zookeeper集群

集群下的hbase安装见：https://blog.csdn.net/qq_25948717/article/details/80718580 vim hbase-env.sh 做如下修改： export HBASE_MANAGES_ZK=false export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_172 -------------------------------------------------------------------------------------------------- vim hbase-site.xml 做如下修改：注意这里因为是采用的zookeeper分布式hbase集群，无比采用hdfs文件系统，其他的不行 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ vim regionservers编辑hbase节点， 集群中安装zookeeperper见：https://blog.csdn.net/qq_25948717/article/details/80958969 输入： node80 node81 node82 将修改后的文件复制到其他节点

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/78309501 这边博文就带着大家一起学习如何安装HBase，首先，我们来学习如何在单节点上安装HBase，后续会带着大家一起学习如何搭建HBase集群。 一、配置服务器主机名和IP映射 1、配置主机名 vim /etc/sysconfig/network NETWORKING=yes HOSTNAME=liuyazhuang121 NTPSERVERARGS=iburst 2、配置主机名映射 vim /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 192.168.209.121 liuyazhuang121 二、安装Hadoop 1、伪分布式安装 请参考博文：《 Hadoop之——Hadoop2.4.1伪分布搭建 》 2、 集群安装 请参考博文《 Hadoop之——CentOS + hadoop2.5.2分布式环境配置 》 3、 高可用集群安装 请参考博文《 Hadoop之——Hadoop2.5.2

Hbase集群配置信息如下： Hadoop：hadoop-0.20.2，1 个Master节点（兼做Slave节点）3个Slave节点 Zookeeper：zookeeper-3.3.2 3个Zookeeper节点 Hbase：hbase-0.90.3 一个HMasterServer节点（兼做HRegionServer）,3个HRegionServer节点 OS ： ubuntu11.04 机器环境（3个VM节点）: 192.168.128.131 master 192.168.128.132 slave1 192.168.128.133 slave2 并配置ssh无密码通信 一、关于虚拟机注意事项 在机器上创建第一个虚拟机后，默认的hostname 为 ubuntu,这时候拷贝两个备份，三台虚拟机的主机名均为ubuntu。 1.如果不更改hostname的话，搭建hadoop集群后执行Reduce任务时会抛出异常： mapred.JobClient: Task Id :attempt_201111222034_0001_m_000002_0, Status : FAILED Too many fetch-failures 11/11/22 20:56:19 WARN mapred.JobClient: Error reading

HBase集群安装部署与测试 Hadoop 2.7.2 Spark 2.0.0 Kafka 0.10.0.0 HBase 1.2.2 Zookeeper 3.4.8 参考： http://www.tuicool.com/articles/VV7bam http://blog.csdn.net/yinedent/article/details/48275407 1 下载： http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hbase/stable/ http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hbase/stable/hbase-1.2.2-bin.tar.gz 2 解压： root@py-server:/server# tar xvzf hbase-1.2.2-bin.tar.gz root@py-server:/server# mv hbase-1.2.2/ hbase 3 环境变量： vi ~/.bashrc export HBASE_HOME=/server/hbase export PATH=$HBASE_HOME/bin source ~/.bashrc 4 配置： 依赖zookeeper环境，zookeeper集群参考spark安装部署里边的相应内容。主备Master。 5台机配置如下： 4.1 配置hbase-site.xml

zookeeper是hbase集群的"协调器"。由于zookeeper的轻量级特性，因此我们可以将多个hbase集群共用一个zookeeper集群，以节约大量的服务器。多个hbase集群共用zookeeper集群的方法是使用同一组ip，修改不同hbase集群的"zookeeper.znode.parent"属性，让它们使用不同的根目录。比如cluster1使用/hbase-c1,cluster2使用/hbase-c2，等等。 使用以上方法有一个现实的问题：如何避免各集群的相互干扰？因为client的配置权是在用户手上，并不能保证用户永远是配置正确的，那么会产生某个用户访问了不该他访问的hbase集群。此时数据安全性成了很大的问题，甚至可能出现误删除数据。我们需要在zookeeper层屏弊掉该问题。 zookeeper3.x版本起自带了简单的ACL功能(注意3.3.x版本起不再支持按hostname来分配权限)。见：http://zookeeper.apache.org/doc/r3.3.2/zookeeperProgrammers.html#sc_ZooKeeperAccessControl。进行权限配置主要使用digest和ip两种方法。其中digest是用户密码方式，对用户来说使用上并不透明。ip配置最简单，对用户也是透明的，用户并不知道的情况下就能限制它的访问权限。

