Hadoop+HBase+ZooKeeper分布式集群环境搭建

概述

本次 Hadoop 集群安装实验，采用在 VMware 虚拟机下安装多个 CentOS 系统的
方式进行；3 个 CentOS 系统中，其中，1 个为 Master 机，作为 NameNode；另外 3
个为 Slave 机，作为 DataNode，均采用独立静态 IP 地址配置。

1. 安装准备

1.1 软件系统清单

序号

名称

描述

1

jdk-8u171-linux-i586.tar.gz

所有环境都需要的配置  地址

2

VMware

虚拟机安装程序，这里采用 VMware12 模拟测试  地址

3

CentOS-7-x86_64-DVD-1804.iso

集群操作系统  地址

4

hadoop-2.8.3.tar.gz

Hadoop 安装程序  地址

5

hbase-2.0.0-bin.tar.gz

HBase 安装程序  地址

6

zookeeper-3.4.12.tar.gz

集群分布式应用程序协调服务  地址

以下是hbase官网提供的Hbase和Hadoop版本兼容信息  参考

  • “S” = supported(支持)
  • “X” = not supported(不支持)
  • “NT” = Not tested(未测试)

HBase-1.2.x

HBase-1.3.x

HBase-1.5.x

HBase-2.0.x

HBase-2.1.x

Hadoop-2.4.x

S

S

X

X

X

Hadoop-2.5.x

S

S

X

X

X

Hadoop-2.6.0

X

X

X

X

X

Hadoop-2.6.1+

S

S

X

S

X

Hadoop-2.7.0

X

X

X

X

X

Hadoop-2.7.1+

S

S

S

S

S

Hadoop-2.8.[0-1]

X

X

X

X

X

Hadoop-2.8.2

NT

NT

NT

NT

NT

Hadoop-2.8.3+

NT

NT

NT

S

S

Hadoop-2.9.0

X

X

X

X

X

Hadoop-2.9.1+

NT

NT

NT

NT

NT

Hadoop-3.0.x

X

X

X

X

X

Hadoop-3.1.0

X

X

X

X

X

1.2 IP 地址配置清单

集群环境至少需要3个节点(也就是3台服务器设备)：1个Master，2个Slave，节点之间局域网连接，可以相互ping通，下面举例说明，配置节点IP分配如下：

Hostname

IP

User

Password

master

192.168.1.60

root

root

weiqi1

192.168.1.61

root

root

weiqi2

192.168.1.62

root

root

三个节点均使用CentOS-7系统，为了便于维护，集群环境配置项最好使用相同用户名、用户密码、相同hadoop、hbase、zookeeper目录结构。

2. 准备工作

2.1 关闭防火墙

关闭firewalld防火墙：

$ systemctl status firewalld.service	#检查防火墙状态
$ systemctl stop firewalld.service		#关闭防火墙
$ systemctl disable firewalld.service	#禁止开机启动防火墙
  • 1.
  • 2.
  • 3.

关闭iptables防火墙：

$ systemctl status iptables			#检查防火墙状态
$ systemctl stop iptables				#关闭防火墙
$ systemctl disable iptables			#禁止开机启动防火墙
  • 1.
  • 2.
  • 3.
2.2 安装JDK

上传jdk-8u171-linux-i586.tar.gz安装包到根目录下新建的weiqi文件夹中，

进去到weiqi目录下，解压安装包：

$ tar -zxvf jdk-8u171-linux-i586.tar.gz
  • 1.

配置java环境变量，打开/etc/profile文件

$ nano /etc/profile
  • 1.

添加如下配置：

export JAVA_HOME=/weiqi/jdk1.8.0_171
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export 
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
  • 1.
  • 2.
  • 3.

然后重新加载配置文件使之生效：

$ source /etc/profile
  • 1.

检查java环境是否配置成功：

$ java -version
  • 1.

看到如下响应说明环境OK：

java version "1.8.0_171"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_171-b11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.171-b11, mixed mode)

####################################################################################
# 注：因为下载失误，下载了32位的jdk的同学，使用java、javac 检验java环境时提示为
# [root@master weiqi]# java
# -bash: /weiqi/jdk1.8.0_171/bin/java: /lib/ld-linux.so.2: bad ELF interpreter: 没有那个文件或目录
# 也别担心，仅需要安装64位程序编译即可：
####################################################################################

yum install glibc.i686
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
2.3 添加Hosts映射关系

分别在三个节点上修改hosts映射关系：

$ nano /etc/hosts
  • 1.

