HBase-单机模式安装 hbase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：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。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。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。接下来记录一下HBase的安装和一些基本的使用：
安装JDK
安装JDK具体操作，请点击链接
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秘钥值对。复制公钥从id_rsa.pub为authorized_keys，并提供所有者、读写权限到authorized_keys当中：

ssh-keygen -t rsa cat id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys chmod 0600 /root/.ssh/authorized_keys

验证ssh

ssh localhost

不出意外的话，将会显示如下信息：

Welcome to Ubuntu 16.04 LTS (GNU/Linux 4.4.0-21-generic x86_64) * Documentation:https://help.ubuntu.com/205 packages can be updated. 110 updates are security updates.*** System restart required ***

安装配置Hadoop
1、从官网下在相应版本的安装包，这里我下载的是2.9.0版本
2、解压

tar -zxvf hadoop-2.9.0.tar.gz

3、移动至/usr/local/hadoop目录当中

mv hadoop-2.9.0 /usr/local/hadoop

4、配置环境变量，使用vi编辑器打开/etc/profile文件，添加如下代码：

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=$HADOOP_HOME export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib:$HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR"

应用刚刚配置的环境变量：

source /etc/profile

5、进入$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录当中，使用vi编辑器，打开hadoop-env.sh文件，修改Java环境变量JAVA_HOME的值，并且修改进程文件的存放目录：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_151

6、修改core-site.xml。core-site.xml包含用于Hadoop的实例，分配给文件系统，存储器限制用于存储数据和读/写缓冲器大小的信息。使用vi编辑器，打开core-site.xml，并且在和标签之间添加如下属性:

fs.default.name hdfs://localhost:9000

7、修改hdfs-site.xml。hdfs-site.xml包含复制数据的值，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。使用vi编辑器，打开hdfs-site.xml，并且在和标签之间添加如下属性:

dfs.replication 1 dfs.name.dir file:///home/pythoner/hadoop/hdfs/namenode dfs.data.dir file:///home/pythoner/hadoop/hdfs/datanode

上面的属性值是用户自定义的，用户可以根据自己的Hadoop的基础架构进行更改。
8、修改yarn-site.xml。此文件用于配置yarn在Hadoop中。使用vi编辑器，打开yarn-site.xml，并且在和标签之间添加如下属性:

yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle

9、修改mapred-site.xml。此文件用于指定MapReduce框架以使用。默认情况下，Hadoop包含mapred-site.xml模板，即mapred-site.xml.template文件。首先需要从模板中复制到mapred-site.xml中：

cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

使用vi编辑器，打开mapred-site.xml，并且在和标签之间添加如下属性:

mapreduce.framework.name yarn

验证Hadoop
1、格式化文件系统，命令如下：

hdfs namenode -format

预期结果如下：

... 17/12/04 17:01:49 INFO common.Storage: Storage directory /home/pythoner/hadoop/hdfs/namenode has been successfully formatted. 17/12/04 17:01:49 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file /home/pythoner/hadoop/hdfs/namenode/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression 17/12/04 17:01:49 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file /home/pythoner/hadoop/hdfs/namenode/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 321 bytes saved in 0 seconds. 17/12/04 17:01:49 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0 17/12/04 17:01:49 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: /************************************************************ SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at ubuntu/127.0.1.1 ************************************************************/

2、启动namenode和datanode守护进程，命令如下:

start-dfs.sh

预期结果如下：

Starting namenodes on [localhost] localhost: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-root-namenode-ubuntu.out localhost: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-ubuntu.out Starting secondary namenodes [0.0.0.0] 0.0.0.0: starting secondarynamenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-root-secondarynamenode-ubuntu.out

3、启动yarn守护进程，命令如下：

start-yarn.sh

预期结果如下：

starting yarn daemons starting resourcemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-root-resourcemanager-ubuntu.out localhost: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-root-nodemanager-ubuntu.out

4、在浏览器上输入http://192.168.0.156:50070/访问Hadoop服务。注：192.168.0.156为博主Linux机器地址