1.1HBase的使用场景
? 大数据量 （100s TB级数据） 且有快速随机访问的需求。
? 例如淘宝的交易历史记录。数据量巨大无容置疑，面向普通用户的请求必然要即时响应。
? 容量的优雅扩展。
? 大数据的驱使，动态扩展系统容量的必须的。例如：webPage DB。
? 业务场景简单，不需要关系数据库中很多特性（例如交叉列、交叉表，事务，连接等等）。
? 优化方面：合理设计rowkey。因为hbase的查询用rowkey是最高效的，也几乎的唯一生产环境可行的方式。所以把你的查询请求转换为查询rowkey的请求吧。
1.2软件准备
hbase-0.98.8 【】
zookeeper-3.4.6 【】
2.配置
sudo vi /etc/profile HBASE_HOME=/home//source/hbase-0.98.8 ZK_HOME=/home/hadoop/source/zookeeper-3.4.6 PATH=$HBASE_HOME/bin:$ZK_HOME/bin export HBASE_HOME ZK_HOME
hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/jdk1.7
启动shell：
hbase shell
启动hbase：
start-hbase.sh
3.ZK
3.1概要
zk可以用来保证数据在zk集群之间事务性一致，如：
删除Server1中的数据后，其他集群的Server会自动同步删除之后的数据。
3.2安装
-
集群的规模小于等于3，各个集群的系统时间必须一致。
- 安装
（1）解压zk的压缩包到指定位置。
（2）修改conf文件，cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
（3）编辑zoo.cfg 修改dataDir=/home/zk/data 新增 server.0=hadoop0:2888:3888 server.1=hadoop1:2888:3888 server.2=hadoop2:2888:3888
（4）创建文件夹 mkdir /home/zk/data 在data目录下，创建文件myid，值为0
（5）用scp命令分发zk文件夹到集群
3.3启动/验证
启动zk的服务：zkServer.sh start
验证zk的启动状态：zkServer.sh status
4奇数选举
zookeeper的集群数推荐配置奇数，Leader选举算法采用了Paxos协议，该协议的核心思想是当多数Server写成功时，则任务数据写成功，如：
- 有3个Server，则两个写成功即可；
- 有4或5个Server，则三个写成功即可；
- 如果有3个Server，则最多运行1个Server挂掉
- 如果有4个Server，则同样最多运行1个Server挂掉
由此，我们可以看出3台服务器和4台服务器的容灾能力是一样的，所以为了节约服务器资源，一般我们采用奇数个数，作为服务器部署个数。
Hadoop+ZooKeeper+HBase集群配置
Hadoop集群安装&HBase实验环境搭建
基于Hadoop集群的HBase集群的配置 ‘
Hadoop安装部署笔记之-HBase完全分布模式安装
单机版搭建HBase环境图文教程详解
HBase 的详细介绍：
HBase 的下载地址：
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