添加的内容如下：

192.168.1.60 master
192.168.1.61 weiqi1
192.168.1.62 weiqi2
  • 1.
  • 2.
  • 3.
2.4 集群之间SSH无密码登陆

CentOS默认安装了ssh，如果没有你需要先安装ssh 。

集群环境的使用必须通过ssh无密码登陆来执行，本机登陆本机必须无密码登陆，主机与从机之间必须可以双向无密码登陆，从机与从机之间无限制。

主要有三步：①生成公钥和私钥、②导入公钥到认证文件、③更改权限

分别在各个主机上生成密钥：

$ ssh-keygen -t rsa 								//生成秘钥
  • 1.

在weiqi1上:

$ cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/weiqi1.id_rsa.pub		//复制备份
$ scp ~/.ssh/weiqi1.id_rsa.pub master:~/.ssh		//拷贝到master准备认证
  • 1.
  • 2.

在weiqi2上:

$ cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/weiqi2.id_rsa.pub		//复制备份
$ scp ~/.ssh/weiqi2.id_rsa.pub master:~/.ssh		//拷贝到master准备认证
  • 1.
  • 2.

在master 上:

$ cd ~/.ssh
$ cat id_rsa.pub >> authorized_keys
$ cat weiqi1.id_rsa.pub >>authorized_keys			//导入到认证文件
$ cat weiqi2.id_rsa.pub >>authorized_keys			//导入到认证文件
$ scp authorized_keys weiqi1:~/.ssh					//更改权限 
$ scp authorized_keys weiqi2:~/.ssh					//更改权限
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.

测试：

[root@master ~]# ssh weiqi1
Last login: Tue Jul 10 16:50:05 2018 from 192.168.1.97
[root@weiqi1 ~]# 

[root@master ~]# ssh weiqi2
Last login: Tue Jul 10 16:50:06 2018 from 192.168.1.97
[root@weiqi2 ~]#
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.

可通过exit退回到master上

3. Hadoop集群安装配置

3.1 安装置配置Hadoop
3.1.1 安装Hadoop

上传hadoop-2.8.3.tar.gz安装包到weiqi文件夹下

解压安装包：

$ tar -zxvf hadoop-2.8.3.tar.gz
  • 1.

进入到hadoop-2.8.3下：

分别创建如下相关文件：

$ mkdir hdfs
$ mkdir hdfs/data		//DataNode存放文件夹
$ mkdir hdfs/name		//NameNode存放文件夹
$ mkdir hdfs/tmp		//数据临时存放文件夹
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.

进入到etc/hadoop目录下，分别修改如下配置文件

3.1.2 配置core-site.xml

nano core-site.xml

<configuration>
    <!-- 指定hdfs的nameservice为master -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
    </property>
    <!--指定hadoop数据临时存放目录-->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/weiqi/hadoop-2.8.3/hdfs/tmp</value>
    </property>
</configuration>
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
3.1.3  配置hadoop-env.sh

$ nano  hadoop-env.sh

#添加JDK路径
export JAVA_HOME=/weiqi/jdk1.8.0_171
  • 1.
  • 2.
3.1.4 配置hdfs-site.xml

$ nano hdfs-site.xml

<configuration>
	<!-- 设置hdfs中存放NameNode的文件路径 -->
    <property>
		<name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/weiqi/hadoop-2.8.3/hdfs/name</value>
    </property>
    <!-- 设置hdfs中存放DataNode的文件路径 -->
    <property>
	<name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/weiqi/hadoop-2.8.3/hdfs/data</value>
    </property>
    <!-- 指定hdfs保存数据的副本数量 -->
    <property>
		<name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
</configuration>
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
3.1.5 配置mapred-site.xml

$ nano mapred-site.xml

<configuration>
	<!-- 连接jobtrack服务器的配置项 -->
    <property>
		<name>mapred.job.tracker</name>
        <value>master:9001</value>
    </property>
    <!-- 告诉hadoop以后MR(Map/Reduce)运行在YARN上 -->
    <property>
		<name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
3.1.6  配置yarn-env.sh

$ nano  yarn-env.sh

#添加JDK路径
export JAVA_HOME=/weiqi/jdk1.8.0_171
  • 1.
  • 2.
3.1.7 配置yarn-site.xml

