HBase数据库集群配置
0,HBase简介
HBase是Apache Hadoop中的一个子项目,是一个HBase是一个开源的、分布式的、多版本的、面向列的、非关系(NoSQL)的、可伸缩性分布式数据存储模型,Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元。HBase的服务器体系结构遵从简单的主从服务器架构,它由HRegion Server群和HMaster Server构成。HMaster Server负责管理所有的HRegion Server,而HBase中的所有Server都是通过Zookeeper进行的分布式信息共享与任务协调的工作。HMaster Server本身并不存储HBase中的任何数据,HBase逻辑上的表可能会被划分成多个Region,然后存储到HRegionServer群中,HRegionServer响应用户I/O请求,向HDFS文件系统中读写数据。HBase Master Server中存储的是从数据到HRegion Server的映射。
下面一幅图是Hbase在Hadoop Ecosystem中的位置
上图描述了Hadoop EcoSystem中的各层系统,其中HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持,Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。 此外,Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持,使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能,使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。
1,系统环境配置
- 安装hadoop
- 安装zookeeper
2,下载与安装:
- Hbase 版本必需 与 Hadoop 版本匹配,否则会安装失败或不能正常使用。关于两者何种版本能正常匹配,可以看官方文档查看 hbase 官方文档(http://hbase.apache.org/book.html#basic.prerequisites),找到与 hadoop 版本对应的 hbase 并下载(http://archive.apache.org/dist/hbase/)
- 使用tar解压hbase
cd /usr/local
tar -zxvf hbase-1.2.1-bin.tar.gz
mv /home/hbase - 使用vi /etc/profile设置环境变量
3,系统参数配置
配置工作具体如下:
- 使用 vi /home/hbase/conf/hbase-env.sh 修改系统环境
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8
export HBASE_PID_DIR=/home/hbase/pid #使用mkdir /home/hbase/pid命令先创建
export HBASE_MANAGES_ZK=false #不适用内置zookeeper,使用我们自己安装的(具体指定使用哪个zookeeper是通过/etc/profile中的ZK_HOME变量来指定的) - vi conf/hbase-site.xml 配置系统参数
<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://master:9000/hbase</value>
<description>设置 hbase 数据库存放数据的目录,这里是放在hadoop hdfs上,这里要与hadoop的core-site.xml文件中的fs.default.name中的值一致,然后在后面添加自己的子目录,我这里定义是hbase</description>
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
<description>打开 hbase 分布模式</description>
</property>
<property>
<name>hbase.master</name>
<value>master</value>
<description>指定 hbase 集群主控节点</description>
</property>
<property>
<name>hbase.tmp.dir</name>
<value>/home/user/tmp/hbase</value>
<description>hbase的一些临时文件存放目录。</description>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>master,slave1,slave2</value>
<description> 指定 zookeeper 集群节点名 , 因为是由 zookeeper 表决算法决定的</description>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
<value>2181</value>
<description> 连接到zookeeper的端口,默认是2181</description>
</property>
</configuration> - vi conf/regionservers 该文件指定了HRegionServer进程将在哪些节点上运行
msater
slave1
slave2
- 向其他节点传递安装,使用下列命令
scp /home/hbase root@slave1:/home/
scp /home/hbase root@slave2:/home/完成后使用vi /etc/profile 设置各自节点的环境变量
4,启动hbase服务
启动hbase前要确保,hadoop,zookeeper已经启动,进入$HBASE_HOME/bin目录下,输入命令start-hbase.sh
执行jps查看系统进程
其他节点
启动日志会输出到/home/hbase/logs/hbase-root-master-master.log中,可以查看排除异常
5,测试
启动完成后,执行如下命令可以进入到hbase shell界面,使用命令status检查集群节点状态
这里可以使用 hbase shell命令执行数据库操作,具体参考 http://www.cnblogs.com/nexiyi/p/hbase_shell.html
另外也可以直接打开网址:http://192.168.137.122:16010/master-status,在web中查看集群状态,其中192.168.137.122是master所在节点的IP,16010为hbase默认端口(老版本中为60010)
6,错误
本次安装测试中主要出现了一下几个错误:
- 各节点节点时间不一致
org.apache.hadoop.hbase.ClockOutOfSyncException: org.apache.hadoop.hbase.ClockOutOfSyncException: Server hadoopslave2,60020,1372320861420 has been rejected; Reported time is too far out of sync with master. Time difference of 143732ms > max allowed of 30000ms
at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)
at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:57)
at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)
at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:525)
at org.apache.hadoop.ipc.RemoteException.instantiateException(RemoteException.java:95)
