Zookeeper+Hadoop+Hbase+Hive(集成Hbase)安装部署教程

Hadoop、Hive和HBase的安装过程需要一定的步骤和配置，将详细介绍每个组件的安装及配置过程，帮助读者顺利完成整个部署流程。

随着HBase配置的进一步优化，现在支持内置Zookeeper，这一特性使得系统部署和管理更加便捷。

本教程指导您整合Hive与HBase，提供完整步骤和示例。

Hadoop的核心是HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce，它能够可靠、高效、可伸缩地处理海量数据。 Hadoop特性： 高可靠性 高效性 高可扩展性 高容错性 成本低 运行在Linux平台上 支持多种编程语言 Hadoop生态系统： 除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统还包含其他组件，例如Hive和HBase： Hive: 基于Hadoop的数据仓库工具，提供类似SQL的查询语言，方便数据分析。 HBase: 构建在HDFS之上的分布式、可伸缩、高可靠性的NoSQL数据库，适用于实时读写大数据。

CentOS7 搭建 Hadoop2.7.7 集群及 Hive、Zookeeper、HBase、Kylin 环境本指南详细阐述在 CentOS7 系统上搭建 Hadoop2.7.7 集群的流程，并涵盖 Hive1.2.2、Zookeeper3.4.14 集群、HBase1.x 以及 Kylin2.5.0 的环境配置步骤。此外，还将通过一个简单的 Kylin 案例演示其功能和使用方法。1. 系统环境准备 CentOS 7 操作系统 Java JDK 1.8 SSH 免密登录配置2. Hadoop2.7.7 集群搭建 下载 Hadoop2.7.7 安装包 配置 Hadoop 核心配置文件 (core-site.xml, hdfs-site.xml, yarn-site.xml, mapred-site.xml) 格式化 HDFS 文件系统 启动 Hadoop 集群**3. Hive1.2.2 环境配置 下载 Hive1.2.2 安装包 配置 Hive 核心配置文件 (hive-site.xml) 启动 Hive Metastore 服务4. Zookeeper3.4.14 集群搭建 下载 Zookeeper3.4.14 安装包 配置 Zookeeper 核心配置文件 (zoo.cfg) 启动 Zookeeper 集群5. HBase1.x 环境配置 下载 HBase1.x 安装包 配置 HBase 核心配置文件 (hbase-site.xml) 启动 HBase 集群*6. Kylin2.5.0 环境搭建 下载 Kylin2.5.0 安装包 配置 Kylin 核心配置文件 (kylin.properties) 启动 Kylin 服务7. Kylin 案例演示 创建 Kylin 项目 定义数据模型 构建 Cube 执行查询

Hadoop、HBase、Hive和ZooKeeper作为大数据技术栈的关键组件，在数据存储、处理和管理方面发挥着核心作用。了解它们之间的版本兼容性对于稳定部署和高效维护大数据集群至关重要。详细解析了2015年最新的版本对应关系，强调了不同版本间的兼容性需求和注意事项。例如，Hadoop 1.x.y和2.x.y系列与Hive 1.2.0及更高版本兼容，同时支持HBase 0.95.0以上版本。此外，ZooKeeper 3.4.x版本被推荐用于支持HBase 1.0.0及其后续版本。文章还指出，为确保平稳运行，推荐在升级和部署过程中注意对应关系的匹配，以避免可能的兼容性问题。

在大数据处理领域，Hadoop、HBase和Hive是核心组件，共同构建了高效可扩展的数据处理框架。档详细探讨了它们之间的版本兼容性及重要性。 Hadoop 是Apache基金会的开源项目，提供分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型，支持大数据存储和处理。Hadoop的更新可能影响到HBase和Hive的支持情况，版本匹配至关重要。 HBase 是基于Hadoop的分布式列式数据库，适合实时查询大数据。它与特定版本的Hadoop有协同依赖关系，版本兼容性需注意。 Hive 是Facebook开发的数据仓库工具，使用SQL-like查询语言（HQL）转换为MapReduce任务，用于大数据分析。Hive与Hadoop和HBase的兼容性影响数据存储和查询，版本匹配确保系统稳定运行。 版本兼容性 涉及API变更、依赖库升级和接口调整，必须确认所有组件的版本相互兼容，避免数据丢失和性能问题。在升级或部署时，务必查阅官方文档和社区指南确认版本兼容性。

HBase在实际应用中的性能优化方法中，行键按照字典序存储。设计行键时，要充分利用排序特性，将经常一起读取的数据存储在一起，确保最近可能访问的数据放在同一块。例如，可以考虑将时间戳作为行键的一部分，利用字典序排序的特性，使用Long.MAX_VALUE减去时间戳作为行键，这样能够保证新写入的数据在读取时能够快速命中。

Hive应用实例：WordCount词频统计任务要求：首先，需要创建一个需要分析的输入数据文件然后，编写HiveQL语句实现WordCount算法具体步骤如下： （1）创建input目录，其中input为输入目录。命令如下： $ cd /usr/local/hadoop $ mkdir input （2）在input文件夹中创建两个测试文件file1.txt和file2.txt，命令如下： $ cd /usr/local/hadoop/input $ echo \"hello world\" > file1.txt $ echo \"hello hadoop\" > file2.txt