$ nano yarn-site.xml

<configuration>
	<!--nomenodeManager获取数据的方式是shuffle-->
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
		<value>mapreduce_shuffle</value>
	</property>
	<!--指定Yarn的老大(ResourceManager)的地址-->
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
		<value>master</value>
	</property>
	<!--Yarn打印工作日志-->
	<property>
		<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
		<value>true</value>
	</property>
</configuration>
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
3.1.8 配置 slaves

$ nano slaves

weiqi1
weiqi2
  • 1.
  • 2.
3.2 部署他其他节点
$ scp -r /weiqi/hadoop-2.8.3 weiqi1:/weiqi/hadoop-2.8.3
$ scp -r /weiqi/hadoop-2.8.3 weiqi2:/weiqi/hadoop-2.8.3
  • 1.
  • 2.
3.3 分别配置Hadoop环境变量

$ nano /etc/profile

添加：

#配置Hadoop环境变量
export HADOOP_HOME=/weiqi/hadoop-2.8.3
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.

然后重新加载配置文件使之生效：

$ source /etc/profile
  • 1.
3.4 格式化namenode

进入master，格式化namenode，第一次启动服务前执行的操作，以后不需要执行。

$ hdfs namenode -format
  • 1.

如出现包含以下结果，说明格式化成功了：

***************************************************
************has been successfully formatted
***************************************************

/**
* 注：如果没有出现successfully 等字符串，只要整个格式化过中没有抛出异常也是能正常运行的，
* 我后面重新配置了一个环境，提示的是：
* 19/02/23 16:02:05 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: 
* /************************************************************
* SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at hbase1/192.168.136.100
* ************************************************************/
* 在这段信息上面有个警告提示
* 19/02/23 16:02:04 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
* Formatting using clusterid: CID-905d7034-eecc-4197-9ce7-7a4eebd9a263
* 网上有教程说配置 hadoop-env.sh和yarn-env.sh 这两个文件中添加如下两行代码
	export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=${HADOOP_PREFIX}/lib/native
	export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_PREFIX/lib"
* 但是没有生效，不知道配置的版本不对还是位置不对，但无关大局，不会影响整个环境的运行，请放心使用
* 当然，这个问题不修复，在启动Hadoop时也会又该警告，也是无语了
* /
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.

同时，也能在master的/weiqi/hadoop-2.8.3/hdfs/name生成了current文件夹

3.5 启动Hadoop

进入master

#若配置了环境变量
$ start-all.sh
-------------------------------------
若没有配置环境变量
进入：/weiqi/hadoop-2.8.3/
$ sbin/start-all.sh
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
3.6 启动成功标志

在master上使用jps命令：

$ jps

[root@master ~]# jps
10499 Jps
1511 SecondaryNameNode
1321 NameNode
1659 ResourceManager
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.

在weiqi1和weiqi2上使用jps命令

$ jps

[root@weiqi1 ~]# jps
1234 DataNode
1336 NodeManager
6524 Jps
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.

同时也能在浏览器上通过http://192.168.1.60:50070web端查看Hadoop信息

Hadoop2.8+HBase2.0+ZooKeeper3.4分布式集群环境搭建_大数据集群

或者通过http://192.168.1.60:8088web端查看Hadoop信息

Hadoop2.8+HBase2.0+ZooKeeper3.4分布式集群环境搭建_Zookeeper_02

3.7 关闭Hadoop

关闭 master节点上的 hadoop

[root@master sbin]# stop-all.sh
  • 1.

4. ZooKeeper集群安装配置

4.1 安装配置 Zookeeper

上传zookeeper-3.4.12.tar.gz安装包到weiqi文件夹下

解压安装包：

$ tar -zxvf zookeeper-3.4.12.tar.gz
  • 1.

进入到zookeeper-3.4.12下：

分别创建如下相关文件：

$ mkdir data		//zookeeper数据存放文件夹
$ mkdir logs		//zookeeper日志存放文件夹
  • 1.
  • 2.

进入到conf目录下，复制zoo_sample.cfg为zoo.cfg：

$ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
  • 1.

在zoo.cfg文件下修改添加如下配置：

dataDir=/weiqi/zookeeper-3.4.12/data

server.0=master:2888:3888
server.1=weiqi1:2888:3888
server.2=weiqi2:2888:3888
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
4.2 部署其他节点

分别复制zookeeper-3.4.12到其他节点下：

$ scp -r /weiqi/zookeeper-3.4.12 weiqi1:/weiqi/zookeeper-3.4.12
$ scp -r /weiqi/zookeeper-3.4.12 weiqi2:/weiqi/zookeeper-3.4.12
  • 1.
  • 2.