at org.apache.hadoop.ipc.RemoteException.unwrapRemoteException(RemoteException.java:79)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer.reportForDuty(HRegionServer.java:2093)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer.run(HRegionServer.java:744)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:722)
Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException: org.apache.hadoop.hbase.ClockOutOfSyncException: Server hadoopslave2,60020,1372320861420 has been rejected; Reported time is too far out of sync with master. Time difference of 143732ms > max allowed of 30000ms在各节点的hbase-site.xml文件中加入下列代码
<property>
<name>hbase.master.maxclockskew</name>
<value>200000</value>
</property> - Directory is not empty
org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.fs.PathIsNotEmptyDirectoryException): `/hbase/WALs/slave1,16000,1446046595488-splitting is non empty': Directory is not empty
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.deleteInternal(FSNamesystem.java:3524)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.deleteInt(FSNamesystem.java:3479)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.delete(FSNamesystem.java:3463)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.delete(NameNodeRpcServer.java:751)
at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.delete(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:562)
at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java)
at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:585)
at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:928)
at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2013)
at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2009)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1614)
at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2007) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1411)
at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1364)
at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:206)
at com.sun.proxy.$Proxy15.delete(Unknown Source)
at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.delete(ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.java:490)
at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor7.invoke(Unknown Source)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:187)
at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:102)
at com.sun.proxy.$Proxy16.delete(Unknown Source)
at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor7.invoke(Unknown Source)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at org.apache.hadoop.hbase.fs.HFileSystem$1.invoke(HFileSystem.java:279)
at com.sun.proxy.$Proxy17.delete(Unknown Source)
at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor7.invoke(Unknown Source)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at org.apache.hadoop.hbase.fs.HFileSystem$1.invoke(HFileSystem.java:279)
at com.sun.proxy.$Proxy17.delete(Unknown Source)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.delete(DFSClient.java:1726)
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$11.doCall(DistributedFileSystem.java:588)
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$11.doCall(DistributedFileSystem.java:584)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystemLinkResolver.resolve(FileSystemLinkResolver.java:81)
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.delete(DistributedFileSystem.java:584)
at org.apache.hadoop.hbase.master.SplitLogManager.splitLogDistributed(SplitLogManager.java:297)
at org.apache.hadoop.hbase.master.MasterFileSystem.splitLog(MasterFileSystem.java:400)
at org.apache.hadoop.hbase.master.MasterFileSystem.splitLog(MasterFileSystem.java:373)
at org.apache.hadoop.hbase.master.MasterFileSystem.splitLog(MasterFileSystem.java:295)
