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注意:还没有下载安装包的,下载地址可以去这里查看:大数据相关常用软件下载地址集锦
上传HBase安装包
使用SecureCRT远程连接工具连接虚拟机Spark01,在存放应用安装包的目录/export/software/下执行“rz
”命令上传HBase安装包。
安装HBase
在虚拟机Spark01中,通过解压缩的方式安装HBase,将HBase安装到存放应用的目录/export/servers/。
tar -zxvf /export/software/hbase-1.2.1-bin.tar.gz -C /export/servers/
修改配置文件hbase-env.sh
在HBase安装目录下的conf目录,执行“vi hbase-env.sh
”命令编辑HBase配置文件hbase-env.sh,配置HBase运行时的相关参数。
# 指定JDK安装目录。
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_161
#指定不使用内置的ZooKeeper
export HBASE_MANAGES_ZK=false
vi hbase-site.xml
”命令编辑HBase配置文件hbase-site.xml,配置HBase相关参数。<property >
<name>hbase.rootdir</name>#HBase集群中所有HRegionServer共享目录,用来持久化HBase的数据
<value>hdfs://master/hbase</value>
</property>
<property >
<name>hbase.cluster.distributed</name>#设置HBase的存储模式为分布式存储
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>#设置ZooKeeper的服务器地址
<value>spark01:2181,spark02:2181,spark03:2181</value>
</property>
vi regionservers
”命令编辑HBase配置文件regionservers,配置运行HRegionServer所在的服务器主机名。spark02
spark03
复制Hadoop配置文件
进入Hadoop安装目录的conf目录,将配置文件core-site.xml和hdfs-site.xml复制到HBase安装目录下的conf目录,用于HBase启动时读取Hadoop的核心配置信息和HDFS配置信息。
cp {core-site.xml,hdfs-site.xml} /export/servers/hbase-1.2.1/conf/
配置备用HMaster
在HBase安装目录下的conf目录,执行“vi backup-masters
”命令编辑备用HMaster配置文件backup-masters,配置备用HMaster所在的服务器主机名spark02。
分发HBase安装目录
为了便于快速配置HBase集群中其他服务器,将虚拟机Spark01中的HBase安装目录分发到虚拟机Spark02和Spark03。
scp -r /export/servers/hbase-1.2.1/ root@spark02:/export/servers/
scp -r /export/servers/hbase-1.2.1/ root@spark03:/export/servers/
vi /etc/profile
”命令编辑系统环境变量文件profile,配置HBase环境变量。export HBASE_HOME=/export/servers/hbase-1.2.1
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
系统环境变量文件profile配置完成后保存并退出即可,随后执行“source /etc/profile
”命令初始化系统环境变量使配置内容生效。
start-hbase.sh
”命令启动HBase高可用集群。#export HBASE_MASTER_OPTS="$HBASE_MASTER_OPTS -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m"
#export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="$HBASE_REGIONSERVER_OPTS -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m"
好了,HBase的集群部署我们就讲到这里了,下一篇我们将讲解Kafka集群部署
转载自:https://blog.csdn.net/u014727709/article/details/131216154
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