hbase的部署过程-简述hbase部署与配置流程(7-10-63)

HBase本文目录一览：

• 1、在启动master
• 2、HBase配置文件详解(一)
• 3、hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)
• 4、如何使用Eclipse构建HBase开发环境
• 5、两台服务器手动部署大数据平台

在启动master

1、master启用NTP服务 master启动ntp，并检查是否启动成功：在这里插入图片描述 master设置防火墙，放行NTP协议请求 关闭防火墙即可。（如果不关闭防火墙，那就需要进行其它设置。

2、第一种情况，检查有没有插优盘或者移动硬盘。第二种情况，把光盘从光驱取出来。

3、首先我们打开cpu z，查看当前的cpu频率等信息。可以看到，当前cpu 频率为1gHz，是比较低的。如下。首先我们打开ryzen master，看到如下界面后，点击确定。

4、有一个文件大小出现了问题，你可以采用以下方法解决该问题：卸载后重新安装，注意要把该软件在系统盘安装的文件全部删除掉，再安装；也许是你下载的这个软件本身就有问题，建议你重新下载一份这个软件，再安装。

5、GFS的名字空间逻辑上是从文件元数据到路径名映射的一个查用表。

HBase配置文件详解(一)

HBase使用与Hadoop相同的配置系统，所有配置文件都位于 conf/ 目录中，需要保持群集中每个节点的同步。在对HBase进行配置，即编辑hbase-site.xml文件时，确保语法正确且XML格式良好。

addSbtPlugin（com.eed3si9n % sbt-assembly % 0.10）配置assembly的参数 参数在项目根目录下新建assembly.sbt。

首先，我们可以根据HBase的业务特点，即读多写少还是写多读少来分配读写的比例：HBase 中的相关配置如下：该值在HBase中默认为0，代表读写资源不分离。

HBase熔断切换的简单示例如下：如果想要更深入地理解主备熔断切换的设计理念，那么，需要优先理解一下滚动窗口计数，以及阈值判断相关的一些内容。

在分布式模式下， 当修改类hbase的配置文件后， 需要同步到集群中的其他节点上。HBase不会自动同步。 可以使用 rsync 、scp 等工具进行同步。 对于大部分配置，需要重启使之生效。 动态参数例外。

conf目录。根据查询火山引擎官网显示，hbase配置文件的保存路径是其安装目录下的conf目录中，打开conf目录即可看到hbase的配置文件。

hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)

1、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。

2、数据存储方式不同、适用场景不同。HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。

3、Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。

4、HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。

如何使用Eclipse构建HBase开发环境

1、连接到hbase。建表。这个示例代码是建立三个column family分别为columncolunm2和column3 入数据。在上面建好的表实现将文件以byte[]形式存储到hdfs中。

2、第一步：先启动hadoop守护进程 第二步：在eclipse上安装hadoop插件 复制 hadoop安装目录/contrib/eclipse-plugin/hadoop-0.200-eclipse-plugin.jar 到 eclipse安装目录/plugins/ 下。

3、首先，在新创建的项目中右键单击NewFloder，如下图所示。然后，在弹出来的窗口中，用鼠标单击创建一个名为lib的包，如下图所示。接下来，之后会显示创建完成后的项目目录的页面，如下图所示。

两台服务器手动部署大数据平台

在生产实践应用中，Hadoop非常合适应用于大数据存储和大数据的剖析应用，合适服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支撑PB级别的存储容量。

rsync可以增量的传输新增加的文件，也可以更新两台主机不同内容的文件（只传输差异部分）。具体的操作方式是这样，先确定好转移网站的时间，先在前一天，执行一次rsync，将数据全部传输至新服务器，这期间是不需要关闭网站的。

这也可能导致资源利用不均衡，长时间在一台服务器上运行一个大作业，而其他服务器就会等待。 不要忘了查看一个任务的作业总数。在必要时调整这个参数。 最好实时监控数据块的传输。

你可以在自己熟悉的开发环境之内创建、构建并部署大数据服务。 建模：Apache Hadoop或Hadoop发行版本为Hadoop集群提供了基础设施。然而，你仍然要写一大堆很复杂的代码来构建自己的MapReduce程序。

这种部署方式都需要一个前端代理服务器，前端代理有很多是用squid或者nginx做的，超有钱的会用netscaler。