at org.apache.hadoop.hbase.master.procedure.ServerCrashProcedure.splitLogs(ServerCrashProcedure.java:388)
at org.apache.hadoop.hbase.master.procedure.ServerCrashProcedure.executeFromState(ServerCrashProcedure.java:228)
at org.apache.hadoop.hbase.master.procedure.ServerCrashProcedure.executeFromState(ServerCrashProcedure.java:72)
at org.apache.hadoop.hbase.procedure2.StateMachineProcedure.execute(StateMachineProcedure.java:119)
at org.apache.hadoop.hbase.procedure2.Procedure.doExecute(Procedure.java:452)
at org.apache.hadoop.hbase.procedure2.ProcedureExecutor.execProcedure(ProcedureExecutor.java:1050)
at org.apache.hadoop.hbase.procedure2.ProcedureExecutor.execLoop(ProcedureExecutor.java:841)
at org.apache.hadoop.hbase.procedure2.ProcedureExecutor.execLoop(ProcedureExecutor.java:794)
at org.apache.hadoop.hbase.procedure2.ProcedureExecutor.access$400(ProcedureExecutor.java:75)
at org.apache.hadoop.hbase.procedure2.ProcedureExecutor$2.run(ProcedureExecutor.java:479)参考https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-14729,进入hadoop文件系统,删除掉报错的目录或真个WALs
- TableExistsException: hbase:namespace
zookeeper.MetaTableLocator: Failed verification of hbase:meta,,1 at address=slave1,16020,1428456823337, exception=org.apache.hadoop.hbase.NotServingRegionException: Region hbase:meta,,1 is not online on worker05,16020,1428461295266
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer.getRegionByEncodedName(HRegionServer.Java:2740)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.RSRpcServices.getRegion(RSRpcServices.java:859)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.RSRpcServices.getRegionInfo(RSRpcServices.java:1137)
at org.apache.hadoop.hbase.protobuf.generated.AdminProtos$AdminService$2.callBlockingMethod(AdminProtos.java:20862)
at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer.call(RpcServer.java:2031)
at org.apache.hadoop.hbase.ipc.CallRunner.run(CallRunner.java:107)
at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor.consumerLoop(RpcExecutor.java:130)
at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$1.run(RpcExecutor.java:107)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)HMaster启动之后自动挂掉(或非正常重启),并且master的log里出现“TableExistsException: hbase:namespace”字样;
很可能是更换了Hbase的版本过后zookeeper还保留着上一次的Hbase设置,所以造成了冲突.
删除zookeeper信息,重启之后就没问题了# sh zkCli.sh -server slave1:2181
[zk: slave1:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zk: slave1:2181(CONNECTED) 0] rmr /hbase
[zk: slave1:2181(CONNECTED) 0] quit
1,参考
- Hbase系统架构及数据结构 http://www.open-open.com/lib/view/open1346821084631.html
- HRegionServer详解 http://www.superwu.cn/2015/04/28/2081/
- HBase深入分析之RegionServer http://www.tuicool.com/articles/R3UB73
- Base 超详细介绍 http://blog.csdn.net/frankiewang008/article/details/41965543
- 搭建Zookeeper与Hbase过程及遇到的问题总结 http://my.oschina.net/hanzhankang/blog/129335?fromerr=zuMjZe9d
- hadoop hbase维护问题总结 http://www.tuicool.com/articles/yAr2Yf2
- HBase集群安装过程中的问题集锦 http://www.cnblogs.com/likehua/p/3850253.html
- hadoop集群,hbase集群常见错误 http://www.itomcn.com/hadoop-hbase-errors.html
- hbase常识及habse适合什么场景http://www.cnblogs.com/bhlsheji/p/5406816.html
HBase数据库集群配置的更多相关文章
- HBase数据库集群配置【转】
https://www.cnblogs.com/ejiyuan/p/5591613.html HBase简介 HBase是Apache Hadoop中的一个子项目,是一个HBase是一个开源的.分布式 ...
- mariadb 数据库集群配置
mariadb集群配置(主从和多主) mariadb主从 主从多用于网站架构,因为主从的同步机制是异步的,数据的同步有一定延迟,也就是说有可能会造成数据的丢失,但是性能比较好,因此网站大多数用的是 ...
- MySQL数据库集群进行正确配置步骤
MySQL数据库集群进行正确配置步骤 2010-06-09 10:47 arrowcat 博客园 字号:T | T 我们今天是要和大家一起分享的是对MySQL数据库集群进行正确配置,我前两天在相关网站 ...
- [推荐]Hadoop+HBase+Zookeeper集群的配置
[推荐]Hadoop+HBase+Zookeeper集群的配置 Hadoop+HBase+Zookeeper集群的配置 http://wenku.baidu.com/view/991258e881c ...
