一、hbase简介
HBase是一个开源的非关系型分布式数据库（NoSQL），它参考了谷歌的BigTable建模，实现的编程语言为 Java。它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分，运行于HDFS文件系统之上，为 Hadoop 提供类似于BigTable 规模的服务。因此，它可以容错地存储海量稀疏的数据。
HBase在列上实现了BigTable论文提到的压缩算法、内存操作和布隆过滤器。HBase的表能够作为MapReduce任务的输入和输出，可以通过Java API来存取数据，也可以通过REST、Avro或者Thrift的API来访问。 — *
参考文档
Apache HBase ™ Reference Guide
HBase 官方文档中文版
列式存储hbase系统架构学习
（slideshare PPT 分享服务在大陆是被墙的，不能*？查看使用*服务享受*网络学习方法）
二、整体环境说明
hbase的存储为 HDFS，所以运行hbase是需要hadoop环境的，hadoop 集群搭建过程参考之前文章http://ixirong.com/2015/05/22/how-to-install-hadoop-cluster/
操作系统： cenos 6.4 ，三台192.168.9.92、192.168.9.93、192.168.9.94
jdk版本： 1.7.0_75
hadoop版本： 2.5.2 （目的与hbase兼容）
hbase 集群3个节点，一主两从，如下：
| 角色 |
ip |
运行进程 |
| master |
192.168.9.92 |
JobHistoryServer，ResourceManager，NameNode，NodeManager，DataNode，Main，HMaster |
| slave1 |
192.168.9.93 |
NodeManager，DataNode，HRegionServer |
| slave2 |
192.168.9.94 |
NodeManager，DataNode，HRegionServer |
hbase 的部署完全支持单机和伪分布式，如果没有机器可以按照这两种方式来部署，详情参考：http://blog.csdn.net/andie_guo/article/details/44086389
三、分布式集群搭建
hbase 集群的搭建如同hadoop一样，并不困难，解压完文件、修改环境变量、修改启动时候的配置文件，启动测试就ok了，下面一步步来说明，最后提供一键安装部署脚本。
hbase 版本的下载参考官网 http://mirrors.cnnic.cn/apache/hbase/ ，本文使用的版本为1.1.0.1/ 22-May-2015 02:20 -。
3.1 安装 hbase
将下载下来的文件hbase-1.0.1-bin.tar.gz，解压到 /home/hadoop/目录下面 ，命令如下：
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tar -zxvf hbase-1.0.1-bin.tar.gz -C /home/hadoop
mv hbase-1.0.1 hbase # 重命名
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3.2 配置环境变量
第一步操作后会存在/home/hadoop/hbase这个目录，下面需要修改环境变量vim /etc/profile，添加如下：
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export PATH=$PATH:/home/hadoop/hbase/bin
# 使本次修改生效
source /etc/profile
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3.3 hbase配置文件修改
hbase 相关的配置主要包括hbase-env.sh、hbase-site.xml、regionservers三个文件，都在 /home/haoop/hbase/conf目录下面：
3.3.1 修改 hbase-env.sh
主要是 JAVA_HOME、HADOOP_HOME、日志等的位置：
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export JAVA_HOME=/opt/jdk1.7.0_75
export HBASE_CLASSPATH=/home/hadoop/hbase/conf
# 此配置信息，设置由hbase自己管理zookeeper，不需要单独的zookeeper。
export HBASE_MANAGES_ZK=true
export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.5.2
#Hbase日志目录
export HBASE_LOG_DIR=/home/hadoop/hbase/logs
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3.3.2 修改 hbase-site.xml
xml 包含了几个关键的属性
| 属性 |
说明 |
| hbase.rootdir |
hbase数据存储目录，/tmp/hbase-${user.name},这意味着每次重启系统都会丢失数据。注意：需要和hadoop的core-site.xml中的文件保持一致 |
| hbase.cluster.distributed |
是否分布式，单击和伪分布式需要设置为 false |
| hbase.master |
指定master机器 |
| hbase.zookeeper.quorum |
zk集群机器，多个英文逗号隔开，注意：必须是基数 |
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<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://master:9000/hbase</value>
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.master</name>
<value>master:60000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>master,slave1,slave2</value>
</property>
</configuration>
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3.3.3 修改regionservers
添加HRegionServer的机器，目前为slave1和slave2两台，如下 vim /home/hadoop/hbase/conf/regionservers
上面这几步，需要在每台机器上面都执行下，执行完毕后，hbase集群就算搭建完了，因为机器一多，执行这些命令很是烦人，所以提供一键安装部署脚本，hbase_tar.zip文件请访问百度网盘，密码为2a4g，脚本如下：
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#!/bin/bash
# author： xirong
# date : 2015-05-11
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# hbase 的数据存储在hdfs中，所以依赖hadoop的环境，安装配置hbase环境需要搭建好的hadoop环境
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# 解压文件
# unzip hbase.zip -d /home/hadoop/
# 赋予权限
sudo chown -R hadoop:hadoop /home/hadoop/hbase
sudo sed -i '$ a # hbase configuration' /etc/profile
sudo sed -i '$ a export PATH=$PATH:/home/hadoop/hbase/bin' /etc/profile
source /etc/profile
hbase version
echo 'congratilations ,hbase has been installed on your machine!'
