hbase集成内置的zookeeper

本教程详细讲解在指定目录下安装和部署Zookeeper、Hadoop、Hbase和Hive软件，提供集群容灾能力计算公式，并强调集群节点数量应为奇数以提高容灾能力。

ZooKeeper是一个由雅虎开发的广泛应用的开源分布式协调服务，灵感源自Google的Chubby系统。其主要目标是为分布式应用程序提供一致性服务，包括数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、主节点选举、分布式锁以及分布式队列等功能。ZooKeeper的设计理念简单高效，高可用性，使得复杂的分布式协调任务在分布式环境中更易于管理。在ZooKeeper的集群架构中，存在三种角色：Leader、Follower和Observer。集群中的Leader负责处理所有写操作和部分读操作，通过Zab协议确保数据一致性。Follower和Observer主要处理读请求。ZooKeeper的配置文件zoo.cfg包含了集群的相关设置，如tickTime定义心跳间隔，initLimit和syncLimit限制选举和同步操作时间，dataDir和dataLogDir存储数据快照和事务日志，clientPort定义客户端连接端口。通过zookeeper-server status命令可以查看节点角色，如输出"Mode: follower"表示Follower，"Mode: leader"表示Leader。Observer角色通过peerType=observer配置启用，提供读服务而不参与写操作和选举过程，增强系统的可扩展性。在大型分布式系统如Hadoop和HBase中，ZooKeeper作为重要协调组件确保集群运行和数据一致性。

在IT行业中，HBase和ZooKeeper是两个关键的组件，尤其在大数据处理和分布式系统中扮演着重要角色。HBase是基于Google Bigtable模型的分布式、版本化、列族式的NoSQL数据库，而ZooKeeper则是为分布式应用程序提供一致性服务的软件，常用于命名服务、配置管理和集群同步。两者之间的协作确保了HBase的稳定运行。当遇到“hbase zk异常启动不了”的问题时，通常意味着HBase依赖的ZooKeeper服务出现了故障，这可能是由多种原因导致的。在给定的描述中，我们发现了一个具体的问题：Linux磁盘空间满导致HBase宕机，同时ZooKeeper的日志中出现了“Fypersistence.Util: Last transaction was partial”的错误信息。这个错误表明ZooKeeper在写入事务日志时遇到了问题，因为磁盘空间不足，导致事务记录不完整。ZooKeeper使用事务日志来跟踪所有客户端的请求和服务器状态，如果这些日志不能被正确地保存，ZooKeeper将无法正常工作。解决这个问题的第一步是清理Linux磁盘空间。可以使用df -h命令检查磁盘使用情况，然后使用rm或者find命令删除不必要的文件，特别是临时文件、日志文件和其他大型无用数据。在HBase和ZooKeeper的环境中，特别需要注意清理HBase的WAL（Write-Ahead Log）文件、HFile以及ZooKeeper的数据日志和事务日志。完成磁盘空间清理后，需要处理ZooKeeper的日志异常。在/mybk/zookeeper/version-2目录下，找到并删除异常的日志文件。这通常包括.log和.snap文件，它们分别存储了ZooKeeper的事务日志和快照。但是要注意，删除这些文件可能会导致ZooKeeper失去一部分数据，因此在执行此操作前，应确认是否有数据备份，或者是否可以接受数据丢失。在清理并解决日志问题后，可以尝试重启ZooKeeper服务。在ZooKeeper的配置文件（通常是zoo.cfg）中，确认数据目录和日志目录

基于SpringBoot框架，整合MyBatis和Phoenix，利用HikariCP连接池实现对HBase的高效数据访问。该项目通过实体类映射，提供对HBase表的增删改查操作，并支持分页功能，为开发人员提供便捷的操作HBase数据库的方案。

这个文件是一个集成的压缩包，包含了Zookeeper和Kafka两个重要的分布式系统组件。Zookeeper提供命名服务、配置管理和集群协调等功能，具有高一致性和高可用性；而Kafka作为实时数据管道和流应用平台，支持高吞吐量、低延迟的消息中间件。用户可以在Linux操作系统下通过下载、解压和配置环境后，快速部署和管理这两个服务。

Zookeeper是Apache Hadoop项目的重要组成部分，提供分布式应用程序协调服务。它通过统一的命名空间简化了分布式环境中的数据管理，支持配置维护、命名服务、分布式同步和组服务等功能。zookeeper-3.4.10.tar.gz是特定版本的压缩包文件，用于在Linux或类Unix系统中分发软件。通过执行 tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz 命令可以解压该文件，并获得包含所有运行Zookeeper所需文件和配置的解压目录zookeeper-3.4.10。

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。

Sqoop是一款用于在Hadoop生态系统中进行数据迁移的强大工具，尤其适用于关系型数据库与Hadoop之间的数据交换。 核心功能： 将数据从关系型数据库导入HDFS、Hive或HBase 将HDFS数据导出到关系型数据库 实践指南： 本笔记基于多年的Sqoop使用经验，总结了关键要点和操作指南，帮助初学者快速上手。 Hive集成： 使用Sqoop将关系型数据库中的数据导入Hive表，实现高效数据分析。 通过Sqoop将Hive表数据导出到关系型数据库，方便数据共享和应用。 HBase集成： 利用Sqoop将关系型数据库数据导入HBase，构建高性能NoSQL数据库。 使用Sqoop将HBase数据导出到关系型数据库，支持数据备份和迁移。