2. Hbase集群安装前注意
1) Java:(hadoop已经安装了)
2) Hadoop 0.20.x / Hadoop-2.x 已经正确安装,并且可以启动 HDFS 系统, 可参考的Hadoop安装文档:Hadoop集群配置(最全面总结)http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7237395
3) ssh 必须安装ssh , sshd 也必须运行,这样Hadoop的脚本才可以远程操控其他的Hadoop和Hbase进程。ssh之间必须都打通,不用密码都可以登录,详细方法可以 Google一下 ("ssh passwordless login").
4) NTP:集群的时钟要保证基本的一致。稍有不一致是可以容忍的,但是很大的不一致会 造成奇怪的行为。 运行 NTP 或者其他什么东西来同步你的时间.
如果你查询的时候或者是遇到奇怪的故障,可以检查一下系统时间是否正确!
设置集群各个节点时钟:date -s “2012-02-13 14:00:00”
5)
ulimit
和 nproc:
Base是数据库,会在同一时间使用很多的文件句柄。大多数linux系统使用的默认值1024是不能满足的,会导致FAQ: Why do I see "java.io.IOException...(Too manyopen files)" in my logs?异常。还可能会发生这样的异常
2010-04-06 03:04:37,542 INFO org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient: ExceptionincreateBlockOutputStream java.io.EOFException
2010-04-06 03:04:37,542 INFO org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient:Abandoning block blk_-6935524980745310745_1391901
所以你需要修改你的最大文件句柄限制。可以设置到10k. 你还需要修改 hbase 用户的 nproc,如果过低会造成 OutOfMemoryError异常。 [2] [3].
需要澄清的,这两个设置是针对操作系统的,不是Hbase本身的。有一个常见的错误是Hbase运行的用户,和设置最大值的用户不是一个用户。在Hbase启动的时候,第一行日志会现在ulimit信息,所以你最好检查一下。
可以先查看当前用户 ulimit:
ulimit -n
设置ulimit:
如果你使用的是Ubuntu,你可以这样设置:
在文件 /etc/security/limits.conf 添加一行,如:
hadoop - nofile 32768
可以把 hadoop 替换成你运行Hbase和Hadoop的用户。如果你用两个用户,你就需要配两个。还有配nproc hard 和 softlimits. 如:
hadoop soft/hard nproc 32000
在 /etc/pam.d/common-session 加上这一行:
session required pam_limits.so
否则在 /etc/security/limits.conf上的配置不会生效.
还有注销再登录,这些配置才能生效!
7 )修改Hadoop HDFS Datanode同时处理文件的上限:dfs.datanode.max.xcievers
一个 Hadoop HDFS Datanode 有一个同时处理文件的上限. 这个参数叫 xcievers (Hadoop的作者把这个单词拼错了). 在你加载之前,先确认下你有没有配置这个文件conf/hdfs-site.xml里面的xceivers参数,至少要有4096:
<property>
<name>dfs.datanode.max.xcievers</name>
<value>4096</value>
</property>
对于HDFS修改配置要记得重启.
如果没有这一项配置,你可能会遇到奇怪的失败。你会在Datanode的日志中看到xcievers exceeded,但是运行起来会报 missing blocks错误。例如: 02/12/1220:10:31 INFO hdfs.DFSClient: Could not obtain blockblk_XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX_YYYYYYYY from any node: java.io.IOException: No livenodes contain current block. Will get new block locations from namenode andretry...
8)继承hadoop安装的说明:
每个机子/etc/hosts
10.64.56.74 node2 (master)
10.64.56.76 node1 (slave)
10.64.56.77 node3 (slave)
9) 继续使用hadoop用户安装
Chown –R hadoop /usr/local/hbase
3. 分布式模式配置
conf/hbase-env.sh
# exportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0/
exportJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.26
# Tell HBase whether it should manage it'sown instance of Zookeeper or not.
export HBASE_MANAGES_ZK=true
不管是什么模式,你都需要编辑 conf/hbase-env.sh
来告知Hbase java的安装路径.在这个文件里你还可以设置Hbase的运行环境,诸如 heapsize和其他 JVM有关的选项, 还有Log文件地址,等等. 设置 JAVA_HOME
指向 java安装的路径.
一个分布式运行的Hbase依赖一个zookeeper集群。所有的节点和客户端都必须能够访问zookeeper。默认的情况下Hbase会管理一个zookeep集群。这个集群会随着Hbase的启动而启动。当然,你也可以自己管理一个zookeeper集群,但需要配置Hbase。你需要修改conf/hbase-env.sh
里面的HBASE_MANAGES_ZK
来切换。这个值默认是true的,作用是让Hbase启动的时候同时也启动zookeeper.
