成功安装了Kerberos KDC server，也在Ambari上启用了Kerberos，接下来我们再来研究一下如何使用Kerberos。
一种操作hadoop的轻量级脚本语言，最初又雅虎公司推出，不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。不过现在还是有些公司在用，不过我认为与其使用pig不如使用hive。：）
CDH支持Hadoop分布式文件系统HDFS中的各种存储类型。早期的CDH只支持一种存储类型。现在，您可以为DataNode数据目录指定不同的存储类型，这样可以根据数据使用频率优化数据使用并降低成本。例如需要频繁使用的数据，可以存储在SSD中，而归档的数据可以存放在相对便宜的存储介质中。
结构化数据存储在Hadoop生态系统中，分为静态数据和动态数据两类。静态数据指的是需要进行数据分析的数据，这种分析针对的数据量一般很大，例如：统计全年每个地区总营业额。动态数据指的是数据需要实时动态插入、更新、读取的数据。例如业务系统中海量用户基本信息的存储。
之前的系列文章当中，已经为大家介绍了大数据存储当中的MongoDB、Redis等数据库，今天接着来讲Hbase。Hbase在大数据存储当中，与Hadoop生态紧密相关，也是Hadoop生态当中必学的重要组件。下面我们从基础入门开始，来讲讲Hbase。
172.18.4.126 node1 172.18.4.188 node2 172.18.4.71 node3 172.18.4.86 node4
HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的顶级项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。
Sqoop 数据迁移 Sqoop 底层还是运行在MapReduce上，通过Yarn进行调度的，只是Sqoop在做数据迁移过程中，只用到了MapTask，没有用到ReduceTask。 Sqoop 是一个数据迁移工具，可以理解为客户端程序，提供HDFS/Hive/HBase 到 RDS(Oracle,Postgrel,MySql等) 数据的导入导出 Sqoop 需要配置到HDFS端，Sqoop从HDFS/Hive/HBase 导出到 RDB时，需要预先 对RDB进行表结构定义，从RDB导出到Hive/HDFS/HBase时不需要对HBase进行表结构定义，对Hive的定义需要指定分隔符等参数. Sqoop需要指定 Hadopp-Home.xml ，MapReduce-HOME.xml,JAVA-HOME 等系统环境变量 类型类型包含 Export，Import Sqoop 在做数据迁移之前，最好测试下 数据连接是否正常，如果运行不正常，方便进行问题定位。 Sqoop 需要参数配置文件 ***.xml, 如果从 RDB 导出数据到 HDFS 指定 RDB驱动，路径，用户名，密码，库及表等信息 如果为 HDFS 需要执行 HDFS 路径，与Hive数据类似 如果为HBase，则需要指定库信息，路径等 如果从 HDFS/Hive/HBase 到RDB时， 指定HDFS，需要指定路径，分割幅等信息，Hive类似 RDB需要指定 驱动名，URL，User，Pwd,库及表
前面Fayson讲过HDFS的快照，参考如何在CDH集群使用HDFS快照，那么HBase的快照呢？HBase快照功能丰富，有很多特征，并且创建时不需要关闭集群。快照可以在几秒内完成，对整个集群没有任何性能影响，另外快照只占用很小的空间。本篇文章主要讲述如何使用Cloudera Manager管理HBase的快照。
在上一章中我们已经在ubuntu3主机上安装了hbase,这里为了省事，直接远程复制到ubuntu主机上。
机器学习、数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统，hadoop用户分布式存储和map-reduce计算，spark用于分布式机器学习，hive是分布式数据库，hbase是分布式kv系统，看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理，本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系 本文结构 首先，我们来分别部署一套hadoop、hbase、hive、spark，在讲解部署方法过程中会特殊说明一些重要配置，以及一些架构图以帮我们理解，目的是为后
从上面图中可看出，目前的方案主要有四类，Hadoop层有一类，HBase层有三类。下面分别介绍一下。
Hadoop 中的 HDFS 是文件存储的基础，但是如果要对存储在 HDFS 中的文件进行更改、删除等操作会十分费劲。这是由于 Hadoop 只能执行批量处理，且只能以顺序方式访问数据，当需要更改数据时，必须搜索整个数据集，从海量文件数据中取出需要进行更改的内容，读取内容，进行更改操作，然后再写回文件对应位置。这个过程既耗时又繁杂，有没有更好的可以随机访问数据的办法？
HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。 官方网站：http://hbase.apache.org – 2006年Google发表BigTable白皮书 – 2006年开始开发HBase – 2008年北京成功开奥运会，程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目 – 2010年HBase成为Apache顶级项目 – 现在很多公司二次开发出了很多发行版本，你也开始使用了。 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBase的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。 HBase是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
本篇博客将持续更新一些遇到过的Hadoop大数据集群的问题，包括HBASE HDFS的常见问题及相关的解决方案
将系统之间彼此隔离的消息系统已经存在了很长时间，在Hadoop 环境中Flume 做了这样的工作。Flume 是专门设计用来从大量的源，推送数据到Hadoop 生态系统中各种各样存储系统中去的，例如HDFS 和HBase。
这里搭建一个 3 节点的 HBase 集群，其中三台主机上均为 Region Server。同时为了保证高可用，除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外，还在 hadoop002 上部署备用的 Master 服务。Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理，如果主 Master 不可用，则备用 Master 会成为新的主 Master。
编写本文主要是因为Fayson在上篇文章《0480-如何从HDP2.6.5原地迁移到CDH5.16.1》迁移失败的补充，为什么迁移失败是因为HDP2.6.5的Hadoop版本2.7.5比C5的2.6要高导致的，HDFS只支持升级，而不支持降级。
链接：https://pan.baidu.com/s/1vc7i9JO87WiKUk_ce0J7KQ 提取码：rsgx
安装hbase 首先下载hbase的最新稳定版本 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/ 安装到本地目录中，我安装的是当前用户的hadoop/hbase中 tar -zxvf hbase-0.90.4.tar.gz 单机模式 修改配置文件 conf/hbase_env.sh 配置JDK的路径 修改conf/hbase-site.xml <configuration> <property> <name>hbase.rootdir</name>
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，一个结构化数据的分布式存储系统。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
Apache HBase 是基于 Hadoop 构建的一个分布式的、可伸缩的海量数据存储系统。常被用来存放一些海量的(通常在TB级别以上)、结构比较简单的数据，如历史订单记录，日志数据，监控 Metrics 数据等等，HBase 提供了简单的基于 Key 值的快速查询能力。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j3OUucRa-1627099407310)(20210316_分布式NoSQL列存储数据库Hbase（一）.assets/image-20210316180046440.png)]
当我把hadoop、hbase安装配置（具体参考这里）好了之后，启动hbase的shell交互模式，输入命令却出现了下面这样的错误： ERROR: org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException: Retried 7 times 这是为什么呢，Master为什么没有启动起来呢？ 查看logs目录下的Master日志，发现有以下信息： 2012-02-01 14:41:52,867 FATAL org.apache.hadoop.hbase.master.
HBase是什么 HBase是基于hadoop的数据库！ HBase支持随机写 HBase的读写操作还是借助HDFS完成，要完成随机写，根本上还是需要复合HDFS的特性！ HDFS只支持追加写！ 随机的操作： Update+Delete 借助 追加写+时间戳(版本号) 只允许客户端查询时返回时间戳最新的数据！ HBase支持海量数据的实时读写 ①分布式 ②索引，LSM树 ③kv ④吃内存 ⑤列式存储 ⑥布隆过滤器（查询） HBase的安装和配置（重点） 1.配置 ①保证已经配置了J
梳理了Hbase与Hive之间的区别和关系 1. 区别 Hbase：Hadoop database，也就是基于Hadoop的数据库，是一种NoSQL的数据库，主要用于海量数据的实时随机查询，例如：日志明细，交易清单等。 Hive： Hive是hadoop的数据仓库，跟数据库有点差，主要是通过SQL语句对HDFS上结构化的数据进行计算和处理，适用于离线批量数据处理 通过元数据对HDFS上的数据文件进行描述，也就是通过定义一张表来描述HDFS上的结构化文本，包括各列的数
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