hbase HA

hbase HA

  1. hbase配置

hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/
#保存pid文件
export HBASE_PID_DIR=/usr/hbase/pids

#修改HBASE_MANAGES_ZK,禁用HBase自带的Zookeeper,因为我们是使用独立的Zookeeper
export HBASE_MANAGES_ZK=false

java8注释掉

export HBASE_MASTER_OPTS="$HBASE_MASTER_OPTS -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:ReservedCodeCacheSize=256m"
export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="$HBASE_REGIONSERVER_OPTS -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:ReservedCodeCacheSize=256m"

hbase-site.xml

<configuration>
	<!-- 设置HRegionServers共享目录,请加上端口号 -->
  	<property>
    	<name>hbase.rootdir</name>
    	<value>hdfs://Arvin01:8020/hbase</value>
  	</property>

  	<!-- 指定HMaster主机 -->
  	<property>
   	<name>hbase.master</name>
    	<value>hdfs://Arvin01:60000</value>
  	</property>

  	<!-- 启用分布式模式 -->
  	<property>
    	<name>hbase.cluster.distributed</name>
    	<value>true</value>
  	</property>

  	<!-- 指定Zookeeper集群位置 -->
  	<property>
    	<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    	<value>Arvin01:2181,Arvin02:2181,hds:2181</value>
  	</property>

  	<!-- 指定独立Zookeeper安装路径 -->
  	<property>
    	<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
    	<value>/usr/zookeeper</value>
 	</property>

  	<!-- 指定ZooKeeper集群端口 -->
  	<property>
    	<name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
    	<value>2181</value>
  	</property>
</configuration>