安装hbase的条件： Hadoop zookeeper 开始安装： 上传、解压： 删除压缩包： 删除hbase下的docs文件 因为docs’文件中，都是html无用的文件，会严重影响传输效率 —-如果不是apache下的产品，建议不删除 配置环境变量： 打开官网：开始配置hbase的配置文件： 说明： hbase.rootdir：hbase的数据，放到hdfs的哪个位置上存储 hbase.cluster.distributed：集群是否开启，默认是false，我们需要修改成true hbase.zookeeper.quorum：关联zookeeper在哪里 多个主句之间用,隔开 由安装文档可知，我们需要配置conf 下的hbase-site.xml文件： 继续读官方安装文档： —关联jdk： 发送安装文件到其他服务器： 发环境变量： 三台主机，同时保存环境变量 启动hdfs： 启动时有数据同步过程，会进入安全模式 耐心等待数据同步完成，三个节点启动成功 50070端口查看 分别jps查看 确认dfs启动完成，再启动zookeeper 启动zookeeper以后，一定要查看状态 zkServer.sh start 启动 zkServer.sh status 查看状态 **所有服务器启动zookeeper成功，所有主机选择了响应的leader和follower

zookeeper与hbase分布式搭建 zookeeper集群 1.zookeeper，故名思意，就是动物园管理员的意思，Hadoop生态里面的东西基本上都是一些小动物的昵称，所以，就这么来了 这里接前篇的Hadoop分布式搭建，所有平台都搭建在/root/app目录下 （千万别学我用根用户弄，我是为了懒得敲sudo） 我们将下载的zookeeper安装包上传至虚拟机中，然后解压 tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz 解压好了之后，我们建立两个文件夹，一个是zkdata,一个是zkdatalog mkdir zkdata # 数据 mkdir zkdatalog # 日志 2.我们cd进conf文件夹下，配置zoo.cfg文件，然这个文件夹里只有个叫zoo_sample.cfg（~ 废话，重命名啊 ~） 修改如下图所示： 其实也就是这些参数，有几个不用改。 tickTime=2000 initLimit=10 syncLimit=5 dataDir=/root/app/zookeeper-3.4.10/zkdata clientPort=2181 dataLogDir=/root/app/zookeeper-3.4.10/zkdatalog server.1=master:2888:3888 server.2=slave1:2888:3888

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。 ZooKeeper的架构通过冗余服务实现高可用性。因此，如果第一次无应答，客户端就可以询问另一台ZooKeeper主机。ZooKeeper节点将它们的数据存储于一个分层的命名空间，非常类似于一个文件系统或一个前缀树结构。客户端可以在节点读写，从而以这种方式拥有一个共享的配置服务。更新是全序的。 基于ZooKeeper分布式锁的流程 在zookeeper指定节点（locks）下创建临时顺序节点node_n 获取locks下所有子节点children 对子节点按节点自增序号从小到大排序 判断本节点是不是第一个子节点，若是，则获取锁；若不是，则监听比该节点小的那个节点的删除事件 若监听事件生效，则回到第二步重新进行判断，直到获取到锁 具体实现 下面就具体使用java和zookeeper实现分布式锁，操作zookeeper使用的是apache提供的zookeeper的包。 通过实现Watch接口，实现process(WatchedEvent event)方法来实施监控，使CountDownLatch来完成监控

zookeeper介绍 ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。这是百度百科上的一个介绍，有同学想要了解zookeeper的详细信息，可以看一下官方的文档和一些相关博客。本文只介绍如何安装zookeeper。 zookeeper的安装配置 设定我们有三台服务器：hostname1，hostname2，hostname3。 首先需要确定每台机器都能识别这三个主机名。可以在/etc/hosts文件中进行配置。 172.18.11.1 hostname1 172.18.11.2 hostname2 172.18.11.3 hostname3 另外还需要确认每台机器上都配好了java环境。 下载zookeeper并解压 下载地址： http://www.webhostingreviewjam.com/mirror/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.6/zookeeper-3.4.6.tar.gz 把zookeeper解压到指定文件夹下，这里解压到/opt文件夹下 tar zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz -C /opt/ ln -s

我们使用Solr Replication可以实现Solr服务器的可用性，即使某一个索引副本由于磁盘介质故障或者误操作删除等，其他的多个复制副本仍然可以提供服务。如果只是单纯的基于Solr Replication技术，只能对一个索引进行管理维护，当索引数据达到一定规模，搜索的性能成了瓶颈，除了重新规划设计索引，实现逻辑划分以外，没有更好地方法实现查询服务器的可扩展性。 SolrCloud就是为了解决这个问题而提出的。SolrCloud通过ZooKeeper集群来进行协调，使一个索引（SolrCloud中叫做一个Collection）进行分片，各个分片可以分布在不同的物理节点上，而且，对于同一个Collection的多个分片（Shard）之间没有交集，亦即，多个物理分片组成一个完成的索引Collection。为了保证分片数据的可用性，SolrCloud自动支持Solr Replication，可以同时对分片进行复制，冗余存储。下面，我们基于Solr最新的4.3.1版本进行安装配置SolrCloud集群，通过实践来实现索引数据的分布存储和检索。 准备工作 服务器信息 三台服务器： [plain] view plain copy 10.95.3.61 master 10.95.3.62 slave1 10.95.3.65 slave4 ZooKeeper集群配置 安装ZooKeeper集群