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随着数据的增大，传统的关系型数据库对于上千万或者上亿的数据处理，效率会迅速下降。同样是为了解决大数据处理问题，hbase也是基于分布式，这种依靠列存储的方式，使得数据处于非结构化或者半结构化，便于数据的大量操作。

• hadoop生态架构

  

• 数据提取工具：

  • flume：收集日志，从日志中提取数据
  • sqoop：从结构化存储器中提取数据

• 数据处理工具：

  • mahout：数据挖掘/机器学习开发库
  • pig：将其他语言转化为mapreduce处理
  • hive：将sql语言转化为mapreduce处理
    *核心架构：
  • mapreduce：分布式计算框架
  • hbase：分布式数据库
  • hdfs：分布式文件系统

• zookeeper：分布式协作服务，保证高可用，备份等

• Hbase集群架构

  
  • 基础：hadoop集群搭建完成
  • hbase安装包：hbase-1.1.3-bin.tar.gz

• 步骤：参照官方文档5.

  • 解压安装包到指定目录
  • 修改配置：hbase-env.sh
    • 配置java_home 和 export HBASE_MANAGES_ZK=false
    • 配置export HBASE_CLASSPATH=/home/hadoop-2.5.1/etc/hadoop/，这里是hadoop配置文件的路径

  • 配置hbase-site.xml

           
            
             hbase.rootdir
            
            
             hdfs://node1:8020/hbase
            
           
           
            
             hbase.cluster.distributed
            
            
             true
            
           
           
            
             hbase.zookeeper.quorum
            
            
             node1,node2,node3
            
           

  • 配置reginservers，数据节点：修改文件reginservers

    node1node2node3

  • 配置完成，复制到node2,node3,使所有环境变量生效

  • 启动：start-hbase.sh
    

• phonenix安装

  由于hbase自身对一些功能不支持，所以，通过phonenix来实现。具体为：phoenix最主要给HBase添加了二级索引、SQL的支持。

  • 解压相应的包 ，比如phoenix-4.5.2-HBase-1.1-bin.tar.gz
  • 将解压后的包里的phoenix-core-4.5.2-HBase-1.1.jar拷贝到集群各个节点HBase的lib目录下。这里的包看版本了，记住前缀是phoenix-core的包，如果这里有phonenix旧的包需要先删掉
  • 重启hbase集群
  • bin/sqlline.py node1:2181,如下，表示成功
    

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