regionservers
所有节点

  1. hbase启动

hdfs active 的节点上

./bin/start-hbase.sh

jps 查看进程
master:HMaster
salve:HRegionServer

hdfs standby 的节点启动备用master

./bin/hbase-daemon.sh start master

hbase web 端口:16010

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
<think>嗯,用户想了解如何搭建HBase的高可用集群,也就是HBase HA。我需要先理清楚HBase HA的基本概念和实现方式。HBase的高可用主要依赖于ZooKeeper和HDFS的HA机制,所以可能需要先确保这两部分已经配置好了。 首先,我应该回忆一下HBase的架构。HBase的HMaster存在单点故障问题,所以HA通常是通过配置多个HMaster来实现的,这些HMaster通过ZooKeeper进行协调,当活跃的Master宕机时,备用的会自动接管。同时,HBase的数据存储依赖于HDFS,所以HDFS本身的HA也需要配置,比如使用HDFS的NameNode HA。 那用户的提问可能需要分步骤讲解,包括前置条件、配置ZooKeeper、HDFS HAHBase多个Master以及RegionServer的配置。可能还需要考虑配置文件的具体修改,比如hbase-site.xml和regionservers文件。 接下来,我需要考虑用户的使用场景。可能用户是想要在生产环境中部署HBase集群,所以需要高可用性,避免单点故障。用户可能是系统管理员或者大数据工程师,有一定的Hadoop生态的基础知识,但可能对具体的HA配置步骤不太熟悉。 用户的真实需求可能不仅仅是步骤,还包括一些注意事项和验证方法。比如如何测试HA是否生效,或者在配置过程中可能遇到的常见问题,比如端口冲突、配置错误等。此外,用户可能还想知道如何管理和维护这样的集群,比如如何优雅地切换Master,或者如何监控集群状态。 另外,需要确认是否用户已经具备Hadoop和ZooKeeper的基础环境,或者是否需要从零开始指导。根据问题描述,用户可能已经了解一些,但需要详细的步骤说明。所以在回答中需要包括前置条件的检查,比如确保HDFS HA和ZooKeeper已经配置完成。 然后,具体的步骤可能包括: 1. 配置ZooKeeper集群,确保其高可用。 2. 配置HDFS HA,使用QJM或者共享存储。 3. 修改HBase的配置文件,设置多个HMaster节点,并指定ZooKeeper集群的信息。 4. 启动HBase集群,并验证各个组件的状态。 5. 测试故障转移,比如手动杀死活跃的HMaster,看备用的是否能接管。 在配置hbase-site.xml时,需要设置hbase.rootdir为HDFS的HA路径,比如使用hdfs://mycluster/hbase。同时,设置hbase.zookeeper.quorum为ZooKeeper的节点列表,以及启用分布式模式。 可能还需要配置备份HMaster的节点,在conf目录下创建backup-masters文件,添加备用Master的主机名。 另外,RegionServer的配置也需要考虑,确保每个节点上的RegionServer正确运行,并且HBase能够识别它们。 在验证部分,可能需要通过HBase的Web UI查看Master的状态,或者使用HBase Shell执行一些命令来确认集群正常运行。 最后,注意事项可能包括网络配置、时间同步、防火墙设置等,这些都是集群稳定运行的基础。 总结下来,回答的结构应该是先介绍HA的原理,然后分步骤详细说明配置过程,包括前置条件、具体配置、启动和验证,以及常见问题和注意事项。需要确保用户能够按照步骤操作,并理解每个步骤的作用。</think>搭建HBase高可用(HA)集群的核心是解决单点故障问题,主要涉及**多HMaster配置**和**依赖组件(HDFS、ZooKeeper)的高可用**。以下是分步指南: --- ### **一、前置条件** 1. **基础环境** - 至少3台Linux服务器(建议奇数节点,避免ZooKeeper脑裂) - JDK 1.8+、SSH免密登录、时间同步(NTP) - 已部署Hadoop HDFS HA集群(如NameNode HA + JournalNode) - 已部署ZooKeeper集群(至少3节点) --- ### **二、HDFS HA配置(若未完成)** HBase依赖HDFS存储数据,需先确保HDFS HA: 1. **配置NameNode HA** - 使用QJM(Quorum Journal Manager)或共享存储(如NFS)。 - 示例配置(`hdfs-site.xml`): ```xml <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>mycluster</value> </property> <property> <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name> <value>node1:8020</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name> <value>node2:8020</value> </property> <!-- 其他JournalNode、故障切换配置 --> ``` --- ### **三、ZooKeeper集群配置** 1. **安装ZooKeeper** - 在至少3台服务器部署ZooKeeper,配置`zoo.cfg`: ```properties dataDir=/data/zookeeper clientPort=2181 server.1=zk-node1:2888:3888 server.2=zk-node2:2888:3888 server.3=zk-node3:2888:3888 ``` - 在每个节点创建`myid`文件,内容为对应的服务器ID(如1、2、3)。 --- ### **四、HBase HA配置** #### 1. **HMaster高可用** - 在多个节点部署HMaster,配置`hbase-site.xml`: ```xml <!-- 指定HDFS HA地址 --> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://mycluster/hbase</value> </property> <!-- 启用分布式模式 --> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> <!-- 配置ZooKeeper集群 --> <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>zk-node1,zk-node2,zk-node3</value> </property> <!-- 设置ZooKeeper数据目录 --> <property> <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name> <value>/data/zookeeper</value> </property> ``` #### 2. **指定备份HMaster节点** - 在`conf/backup-masters`文件中添加备用HMaster主机名: ```text node2 node3 ``` #### 3. **配置RegionServers** - 在`conf/regionservers`文件中添加所有RegionServer节点: ```text node1 node2 node3 ``` --- ### **五、启动与验证** 1. **启动顺序** - 启动ZooKeeper集群:`zkServer.sh start` - 启动HDFS HA集群:`start-dfs.sh` - 启动HBase集群:`start-hbase.sh` 2. **验证HA功能** - **HMaster状态**:访问`http://active-hmaster:16010`,查看备用HMaster是否存活。 - **手动故障转移**:杀死当前活跃HMaster,观察备用节点是否自动接管。 - **HBase Shell测试**:执行`create 'test', 'cf'`和`list`命令确认读写正常。 --- ### **六、注意事项** 1. **网络与防火墙** - 确保节点间端口开放(如HBase Master端口16000、16010,ZooKeeper 2181、2888、3888)。 2. **数据持久性** - HBase数据依赖HDFS,需确保HDFS副本数(默认3)和容错能力。 3. **监控与日志** - 使用HBase Web UI(16010端口)或集成Prometheus监控。 - 日志路径:`logs/hbase-<user>-master-<hostname>.log` --- 通过上述步骤,即可搭建一个具备高可用性的HBase集群,能够自动处理HMaster和HDFS的故障切换,保障服务连续性。
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