HBase — это распределенная база данных, основанная на Hadoop. Она обладает характеристиками высокой надежности, масштабируемой производительности, чтения и записи в реальном времени и широко используется в сценариях крупномасштабной обработки данных. При построении систем больших данных HBase часто используется в качестве уровня хранения, способного обрабатывать миллиарды строк данных и поддерживать произвольный доступ. Чтобы обеспечить высокую доступность и масштабируемость системы, предприятия обычно развертывают HBase в режиме кластера. В этом блоге подробно объясняется, как развернуть и настроить кластер HBase с нуля, а также анализировать его разработку и применение в проектах на основе реальных случаев применения.

HBase — это высоконадежная, высокопроизводительная, столбцово-ориентированная, масштабируемая распределенная система хранения, особенно подходящая для произвольных операций чтения и записи больших данных в реальном времени. HBase использует распределенную файловую систему Hadoop (HDFS) для хранения, координации и управления через Zookeeper. Ее базовая модель хранения аналогична BigTable от Google, поэтому она имеет широкий спектр сценариев применения в области больших данных.

Ключевые особенности HBase включают в себя:

• столбцовое хранилище：Отличие от традиционных реляционных баз данных,Хранение данных HBase основано на семействах столбцов.,Это позволяет ему работать лучше при работе с разреженными данными.
• горизонтальная масштабируемость：Добавляя узлы,HBase С ростом объема данных можно легко справиться, не влияя на производительность.
• Читайте и пишите в режиме реального времени：HBase Поддерживает операции чтения и записи в реальном времени больших объемов данных, что подходит для сценариев приложений с малой задержкой.

Подготовка перед развертыванием кластера

Прежде чем приступить к развертыванию кластера HBase, необходимо выполнить следующие приготовления:

Вот наиболее важные части подготовки: убедитесь, что каждый шаг выполнен правильно, чтобы избежать проблем в будущем.

Подробное объяснение развертывания кластера HBase.

1. Настройка среды Hadoop

HBase использует HDFS для хранения данных, поэтому сначала необходимо настроить кластер Hadoop. На каждом узле-сервере выполняются следующие шаги:

# Установитьполагаться
sudo yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel wget

# скачать Hadoop и разархивировать
wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz
tar -zxvf hadoop-3.3.0.tar.gz
sudo mv hadoop-3.3.0 /usr/local/hadoop

# Конфигурация Hadoop переменные среды
echo "export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop" >> ~/.bashrc
echo "export PATH=\$PATH:\$HADOOP_HOME/bin:\$HADOOP_HOME/sbin" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# Исправлять Hadoop Конфигурационный файл core-site.xml
sudo vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml

# core-site.xml Примеры контента
<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://master:9000</value>
  </property>
</configuration>

1. Установка и настройка Zookeeper

HBase использует Zookeeper для управления кластером, поэтому Zookeeper необходимо установить и настроить.

# скачать Zookeeper и разархивировать
wget https://downloads.apache.org/zookeeper/zookeeper-3.6.3/apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz
sudo mv apache-zookeeper-3.6.3-bin /usr/local/zookeeper

# создавать Zookeeper каталог данных
sudo mkdir -p /data/zookeeper
echo "1" > /data/zookeeper/myid

# Исправлять Zookeeper Конфигурационный файл
sudo vi /usr/local/zookeeper/conf/zoo.cfg

# zoo.cfg Примеры контента
tickTime=2000
dataDir=/data/zookeeper
clientPort=2181
initLimit=5
syncLimit=2
server.1=server1:2888:3888
server.2=server2:2888:3888
server.3=server3:2888:3888

1. Установка и настройка HBase

После настройки Hadoop и Zookeeper начните развертывание кластера HBase.

# скачать HBase и разархивировать
wget https://downloads.apache.org/hbase/2.4.9/hbase-2.4.9-bin.tar.gz
tar -zxvf hbase-2.4.9-bin.tar.gz
sudo mv hbase-2.4.9 /usr/local/hbase

# Конфигурация HBase переменные среды
echo "export HBASE_HOME=/usr/local/hbase" >> ~/.bashrc
echo "export PATH=\$PATH:\$HBASE_HOME/bin" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# Исправлять HBase Конфигурационный файл hbase-site.xml
sudo vi $HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml

# hbase-site.xml Примеры контента
<configuration>
  <property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://master:9000/hbase</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>server1,server2,server3</value>
  </property>
</configuration>

1. Запустить кластер

После завершения настройки запустите кластеры Hadoop, Zookeeper и HBase:

# запускать Hadoop
start-dfs.sh
start-yarn.sh

# запускать Zookeeper
/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start

# запускать HBase
start-hbase.sh

Убедитесь, что HBase работает правильно:

hbase shell

существовать HBase Shell , вы можете выполнить основные команды для просмотра рабочего состояния кластера, например: status и list ждать.

Детальная настройка кластера HBase

Файл конфигурации HBase разделен на несколько частей, каждая часть отвечает за разные функции. Основные файлы конфигурации следующие:

Конфигурация переменной среды HBase

существовать hbase-env.sh файл вы можете настроить HBase использовал Java среда выполнения,ограничения памяти и другие важные JVM параметр.Например：

# настраивать Java путь
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

# настраивать HBase сипользовал максимальную кучу памяти
export HBASE_HEAPSIZE=4G

# настраивать HBase используется Сборщик мусора
export HBASE_OPTS="-XX:+UseG1GC"

Настройка параметров кластера HBase

существуют в производственной среде, в соответствии Размер кластера и потребности бизнеса, вы можете hbase-site.xml Настройте следующие параметры в файле:

Благодаря разумной настройке параметров можно значительно улучшить HBase кластеризпроизводительностьистабильность。

Анализ кейса и разработка проекта

Анализ проекта

существуют В реальных проектах HBase Часто используется для создания ключевых компонентов хранилища на платформах больших данных. Например, платформа электронной коммерции использует HBase Храните данные о поведении пользователей через Spark В совокупности реализована система рекомендаций в реальном времени. HBase кластериз Высокая доступностьи Масштабируемость,Позволяет системе обрабатывать десятки тысяч запросов на чтение и запись в секунду.,и поддерживать низкую задержку.

Принципиальная схема архитектуры приложения HBase Ниже приводится HBase в этом проекте:

          +---------------------+
          |   User Behavior     |
          +---------------------+
                     |
                     v
          +---------------------+
          |      HBase          |
          +---------------------+
                     |
                     v
          +---------------------+
          |   Spark Processing  |
          +---------------------+
                     |
                     v
          +---------------------+
          |  Real-time Analysis |
          +---------------------+

Разработка и оптимизация проекта

В ходе разработки проекта существования,По мере увеличения объема данных и усложнения поведения пользователей,HBase Кластер постепенно масштабируется до десятков узлов. Для дальнейшего улучшения производительности команда HBase В кластере произведены следующие оптимизации:

В этом блоге подробно объясняется HBase Процесс развертывания и настройки кластера, от создания среды, установки программного обеспечения до настройки параметров, охватывает HBase Полный процесс создания кластера с нуля. На основе реальных примеров проектов HBase существуют Сценарии применения в системах больших данных и Стратегия оптимизации。посредством разумногоиз Конфигурацияиоптимизация,Кластер HBase может сыграть важную роль в обработке больших объемов данных,Обеспечьте эффективную и стабильную поддержку платформ больших данных.