芝麻教程为您介绍如何安装HBase和初始配置。 需要用Java和Hadoop来处理HBase,所以必须下载java和Hadoop并安装系统中。
安装前设置
安装Hadoop在Linux环境下之前,需要建立和使用Linux SSH(安全Shell)。按照下面设立Linux环境提供的步骤。
创建一个用户
首先,建议从Unix创建一个单独的Hadoop用户,文件系统隔离Hadoop文件系统。按照下面给出创建用户的步骤。
打开Linux终端,输入以下命令来创建一个用户
$ su password: # useradd hadoop # passwd hadoop New passwd: Retype new passwd
SSH设置和密钥生成
SSH设置需要在集群上执行不同的操作,如启动,停止和分布式守护shell操作。进行身份验证不同的Hadoop用户,需要一种用于Hadoop的用户提供的公钥/私钥对,并用不同的用户共享。
以下的命令被用于生成使用SSH密钥值对。复制公钥从id_rsa.pub为authorized_keys,并提供所有者,读写权限到authorized_keys文件。
$ ssh-keygen -t rsa $ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys $ chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys
ssh localhost
安装Java
Java是Hadoop和HBase主要先决条件。首先应该使用"java -verion"检查java是否存在在您的系统上。 java -version 命令的语法如下。
$ java -version如果一切正常,它会得到下面的输出。
java version "1.7.0_71" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_71-b13) Java HotSpot(TM) Client VM (build 25.0-b02, mixed mode)如果Java还没有安装在系统中,然后按照下面给出的步骤安装Java。
下载Java(JDK - X64.tar.gz),可以通过访问以下链接
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html。
jdk-7u71-linux-x64.tar.gz 将被下载到系统。
步骤 2
一般来说,下载文件夹中包含有Java文件。验证它,使用下面的命令提取jdk-7u71-linux-x64.gz文件。$ cd Downloads/ $ ls jdk-7u71-linux-x64.gz $ tar zxf jdk-7u71-linux-x64.gz $ ls jdk1.7.0_71 jdk-7u71-linux-x64.gz步骤 3
为了使Java提供给所有用户,必须将它移动到“/usr/local/”。打开终端然后以root用户身份键入以下命令。
$ su password: # mv jdk1.7.0_71 /usr/local/ # exit步骤 4
有关设置PATH和JAVA_HOME变量,添加以下命令到〜/.bashrc文件。
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_71 export PATH= $PATH:$JAVA_HOME/bin现在从终端验证 java -version 命令如上述说明
hadoop version如果一切正常,它会得到下面的输出。
Hadoop 2.6.0 Compiled by jenkins on 2014-11-13T21:10Z Compiled with protoc 2.5.0 From source with checksum 18e43357c8f927c0695f1e9522859d6a This command was run using /home/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/hadoop-common-2.6.0.jar
如果系统上是无法找到 Hadoop,那么证明还未安装,现在下载Hadoop在您的系统上。按照下面给出的命令。
从Apache软件基金会下载并使用下面的命令提取 Hadoop-2.6.0。
$ su password: # cd /usr/local # wget http://mirrors.advancedhosters.com/apache/hadoop/common/hadoop- 2.6.0/hadoop-2.6.0-src.tar.gz # tar xzf hadoop-2.6.0-src.tar.gz # mv hadoop-2.6.0/* hadoop/ # exit
安装 Hadoop
可在任何需要的方式安装Hadoop。在这里将展示 HBase 模拟分布式模式功能,因此模拟分布式模式的Hadoop安装。按下面的步骤来安装 Hadoop 2.4.1.