让Hbase使用一个现有的不被Hbase托管的Zookeep集群,需要设置 conf/hbase-env.sh
文件中的HBASE_MANAGES_ZK
属性为 false
# Tell HBase whether it should manage it's own instanceof Zookeeper or not.
exportHBASE_MANAGES_ZK=false
要想运行完全分布式模式,加一个属性 hbase.cluster.distributed
设置为 true
然后把 hbase.rootdir
设置为HDFS的NameNode的位置。 例如,你的namenode运行在node1,端口是49002 你期望的目录是 /hbase
,使用如下的配置:hdfs://node1:49002/hbase
hbase.rootdir:这个目录是region server的共享目录,用来持久化Hbase。URL需要是'完全正确'的,还要包含文件系统的scheme。例如,要表示hdfs中的'/hbase'目录,namenode 运行在node1的49002端口。则需要设置为hdfs://node1:49002/hbase。默认情况下Hbase是写到/tmp的。不改这个配置,数据会在重启的时候丢失。默认: file:///tmp/hbase-${user.name}/hbase
hbase.cluster.distributed :Hbase的运行模式。false是单机模式,true是分布式模式。若为false,Hbase和Zookeeper会运行在同一个JVM里面。
默认: false
在hbase-site.xml配置zookeeper:
当Hbase管理zookeeper的时候,你可以通过修改zoo.cfg来配置zookeeper,
一个更加简单的方法是在 conf/hbase-site.xml里面修改zookeeper的配置。Zookeeer的配置是作为property写在 hbase-site.xml里面的。
对于zookeepr的配置,你至少要在 hbase-site.xml中列出zookeepr的ensemble servers,具体的字段是 hbase.zookeeper.quorum. 该这个字段的默认值是 localhost,这个值对于分布式应用显然是不可以的. (远程连接无法使用)。
hbase.zookeeper.property.clientPort:ZooKeeper的zoo.conf中的配置。 客户端连接的端口。
hbase.zookeeper.quorum:Zookeeper集群的地址列表,用逗号分割。例如:"host1.mydomain.com,host2.mydomain.com,host3.mydomain.com".默认是localhost,是给伪分布式用的。要修改才能在完全分布式的情况下使用。如果在hbase-env.sh设置了HBASE_MANAGES_ZK,这些ZooKeeper节点就会和Hbase一起启动。
默认: localhost
运行一个zookeeper也是可以的,但是在生产环境中,你最好部署3,5,7个节点。部署的越多,可靠性就越高,当然只能部署奇数个,偶数个是不可以的。你需要给每个zookeeper 1G左右的内存,如果可能的话,最好有独立的磁盘。 (独立磁盘可以确保zookeeper是高性能的。).如果你的集群负载很重,不要把Zookeeper和RegionServer运行在同一台机器上面。就像DataNodes 和 TaskTrackers一样
hbase.zookeeper.property.dataDir:ZooKeeper的zoo.conf中的配置。 快照的存储位置
把ZooKeeper保存数据的目录地址改掉。默认值是 /tmp ,这里在重启的时候会被操作系统删掉,可以把它修改到 /home/hadoop/zookeeper (这个路径hadoop用户拥有操作权限)
对于独立的Zookeeper,要指明Zookeeper的host和端口。可以在 hbase-site.xml中设置, 也可以在Hbase的CLASSPATH下面加一个zoo.cfg配置文件。 HBase 会优先加载 zoo.cfg 里面的配置,把hbase-site.xml里面的覆盖掉.
参见 http://www.yankay.com/wp-content/hbase/book.html#hbase_default_configurations可以查找hbase.zookeeper.property 前缀,找到关于zookeeper的配置。
Node1
Node2
完全分布式模式的还需要修改conf/regionservers
. 在这里列出了你希望运行的全部 HRegionServer,一行写一个host (就像Hadoop里面的 slaves
一样). 列在这里的server会随着集群的启动而启动,集群的停止而停止.
4. 运行和确认安装
当Hbase托管ZooKeeper的时候Zookeeper集群的启动是Hbase启动脚本的一部分
首先确认你的HDFS是运行着的。你可以运行HADOOP_HOME
中的 bin/start-hdfs.sh
来启动HDFS.你可以通过put命令来测试放一个文件,然后有get命令来读这个文件。通常情况下Hbase是不会运行mapreduce的。所以比不需要检查这些。
用如下命令启动Hbase:
bin/start-hbase.sh
这个脚本在HBASE_HOME
目录里面。
你现在已经启动Hbase了。Hbase把log记在 logs
子目录里面. 当Hbase启动出问题的时候,可以看看Log.