分别配置每台主机的zookeeper环境变量：

$ nano /etc/profile
  • 1.

添加：

#配置zookeeper环境变量
export ZOOKEEPER_HOME=/weiqi/zookeeper-3.4.12
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/conf
  • 1.
  • 2.
  • 3.

然后重新加载配置文件使之生效：

$ source /etc/profile
  • 1.

分别在每台主机的/weiqi/zookeeper-3.4.12/data目录下创建myid文件，同时和zoo.cfg文件中的server对应，master的myid中填0、weiqi1的myid填1、weiqi2的myid填2,

如下：

master下：

[root@master ~]# nano /weiqi/zookeeper-3.4.12/data/myid
  GNU nano 2.3.1                        文件： /weiqi/zookeeper-3.4.12/data/myid                
0
  • 1.
  • 2.
  • 3.

weiqi1下：

[root@weiqi1  ~]# nano /weiqi/zookeeper-3.4.12/data/myid
  GNU nano 2.3.1                        文件： /weiqi/zookeeper-3.4.12/data/myid                
1
  • 1.
  • 2.
  • 3.

weiqi2下：

[root@weiqi2 ~]# nano /weiqi/zookeeper-3.4.12/data/myid
  GNU nano 2.3.1                        文件： /weiqi/zookeeper-3.4.12/data/myid                
2
  • 1.
  • 2.
  • 3.
4.3 启动ZooKeeper集群

在ZooKeeper集群的每个节点上，执行启动ZooKeeper服务的脚本：

#若配置了环境变量
$ zkServer.sh start
-------------------------------------
若没有配置环境变量
进入：/weiqi/zookeeper-3.4.12
$ /bin/zkServer.sh start
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.

查看服务是否启动成功：

#若配置了环境变量
$ zkServer.sh status
-------------------------------------
若没有配置环境变量
进入：/weiqi/zookeeper-3.4.12
$ /bin/zkServer.sh status
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.

成功状态如下：

貌似leader节点是随机分配的：

[root@master ~]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /weiqi/zookeeper-3.4.12/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.

follower

[root@weiqi1 ~]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /weiqi/zookeeper-3.4.12/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
4.4 启动成功标志

在master上使用jps命令：

$ jps

[root@master ~]# jps
2063 QuorumPeerMain
  • 1.
  • 2.

在weiqi1和weiqi2上使用jps命令

$ jps

[root@weiqi1 ~]# jps
1593 QuorumPeerMain
  • 1.
  • 2.
4.5 关闭Zookeeper

关闭 master节点上的 zookeeper 和 weiqi1,weiqi2节点的 zookeeper 的命令式一样的。
命令如下:

[root@master bin]# zkServer.sh stop
  • 1.

5. HBase集群安装配置

5.1 安装配置HBase
5.1.1 安装 HBase

上传hbase-2.0.0-bin.tar.gz安装包到weiqi文件夹下

解压安装包：

$ tar -zxvf hbase-2.0.0-bin.tar.gz
  • 1.

进入到hbase-2.0.0-bin下：

进入到conf目录下，分别修改如下配置文件

5.1.2  配置hbase-env.sh

$ nano  hbase-env.sh

#指定Java路径
export JAVA_HOME=/weiqi/jdk1.8.0_171
#配置hbase日志输出地址
export HBASE_LOG_DIR=${HBASE_HOME}/logs
#指定Hadoop配置
export HBASE_CLASSPATH=/weiqi/hadoop-2.8.3/etc/hadoop
#禁用默认的zookeeper，使用单独的zookeeper
export HBASE_MANAGES_ZK=false
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
5.1.3 配置hbase-site.xml

