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

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<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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