- CentOS6安装各种大数据软件 第六章:HBase分布式集群的配置
相关文章链接 CentOS6安装各种大数据软件 第一章:各个软件版本介绍 CentOS6安装各种大数据软件 第二章:Linux各个软件启动命令 CentOS6安装各种大数据软件 第三章:Linux基础 ...
- hbase集群配置
说明 安装 配置 启动 网页效果 一点废话 本文介绍hbase集群配置 说明 hbase想正确配置成功的前提是,你必须知道hadoop集群和zookeeper集群是如何配置的 安装 下载地址 http ...
- Hbase集群类型|集群配置|服务器选型|磁盘容量规划
HBase和Hadoop的集群类型 1.单机模式 主要用于开发工作,一台机器上运行所有的守护进程,或者一台机器运行多个虚拟机.一般用于评估和测试. 2.小型集群 20台机器以内的集群,不同的机器运行不 ...
- mycat数据库集群系列之mycat读写分离安装配置
最近在梳理数据库集群的相关操作,现在花点时间整理一下关于mysql数据库集群的操作总结,恰好你又在看这一块,供一份参考.本次系列终结大概包括以下内容:多数据库安装.mycat部署安装.数据库之读写分离 ...
- Nginx集群配置与redis的session共享策略
一.什么是Nginx? Nginx (engine x) 是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,也是一个IMAP/POP3/SMTP服务器.Nginx是由伊戈尔·赛索耶夫为俄罗斯访问量第二的Ramb ...
随机推荐
- Elasticsearch 5.0 —— Head插件部署指南
使用ES的基本都会使用过head,但是版本升级到5.0后,head插件就不好使了.下面就看看如何在5.0中启动Head插件吧! 官方粗略教程 Running with built in server ...
- RequireJS与Backbone简单整合
前言 昨天我们一起学习了Backbone,最后做了一个备忘录的例子,说是做了不如说是看了下官方提供的例子,所以最终我感觉我们还是没能掌握Backbone,今天还得做个其它例子先. 然后前面也只是草草学 ...
- [原创]直播服务器简单实现 http_flv和hls 内网直播桌面
直播都不陌生了,如今主流的协议分析的对比图,个人见解. 协议 httpflv rtmp hls dash 传输层 http流 tcp流 http http 视频格式 flv flv tag Ts文件 ...
- Building OpenCascade on Windows with Visual Studio
Building OpenCascade on Windows with Visual Studio eryar@163.com 摘要Abstract:详细说明OpenCascade的编译配置过程,希 ...
- SQL 联合查询 + XML解析
(select a.EBILLNO, a.EMPNAME, a.APPLYDATE, b.HS_NAME, ), ),'') as SUMMARY, cast(c.XmlData as XML).va ...
- 【前端攻略】最全面的水平垂直居中方案与flexbox布局
最近又遇到许多垂直居中的问题,这是Css布局当中十分常见的一个问题,诸如定长定宽或不定长宽的各类容器的垂直居中,其实都有很多种解决方案.而且在Css3的flexbox出现之后,解决各类居中问题变得更加 ...
- MySQL密码忘记,怎么办?
如果哪天你忘记了线上MySQL数据库的root密码,怎么办? 大家往往会想到skip-grant-tables参数,具体步骤如下: 1. 关闭MySQL数据库,因为root密码忘记了,mysqladm ...
- 《图解Spark:核心技术与案例实战》介绍及书附资源
本书中所使用到的测试数据.代码和安装包放在百度盘提供 下载 ,地址为https://pan.baidu.com/s/1o8ydtKA 密码:imaa 另外在百度盘提供本书附录 下载 ,地址为http ...
- Front End Developer Questions 前端开发人员问题(一)
问题来源:http://markyun.github.io/2015/Front-end-Developer-Questions/ 1.Doctype作用?严格模式与混杂模式如何区分?它们有何意义?答 ...
- Node.js入门初体验
今天有一个类似网络爬虫的需求,本来打算用我还算熟悉的asp或者asp.NET来做这个事情,但是写了这么长时间js,asp的语法实在不喜欢,VS又早被我卸掉了,思来想去打算用一下最近比较火的Node.j ...