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME export YARN_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME现在,应用所有更改到当前正在运行的系统。
$ source ~/.bashrc
$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop为了使用Java开发Hadoop程序,必须用java在系统中的位置来替换 hadoop-env.sh文件中的 java环境变量JAVA_HOME的值。
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_71编辑以下文件来配置Hadoop。
core-site.xml
core-site.xml文件中包含,如:用于Hadoop实例的端口号,分配给文件系统,存储器限制用于存储数据存储器和读/写缓冲器的大小的信息。
打开core-site.xml,并在<configuration>和</configuration>标签之间添加以下属性。
<configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> </configuration>hdfs-site.xml
hdfs-site.xml文件中包含,如:复制数据的值,NameNode的路径,本地文件系统,要存储Hadoop基础架构的Datanode路径的信息。
假设有以下数据。
dfs.replication (data replication value) = 1 (In the below given path /hadoop/ is the user name. hadoopinfra/hdfs/namenode is the directory created by hdfs file system.) namenode path = //home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode (hadoopinfra/hdfs/datanode is the directory created by hdfs file system.) datanode path = //home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/datanode打开这个文件,并在<configuration>和</configuration> 标记之间添加以下属性。
<configuration> <property> <name>dfs.replication</name > <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.name.dir</name> <value>file:///home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode</value> </property> <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>file:///home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/datanode</value> </property> </configuration>注:上面的文件,所有的属性值是用户定义的,可以根据自己的Hadoop的基础架构进行更改。
yarn-site.xml
此文件用于配置成yarn在Hadoop中。打开yarn-site.xml文件,并在<configuration><configuration>标签之前添加以下属性到这个文件中。
<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration>mapred-site.xml
此文件用于指定MapReduce框架以使用。默认情况下Hadoop包含yarn-site.xml模板。首先,它需要从mapred-site.xml复制模板到mapred-site.xml文件,使用下面的命令来。
$ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml打开 mapred-site.xml 文件,并在<configuration> 和 </configuration>标签之间添加以下属性。
<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>
下面的步骤是用来验证Hadoop的安装。
$ cd ~ $ hdfs namenode -format
预期的结果如下。
10/24/14 21:30:55 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: /************************************************************ STARTUP_MSG: Starting NameNode STARTUP_MSG: host = localhost/192.168.1.11 STARTUP_MSG: args = [-format] STARTUP_MSG: version = 2.4.1 ... ... 10/24/14 21:30:56 INFO common.Storage: Storage directory /home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode has been successfully formatted. 10/24/14 21:30:56 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0 10/24/14 21:30:56 INFO util.ExitUtil: Exiting with status 0 10/24/14 21:30:56 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: /************************************************************ SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at localhost/192.168.1.11 ************************************************************/
$ start-dfs.sh预期的结果如下。
10/24/14 21:37:56 Starting namenodes on [localhost] localhost: starting namenode, logging to /home/hadoop/hadoop- 2.4.1/logs/hadoop-hadoop-namenode-localhost.out localhost: starting datanode, logging to /home/hadoop/hadoop- 2.4.1/logs/hadoop-hadoop-datanode-localhost.out Starting secondary namenodes [0.0.0.0]
下面的命令用来启动yarn脚本。执行此命令将启动yarn守护进程。
$ start-yarn.sh
预期的结果如下。
starting yarn daemons starting resourcemanager, logging to /home/hadoop/hadoop- 2.4.1/logs/yarn-hadoop-resourcemanager-localhost.out localhost: starting nodemanager, logging to /home/hadoop/hadoop- 2.4.1/logs/yarn-hadoop-nodemanager-localhost.out第4步 - 访问Hadoop上的浏览器
访问Hadoop的默认端口号为50070。使用以下网址,以获取Hadoop服务在浏览器中。
http://localhost:50070
访问群集的所有应用程序的默认端口号为8088。使用以下URL访问该服务。
http://localhost:8088/
HBase安装
单机模式,模拟分布式模式,以及全分布式模式:可以在任何的三种模式来安装HBase。
在单机模式下安装HBase
使用 “wget” 命令下载HBase,下载网址为:http://www.interiordsgn.com/apache/hbase/stable/ ,选择最新的稳定版本,并使用 tar “zxvf” 命令将其解压缩。请参见下面的命令。