Hbase也有一个界面,上面会列出重要的属性。默认是在Master的60010端口上H (HBase RegionServers 会默认绑定 60020端口,在端口60030上有一个展示信息的界面 ).如果Master运行在 node1
,端口是默认的话,你可以用浏览器在 http://node:60010
看到主界面. .
一旦Hbase启动,可以看到如何建表,插入数据,scan你的表,还有disable这个表,最后把它删掉。
可以在Hbase Shell停止Hbase
$./bin/stop-hbase.sh
stoppinghbase...............
停止操作需要一些时间,你的集群越大,停的时间可能会越长。如果你正在运行一个分布式的操作,要确认在Hbase彻底停止之前,Hadoop不能停.
除了启动habse,
执行:bin/start-hbase.sh启动habse
你需要自己去运行zookeeper:
${HBASE_HOME}/bin/hbase-daemons.sh {start,stop} zookeeper
你可以用这条命令启动ZooKeeper而不启动Hbase. HBASE_MANAGES_ZK 的值是 false, 如果你想在Hbase重启的时候不重启ZooKeeper,你可以这样。
5. 测试
可以使用jps查看进程:在master上:
在node2,node3(slave节点)上
通过浏览器查看60010端口:
1. 安装中出现的问题
用./start-hbase.sh启动HBase后,执行hbase shell
# bin/hbase shell
HBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supported commands.
Version: 0.20.6, rUnknown, Thu Oct 28 19:02:04 CST 2010
接着创建表时候出现如下情况:hbase(main):001:0> create 'test',''c
NativeException: org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException: null
jps下,发现主节点上HMaster没有启动,查理HBase log(logs/hbase-hadoop-master-ubuntu.log)里有下面异常:
FATAL org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster: Unhandled exception. Starting shutdown.
java.io.IOException: Call to node1/10.64.56.76:49002 failed on local exception: java.io.EOFException
解决:
从hadoop_home/下面cp一个hadoop/hadoop-core-0.20.203.0.jar到hbase_home/lib下。
因为Hbase建立在Hadoop之上,所以他用到了hadoop.jar,这个Jar在 lib 里面。这个jar是hbase自己打了branch-0.20-append 补丁的hadoop.jar. Hadoop使用的hadoop.jar和Hbase使用的 必须 一致。所以你需要将 Hbaselib 目录下的hadoop.jar替换成Hadoop里面的那个,防止版本冲突。比方说CDH的版本没有HDFS-724而branch-0.20-append里面有,这个HDFS-724补丁修改了RPC协议。如果不替换,就会有版本冲突,继而造成严重的出错,Hadoop会看起来挂了。
再用./start-hbase.sh启动HBase后,jps下,发现主节点上HMaster还是没有启动,在HBase log里有下面异常:
FATAL org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster: Unhandled exception. Starting shutdown.
java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/configuration/Configuration
解决:
在NoClassDefFoundError,缺少 org/apache/commons/configuration/Configuration
果断给他加一个commons-configuration包,
从hadoop_home/lib下面cp一个hadoop/lib/commons-configuration-1.6.jar到hbase_home/lib下。
(集群上所有机子的hbase配置都需要一样)
创建表报错:
ERROR: java.io.IOException: Table Namespace Manager not ready yet, try again later
at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.getNamespaceDescriptor(HMaster.java:3101)
at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.createTable(HMaster.java:1738)
at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.createTable(HMaster.java:1777)
at org.apache.hadoop.hbase.protobuf.generated.MasterProtos$MasterService$2.callBlockingMethod(MasterProtos.java:38221)
at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer.call(RpcServer.java:2146)
at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer$Handler.run(RpcServer.java:1851)
解决:
1) 查看集群的所有机器上,
HRegionServer和HQuorumPeer进程是否都启动?
2)查看集群的所有机器的logs是不是有错误消息;
tail -f hbase-hadoop-regionserver-XXX..log
<value>hdfs://localhost:8020/hbase</value>
否则报错:java.lang.RuntimeException: HMaster Aborted
7)hosts注意顺序:
192.168.1.214 master
192.168.1.205 node1
192.168.1.207 node2
192.168.1.209 node3
192.168.1.205 T205.joy.cc
PS:遇到问题时,先查看logs,很有帮助。
HBase 官方文档,全面介绍hbase安装配置:
http://www.yankay.com/wp-content/hbase/book.html#hbase_default_configurations