echo 'start change hbase-env.sh configuration ……'
echo '# 添加环境变量' >> /home/hadoop/hbase/conf/hbase-env.sh
echo 'export JAVA_HOME=/opt/jdk1.7.0_75' >> /home/hadoop/hbase/conf/hbase-env.sh
echo 'export HBASE_CLASSPATH=/home/hadoop/hbase/conf' >> /home/hadoop/hbase/conf/hbase-env.sh
echo 'export HBASE_MANAGES_ZK=true' >> /home/hadoop/hbase/conf/hbase-env.sh
echo 'export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase' >> /home/hadoop/hbase/conf/hbase-env.sh
echo 'export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.5.2' >> /home/hadoop/hbase/conf/hbase-env.sh
echo 'export HBASE_LOG_DIR=/home/hadoop/hbase/logs' >> /home/hadoop/hbase/conf/hbase-env.sh
echo 'finish hbase-env.sh and start change hbase-site.xml configuration ……'
\cp -f /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml.bak
sed -i '/<\/configuration>/d' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <property>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <name>hbase.rootdir<\/name>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <value>hdfs:\/\/master:9000\/hbase<\/value>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <\/property>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <property>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <name>hbase.cluster.distributed<\/name>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <value>true<\/value>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <\/property>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <property>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <name>hbase.master<\/name>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <value>master:60000<\/value>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <\/property>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <property>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <name>hbase.zookeeper.quorum<\/name>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <value>master,slave1,slave2<\/value>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <\/property>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
sed -i '$ a <\/configuration>' /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
echo 'finish hbase-site.xml configuration and start change regionservers ……'
\cp -f /home/hadoop/hbase/conf/regionservers /home/hadoop/hbase/conf/regionservers.bak
echo 'slave1' >> /home/hadoop/hbase/conf/regionservers
echo 'slave2' >> /home/hadoop/hbase/conf/regionservers
echo 'congratilations ,all conf has been changed ! enjoy hbase !'
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四、hbase集群测试
集群中所有节点完成上述HBase部署之后，即可启动HBase集群。启动顺序：hadoop-> hbase，如果使用自己安装的zookeeper启动顺序是：hadoop-> zookeeper-> hbase
停止顺序：hbase-> zookeeper-> hadoop。
hadoop 启动方法：$HADOOP_HOME/bin/start_all.sh ，jps 命令后看到hadoop的几个进程说明就是ok的，详情参考
zk 启动方法： sh $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh start, 启动后可以查看 zk的状态 sh $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh status ，发现 leader或者Fowler，就说明是ok的，详情参考
hbase启动方法如下，执行jpsJava进程查看命令后，出现下面的情况就证明是ok的
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# master上启动，注意：只需要在master机器上面执行 start-hbase.sh就行，会自动启动slave1和slave2
[hadoop@master bin]$ start-hbase.sh
slave1: starting zookeeper, logging to /home/hadoop/hbase/logs/hbase-hadoop-zookeeper-slave1.out
slave2: starting zookeeper, logging to /home/hadoop/hbase/logs/hbase-hadoop-zookeeper-slave2.out
master: starting zookeeper, logging to /home/hadoop/hbase/logs/hbase-hadoop-zookeeper-master.out
starting master, logging to /home/hadoop/hbase/logs/hbase-hadoop-master-master.out
slave2: starting regionserver, logging to /home/hadoop/hbase/logs/hbase-hadoop-regionserver-slave2.out
slave1: starting regionserver, logging to /home/hadoop/hbase/logs/hbase-hadoop-regionserver-slave1.out
localhost: starting regionserver, logging to /home/hadoop/hbase/logs/hbase-hadoop-regionserver-master.out
[hadoop@master bin]$ jps
23598 HQuorumPeer
19655 JobHistoryServer
10397 ResourceManager
17688 DataNode
23651 HMaster
23814 Jps
18141 NodeManager
17597 NameNode
# slave1 验证
[hadoop@slave1 ~]$ jps
680 Jps
538 HRegionServer
14727 DataNode
14856 NodeManager
# slave2 验证
[hadoop@slave2 ~]$ jps
375 Jps
14555 NodeManager
32664 HRegionServer
14424 DataNode
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五、hbase shell 操作
hbase提供的shell脚本就如果MySQL的一样，简单、强大，如下面例子中的几个：
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[hadoop@master bin]$ hbase shell
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/hbase/lib/slf4j-log4j12-1.7.7.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/hadoop-2.5.2/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
2015-05-25 15:53:06,988 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
HBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supported commands.
Type "exit<RETURN>" to leave the HBase Shell
Version 1.0.1, r66a93c09df3b12ff7b86c39bc8475c60e15af82d, Fri Apr 17 22:14:06 PDT 2015
hbase(main):002:0> status
2 servers, 0 dead, 1.0000 average load
hbase(main):005:0> list
TABLE
0 row(s) in 0.3430 seconds
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这部分操作请参考如下文章，个人认为写的通俗易懂，还很全面，适合入门体验
【HBase基础教程】3、HBase Shell DDL操作
【HBase基础教程】4、HBase Shell DML操作
HBase shell的基本用法
六、hbase 实践优化
