HBase HA 集群搭建

本文详细介绍了HBase集群的安装步骤及高可用(HA)配置过程。从环境准备到各节点的具体配置,再到HBase HA的启动验证,提供了完整的实战指南。

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  1. 在真正进行安装前,我们先对全局节点进行一个整理,具体如下:
  2. 大体配置思路:指定hdfs(由于hbase依赖于hdfs,因此只开启hdfs即可。可以不需要开启yarn),指定ZooKeeper,指定regionserver。
  3. 各节点组件划分如下下图所示:
  4. 安装的Hbase的前提是ZooKeeper和hadoop的集群已经搭建完毕。(ZooKeeper和hadoop具体安装细节细节可以点击这里查看同时意味着防火墙、JDK、SSH免密登陆已经完成。
  5. 以下操作都在centos680上完成。
    1. 拷贝hbase-1.2.4-bin.tar.gz文件包到/opt(自己指定目录,一般自定义软件安装在/opt下),并解压到指定文件夹下:tar -zxvf hbase-1.2.4-bin.tar.gz -C /opt/bigdata/。
    2. 修改配置文件(在/opt/bigdata/hbase-1.2.4/conf/下)
      1. hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java
export HBASE_MANAGES_ZK=false
      1. hbase-site.xml

        <property>
                <name>hbase.rootdir</name>
                <value>hdfs://ns/hbase</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.cluster.distributed</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.zookeeper.quorum</name> 
                <value>zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181</value>
        </property>
      1.  regionservers

     zk1
     zk2
     zk3
    1. 复制hdfs的相关配置文件到hbase的conf目录下(假定当前位置是hbase的conf 目录),执行如下命令:
cp /opt/bigdata/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/core-site.xml /opt/bigdata/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/hdfs-site.xml .( 注意:这里有一个点,不要丢弃。
    1. 复制配置好的Hbase到其他机器上:
      1.  scp -r /opt/bigdata/hbase-1.2.4/ node2:/opt/bigdata/
      2.   scp -r /opt/bigdata/hbase-1.2.4/ node3:/opt/bigdata/
    2. 启动
      1. 到zk1,zk2,zk3上启动ZooKeeper(/opt/bigdata/zookeeper-3.4.9/bin/zkServer.sh start)
      2. 在centos680上启动hdfs(start-dfs.sh)
      3. 同时在centos680上启动Hbase(start-hbase.sh--在hbase bin目录下)
      4. 开启Hbase的HA,在centos681上执行(start-hbase.sh)
      5. 校验HA是否启动成功。
        1. 首先查看各节点进程。
          1. centos680(我这里将yarn开启了)
          2. centos681
          3. zk1
          4. zk2
          5. zk3
        2. 同时访问:centos680:16010可以查看hbase节点的状况。
        3. 注意:要实现Hbase的HA(High Availablity),必须在centos681上执行:hbase-daemon.sh start master
        4. 下图为centos680Hbase节点状态,及其他Region Servers、BackMaster信息。(成功!!!

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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