本篇教程探讨了大数据技术 Hadoop学习(19)：HBase介绍及安装，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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序

     上一篇，我们讲述了Hive的CLI和JDBC，从编程和使用的角度进入了Hadoop生态。这里就介绍下Hadoop DataBase，简称HBase。
　  下面我们开始介绍HBase的介绍及安装。

介绍

一：定义
　　HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
二：架构


　
Client
　　包含访问HBase的接口，并维护cache来加快对HBase的访问，比如region的位置信息。
Master
　　为Region server分配region
　　负责Region server的负载均衡
　　发现失效的Region server并重新分配其上的region
　　管理用户对table的增删改查操作
Region Server
　　Regionserver维护region，处理对这些region的IO请求
　　Regionserver负责切分在运行过程中变得过大的region
Zookeeper作用
　　通过选举，保证任何时候，集群中只有一个master，Master与RegionServers 启动时会向ZooKeeper注册
　　存贮所有Region的寻址入口
　　实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知给Master
　　存储HBase的schema和table元数据
　　默认情况下，HBase 管理ZooKeeper 实例，比如， 启动或者停止ZooKeeper　　Zookeeper的引入使得Master不再是单点故障
 Write-Ahead-Log（WAL）

　　每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中（HLog文件格式见后续），HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取 到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。
HBase容错性
Master容错：
　　Zookeeper重新选择一个新的Master　　　　无Master过程中，数据读取仍照常进行；　　　　无master过程中，region切分、负载均衡等无法进行；RegionServer容错：
　　定时向Zookeeper汇报心跳，如果一旦时间内未出现心跳，Master将该RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上，失效服务器上“预写”日志由主服务器进行分割并派送给新的RegionServer
Zookeeper容错：
　　Zookeeper是一个可靠地服务，一般配置3或5个Zookeeper实例Region定位流程：


































安装

一：已安装服务
　　
二：新增服务
　　
三：勾选HBase
　　
四：分布HBase相关组件
　　
五：分配从节点和客户端
　　
 
六：HBase配置
　　设置HBase的配置。
　　
七：预览
　　安装前预览。
　　
八：安装，测试，启动
　　开始安装了，我们耐心的等待。
　　
八：完成
　　
　　
　　
九：效果
　　我们可以看到ambari的监控界面可以看到已经装好的HBase　　
　　
　　
　　
十：shell命令登陆

?1hbase shell

　　
十一：HBase UI 
　　
 
　　
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　　到此，本章节的内容讲述完毕。

   

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