$cd usr/local/ $wget http://www.interior-dsgn.com/apache/hbase/stable/hbase-0.98.8- hadoop2-bin.tar.gz $tar -zxvf hbase-0.98.8-hadoop2-bin.tar.gz
切换到超级用户模式,将HBase文件复制到/usr/local,如下图所示。
$su $password: enter your password here mv hbase-0.99.1/* Hbase/
在继续HBase之前,需要编辑下列文件和配置HBase。
hbase-env.sh
为HBase设置Java目录,并从conf文件夹打开hbase-env.sh文件。编辑JAVA_HOME环境变量,改变路径到当前JAVA_HOME变量,如下图所示。
cd /usr/local/Hbase/conf gedit hbase-env.sh
这将打开HBase的env.sh文件。现在使用当前值替换现有JAVA_HOME值,如下图所示。
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0
hbase-site.xml
这是HBase的主配置文件。通过在 /usr/local/HBase 打开HBase主文件夹,设置数据目录到合适的位置。在 conf 文件夹里面有几个文件,现在打开hbase-site.xml文件,如下图所示。
#cd /usr/local/HBase/ #cd conf # gedit hbase-site.xml在hbase-site.xml文件里面,找到 <configuration> 和 </configuration> 标签。并在其中,设置属性键名为“hbase.rootdir”,如下图所示的HBase目录。
<configuration> //Here you have to set the path where you want HBase to store its files. <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>file:/home/hadoop/HBase/HFiles</value> </property> //Here you have to set the path where you want HBase to store its built in zookeeper files. <property> <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name> <value>/home/hadoop/zookeeper</value> </property> </configuration>到此 HBase 的安装配置已成功完成。可以通过使用 HBase 的 bin 文件夹中提供 start-hbase.sh 脚本启动 HBase。为此,打开HBase 主文件夹,然后运行 HBase 启动脚本,如下图所示。
$cd /usr/local/HBase/bin $./start-hbase.sh如果一切顺利,当运行HBase启动脚本,它会提示一条消息:HBase has started
starting master, logging to /usr/local/HBase/bin/../logs/hbase-tpmaster-localhost.localdomain.out
现在,来看看如何安装HBase在模拟分布式模式。
继续进行HBase之前,在本地系统或远程系统上配置Hadoop HDFS并确保它们正在运行。如果它正在运行则先停止HBase。
hbase-site.xml
编辑hbase-site.xml文件中添加以下属性。
<property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property>它会提到在HBase的哪种模式运行。 从本地文件系统相同的文件改变hbase.rootdir,HDFS实例地址使用hdfs://// URI 语法。在本地主机的端口8030上运行HDFS。
<property> <name>>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://localhost:8030/hbase</value> </property>启动HBase
经过配置结束后,浏览到HBase的主文件夹,并使用以下命令启动HBase。
$cd /usr/local/HBase $bin/start-hbase.sh
注:在启动 HBase 之前,请确保 Hadoop 运行。
HBase创建其目录在HDFS中。要查看创建的目录,浏览到Hadoop bin并键入以下命令
$ ./bin/hadoop fs -ls /hbase如果一切顺利的话,它会给下面的输出。
Found 7 items drwxr-xr-x - hbase users 0 2014-06-25 18:58 /hbase/.tmp drwxr-xr-x - hbase users 0 2014-06-25 21:49 /hbase/WALs drwxr-xr-x - hbase users 0 2014-06-25 18:48 /hbase/corrupt drwxr-xr-x - hbase users 0 2014-06-25 18:58 /hbase/data -rw-r--r-- 3 hbase users 42 2014-06-25 18:41 /hbase/hbase.id -rw-r--r-- 3 hbase users 7 2014-06-25 18:41 /hbase/hbase.version drwxr-xr-x - hbase users 0 2014-06-25 21:49 /hbase/oldWALs
使用“local-master-backup.sh”就可以启动多达10台服务器。打开HBase的master主文件夹,并执行以下命令来启动它。
$ ./bin/local-master-backup.sh 2 4要中止备份主服务,需要它的进程ID,它被存储在一个文件名为“/tmp/hbase-USER-X-master.pid”中,可以使用下面的命令中止备份主服务。
$ cat /tmp/hbase-user-1-master.pid |xargs kill -9
可以使用下面的命令来运行在单一系统中的多个区域的服务器。
$ .bin/local-regionservers.sh start 2 3要停止区域服务器,可以使用下面的命令。
$ .bin/local-regionservers.sh stop 3
下面给出的是启动HBase shell的步骤。打开终端,并登录为超级用户。
通过Hadoop主目录下的sbin目录文件夹浏览并启动Hadoop文件系统,如下所示。
$cd $HADOOP_HOME/sbin $start-all.sh
通过HBase根目录下的bin文件夹浏览并启动HBase。
$cd /usr/local/HBase $./bin/start-hbase.sh
这在相同目录。启动它,如下图所示:
$./bin/local-master-backup.sh start 2 (number signifies specific server.)
启动区域服务器,如下所示。
$./bin/./local-regionservers.sh start 3
可以使用以下命令启动HBase shell
$cd bin $./hbase shell这会给出HBase shell 的提示符,如下图所示。
2014-12-09 14:24:27,526 INFO [main] Configuration.deprecation: hadoop.native.lib is deprecated. Instead, use io.native.lib.available HBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supported commands. Type "exit<RETURN>" to leave the HBase Shell Version 0.98.8-hadoop2, r6cfc8d064754251365e070a10a82eb169956d5fe, Fri Nov 14 18:26:29 PST 2014 hbase(main):001:0>
要访问 HBase 的 Web界面,在浏览器中键入以下URL
http://localhost:60010
以下界面列出了当前正在运行的区域服务器,备份主服务以及HBase表。
HBase 表
也可以使用Java库交互HBase,但访问HBase使用Java API之前,需要设置类库的路径。
继续进行之前编程,在.bashrc文件中设置类路径到HBase库。打开.bashrc文件编辑,如下所示。
$ gedit ~/.bashrc为HBase库设置类路径(HBase的lib文件夹),如下图所示。
export CLASSPATH=$CLASSPATH://home/hadoop/hbase/lib/*这是为了防止“未找到类(class not found)”异常,同时使用Java API访问HBase。