服务器：hadoop-master,hadoop-slave01,hadoop-slave02
hbase版本：hbase-0.94.17.tar.gz
HBase自带了Zookeeper，但为了方便其他应用程序使用Zookeeper 在这里使用单独安装的Zookeeper集群。
Hadoop集群，Zookeeper集群，HBase集群是三个互相独立的集群，并不需要部署在相同的物理节点上，他们之间是通过网络通信的。
二：安装
tar -zxvf hbase-0.94.17.tar.gz -C /usr/local
chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hbase-0.94.17
hbase的版本需要与hadoop对应，查看是否对应只需要看hbase-0.94.17/lib/hadoop-core后面的版本号是否与hadoop的版本对应，如果不对应，可以将hadoop下hadoop-core文件复制过来，但是不能保证不会有问题
三：参数配置
切换到hadoop用户下
su - hadoop
1.配置hbase-env.sh文件（/usr/local/hbase-0.94.17/conf）
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_40
export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/hadoop-1.2.1/conf
export HBASE_MANAGES_ZK=false
export HBASE_HEAPSIZE=2048
注释：HBASE_CLASSPATH指向存放有Hadoop配置文件的目录，这样HBase可以找到HDFS
的配置信息，由于本文Hadoop和HBase部署在相同的物理节点，所以就指向了Hadoop安
装路径下的conf目录。HBASE_HEAPSIZE单位为MB，可以根据需要和实际剩余内存设置，
默认为1000。HBASE_MANAGES_ZK=false指示HBase使用已有的Zookeeper而不是自带的。
2.配置 hbase-site.xml文件
将hbase-0.94.17/src/main/resources/hbasse-default.xml文件 复制到conf的hbase-site.xml文件当中，修改如下配置
Maximum HStoreFile size. If any one of a column families' HStoreFiles has
grown to exceed this value, the hosting HRegion is split in two.
Default: 256M.
Memstore will be flushed to disk if size of the memstore
exceeds this number of bytes. Value is checked by a thread that runs
every hbase.server.thread.wakefrequency.
false: standalone and pseudo-distributed setups with managed Zookeeper
true: fully-distributed with unmanaged Zookeeper Quorum (see hbase-env.sh)
The port at which the clients will connect.
For example, "host1.mydomain.com,host2.mydomain.com,host3.mydomain.com".
By default this is set to localhost for local and pseudo-distributed modes
of operation. For a fully-distributed setup, this should be set to a full
list of ZooKeeper quorum servers. If HBASE_MANAGES_ZK is set in hbase-env.sh
this is the list of servers which we will start/stop ZooKeeper on.
Set to true to skip the 'hbase.defaults.for.version' check.
Setting this to true can be useful in contexts other than
the other side of a maven generation; i.e. running in an
ide. You'll want to set this boolean to true to avoid
seeing the RuntimException complaint: "hbase-default.xml file
seems to be for and old version of HBase (@@@VERSION@@@), this
version is X.X.X-SNAPSHOT"
注释：
1，hbase.rootdir：hbase所使用的文件系统为HDFS，根目录为hdfs://node0:9000/hbase，该目录应该由HBase自动创建，只需要指定到正确的HDFS NameNode上即可。
2，hbase.hregion.max.filesize：设置HStoreFile的大小，当 大于这个数时，就会split 成两个文件
3，hbase.hregion.memstore.flush.size：设置memstore的大小，当大于这个值时，写入磁盘
4，hbase.cluster.distributed：指定hbase为分布式模式
5，hbase.zookeeper.property.clientPort：指定zk的连接端口
6，zookeeper.session.timeout：RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后，ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除，HMaster收到移除通知后，会对这台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管.
7，hbase.zookeeper.property.tickTime：
8，hbase.zookeeper.quorum：默认值是 localhost，列出zookeepr的ensemble servers
9，hbase.regionserver.handler.count：
默认值：10
说明：RegionServer的请求处理IO线程数。
调优：
这个参数的调优与内存息息相关。
较少的IO线程，适用于处理单次请求内存消耗较高的Big PUT场景（大容量单次PUT或设置了较大cache的scan，均属于Big PUT）或ReigonServer的内存比较紧张的场景。
较多的IO线程，适用于单次请求内存消耗低，TPS要求非常高的场景。设置该值的时候，以监控内存为主要参考。
这里需要注意的是如果server的region数量很少，大量的请求都落在一个region上，因快速充满memstore触发flush导致的读写锁会影响全局TPS，不是IO线程数越高越好。
压测时，开启Enabling RPC-level logging，可以同时监控每次请求的内存消耗和GC的状况，最后通过多次压测结果来合理调节IO线程数。
这里是一个案例?Hadoop and HBase Optimization for Read Intensive Search Applications，作者在SSD的机器上设置IO线程数为100，仅供参考。
10，hbase.tmp.dir：指定HBase将元数据存放路径
3.配置regionservers
hadoop-slave01
hadoop-slave02
四：启动与关闭
bin/start-hbase.sh
bin/stop-hbase.sh
五：测试
bin/hbase shell
HBase Shell; enter 'help
Type "exit
Version 0.94.12, r1524863, Fri Sep 20 04:44:41 UTC 2013
hbase(main):001:0>
创建一个名为 tbTest的表，这个表只有一个 column family 为 testF。可以列出所有的表来检查创建情况，然后插入些值。
hbase(main):003:0> create 'tbTest', 'testF
0 row(s) in 1.2200 seconds
hbase(main):003:0> list
tbTest
1 row(s) in 0.0550 seconds
六：监控
用于访问和监控Hadoop系统运行状态
|
|
Daemon |
缺省端口 |
配置参数 |
|
HDFS |
Namenode |
50070 |
dfs.http.address |
|
Datanodes |
50075 |
dfs.datanode.http.address |
|
|
Secondarynamenode |
50090 |
dfs.secondary.http.address |
|
|
Backup/Checkpoint node* |
50105 |
dfs.backup.http.address |
|
|
MR |
Jobracker |
50030 |
mapred.job.tracker.http.address |
|
Tasktrackers |
50060 |
mapred.task.tracker.http.address |
|
|
HBase |
HMaster |
60010 |
hbase.master.info.port |
|
HRegionServer |
60030 |
hbase.regionserver.info.port |
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