$ nano hbase-site.xml

<configuration>
	<!-- HBase集群中所有RegionServer共享目录，用来持久化HBase的数据，
		一般设置的是hdfs的文件目录-->
	<property>
		<name>hbase.rootdir</name>
		<value>hdfs://master:9000/hbase</value>
	</property>
	<!-- 集群的模式，分布式还是单机模式，如果设置成false的话，
		HBase进程和Zookeeper进程在同一个JVM进程 -->
	<property>
		<name>hbase.cluster.distributed</name>
		<value>true</value>
	</property>
	<!--默认HMaster HTTP访问端口-->
	<property>
		<name>hbase.master.info.port</name>
		<value>16010</value>
	</property>
	<!--默认HRegionServer HTTP访问端口-->
	<property>
		<name>hbase.regionserver.info.port</name>
		<value>16030</value>
	</property>
	<!--指定zookeeper访问端口-->
	<property>
		<name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
		<value>2181</value>
	</property>
	<!-- zookeeper集群的URL配置，多个host中间用逗号(,)分割 -->
	<property>
		<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
		<value>master,weiqi1,weiqi2</value>
	</property>
	<!-- 客户端与zk连接超时时间 -->
	<property>
		<name>zookeeper.session.timeout</name>
		<value>60000000</value>
	</property>
	<!--  -->
	<property>
		<name>dfs.support.append</name>
		<value>true</value>
	</property>
	<!-- AggregateImplementation配置，辅助实现对hbase数据的统计分析，如取最大值、最小值、平均值、数据条数等 -->
	<property>
	   <name>hbase.coprocessor.user.region.classes</name>
	   <value>org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementation</value>
	 </property>
</configuration>
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
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  • 15.
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  • 27.
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  • 29.
  • 30.
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  • 32.
  • 33.
  • 34.
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  • 36.
  • 37.
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  • 39.
  • 40.
  • 41.
  • 42.
  • 43.
  • 44.
  • 45.
  • 46.
  • 47.
  • 48.
  • 49.
5.1.4 更改 regionservers

分别把每个节点下的hostname填写到该文件中

$ nano regionservers

weiqi1
weiqi2
  • 1.
  • 2.
5.2 部署他其他节点
$ scp -r /weiqi/hbase-2.0.0-bin weiqi1:/weiqi/hbase-2.0.0-bin
$ scp -r /weiqi/hbase-2.0.0-bin weiqi2:/weiqi/hbase-2.0.0-bin
  • 1.
  • 2.
5.3 分别配置Hbase环境变量

$ nano /etc/profile

添加：

#配置hbase环境变量
export HBASE_HOME=/weiqi/hbase-2.0.0
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
  • 1.
  • 2.
  • 3.

然后重新加载配置文件使之生效：

$ source /etc/profile
  • 1.
5.4 启动Hbase集群

进入master

#若配置了环境变量
$ start-hbase.sh
-------------------------------------
若没有配置环境变量
进入：/weiqi/hbase-2.0.0/
$ bin/start-hbase.sh
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
5.4.1 hbase 启动命令整理
启动HBase集群：
bin/start-hbase.sh

#**单独启动(有时在运行时进程会关闭，需在对应的服务器上运行)**

单独启动一个HMaster进程：
bin/hbase-daemon.sh start master

单独停止一个HMaster进程：
bin/hbase-daemon.sh stop master

单独启动一个HRegionServer进程：
bin/hbase-daemon.sh start regionserver

单独停止一个HRegionServer进程：
bin/hbase-daemon.sh stop regionserver
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
5.5 启动成功标志

在master上使用jps命令：

$ jps

[root@master ~]# jps
2880 HMaster					#hbase master进程
1511 SecondaryNameNode			#hadoop进程
1321 NameNode                   #hadoop master进程
1659 ResourceManager			#hadoop进程
16029 Jps
2063 QuorumPeerMain				#zookeeper进程
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.

在weiqi1和weiqi2上使用jps命令

$ jps

[root@weiqi1 ~]# jps
9953 Jps
1234 DataNode                    #hadoop slave进程
1336 NodeManager                 #hadoop slave进程
1593 QuorumPeerMain              #zookeeper进程
1900 HRegionServer               #hbase slave进程
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.

同时也能在浏览器上通过http://192.168.1.60:16010web端查看Hbase信息

Hadoop2.8+HBase2.0+ZooKeeper3.4分布式集群环境搭建_Hadoop_03

5.6 关闭Hbase集群

关闭 master节点上的 hbase

[root@master ~]# stop-hbase.sh
  • 1.
5.7 进入hbase shell进行验证
[root@master ~]# hbase shell
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/weiqi/hbase-2.0.0/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/weiqi/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.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]
HBase Shell
Use "help" to get list of supported commands.
Use "exit" to quit this interactive shell.
Version 2.0.0, r7483b111e4da77adbfc8062b3b22cbe7c2cb91c1, Sun Apr 22 20:26:55 PDT 2018
Took 0.0018 seconds                                                                                                                  
hbase(main):001:0> list
TABLE                                                        
0 row(s)
Took 0.8049 seconds                                                                                                                  
=> []
hbase(main):002:0> status
1 active master, 0 backup masters, 2 servers, 0 dead, 2.0000 average load
Took 0.3276 seconds                                                                                                                  
hbase(main):003:0>
  • 1.
  • 2.
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