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一、在介绍完全分布式之前先给初学者推荐本书：
《Hbase 权威指南》偏理论 PDF 下载见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-11/109762.htm
二、在安装完全分布式之前应该对他们的概念有个简单的认知：
1、Hadoop 擅长存储任意的、半结构化的，甚至是结构化的数据，几乎是现在所有数据库的一种补充。
2、Hbase 是 hadoop 数据库，hbase 并不是一个列式存储数据库，他是利用的磁盘上的列存储格式。
3、列存储数据库是以“列”为单位的聚合数据库，然后按顺序地存入磁盘。
4、RDBMS 与列存储数据库地区别：
rdbms 适合有限、有规则（范式、科德十二定律）地数据，适合实时存取数据地场景
hbase 适合键值对地数据存取或者有序地数据存取
5、hbase 数据库最基本地单位是“列”
6、一列或者多列形成一行，并且由唯一的“行键”来存储（行键就相当于 rdbms 中的主键索引是一样的性质）
7、一个表可以有若干行，其中每列可能有多个版本，每个单元格存储了不同地值
8、若干列构成了一个“列族”
9、一个列族地所有列存储在同一个底层地存储文件里，这个存储文件叫做 Hfile。
10、“列族”需在创建表的时候就定义好，且数量不要太多，修改也不要太频繁，一般只建议 1~2 个，最好只用一个
11、与列族相反，列地数量没有限制，列值得类型和长度也没有限制。
12、每一列得值和单元格得值都具有时间戳，默认由系统指定，也可以是用户自己指定。
13、一个单元格得数据默认是按“降序”排列的，访问时有限读取最新的数据。
14、hbase 数据存储模式：
test<rowkey,list<tests<column,list<value,timestamp>>>>
test 表示一个表，rowkey 是行键，包含一个列族 list(第一个 list)，列族种包含了 tests 存储列和对应的值，这些值存储在最后一个 list 种，并对应有时间戳
15、Hbase 是一个分布式的、持久性的、强一致性的存储系统。
三、hbase 分布式环境搭建：
1、并不是所有的 Hbase 运行模式都需要分布式，如果只是想在本地测试，只需要安装 Java 即可。
2、完全分布式搭建：
（1）、环境
系统：CentOS6.8
hadoop 版本：2.7.5
zookeeper 版本：3.4.11
hbase 版本：1.4.0
（2）、下载 hbase 安装包：
下载地址：http://apache.spinellicreations.com/hbase/
hbase 需要跟 Hadoop 版本对应
（3）、将下好的 hbase 安装包上传至服务器然后解压至合适的目录中，我们使用的是 Hbase 的版本是：hbase-1.4.0-bin.tar.gz
tar -zxvf hbase-1.2.1-bin.tar.gz -C /root/apps/
（4）、解压之后可以看到项目目录里面包含哪些文件：
ll 命令或者 ls -lr 可查看：
（5）、a. 说明文档以及许可条款在 LICENSE.txt 和 NOTICE.txt 文件中。
b. 其他一些生成信息在 README.txt 中。
c.CHANGES.txt 是变更日志的静态快照页面，它包含了当前下载版本中多有的变更记录。
d.Bin 是一个二进制文件，此目录包含了 hbase 提供的所有脚本，可以完成启动和停止，运行独立的守护进程或启动额外的 master 节点等功能。
e.Conf 目录包含了定义 hbase 配置的文件。
f.Docs 目录包含了 hbase 工程网页的副本，以及工具、API 和项目自身的文档信息。
g.hbase-webapps 这个目录包含了 java 实现的 web 接口。
h.Lib 目录包含了 java 应用程序的很多类库，这些类库包含了很多实际的执行程序。
i.Logs 目录首次启动的时候不存在，但是 Hbase 会通过日志框架自动创建日志文件夹。hbase 进程通常以守护进程的形式运行，即在操作系统的后台运行，在生命周期内他会将一些状态、进程、异常等信息打印到日志文件中。
j.Src 文件是一些源文件及其包含的发布信息。
（6）、Hbase 运行模式分为两种：单机模式和分布式模式
（7）、分布模式又分为伪分布模式和完全分布模式，这里我们介绍的是完全分布模式。
四、hbase 完全分布式搭建：
1、假设我们的 Linux 环境都已经准备好，搭建了 4 台 Hadoop+hdfs，名称分别是 Sparknode1，Sparknode2，Sparknode3，Sparknode4。搭建了三台 zookeeper 集群，名称分别是 zookeeper1，zookeeper2，zookeeper3。这里我没有使用 hbase 自带的 zookeeper 集群，而是自己搭建了另外一套 zookeeper 集群。
2、在安装 hbase 集群之前必须保证 HDFS 集群和 zookeeper 集群已经启动，因为 hbase 是依赖于 hdfs 和 zookeeper 的，二者缺一不可。
3、启动 zookeeper 的命令：
bin/zkServer.sh start
HDFS 的启动命令：
sbin/start-dfs.sh
4、将 hbase 安装包解压至指定的文件夹后，需要修改配置文件 hbase-env.sh，修改如下：
// 修改 JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_101/
//Hbase 使用的是自己另外搭建的 zookeeper 集群，没有使用自带的 zookeeper 集群，所以需要把 HBASE_MANAGES_ZK 属性值设置成 false，默认是 ture
export HBASE_MANAGES_ZK=false
// 修改 Hbase 堆设置，默认大小是 1G，将其设置成 4G
export HBASE_HEAPSIZE=4G
5、修改配置文件 hbase-site.xml，修改如下：
<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name> /*region 服务器的共享目录，用来持久存储 hbase 数据，HDFS 实例 */
<value>hdfs://master:9000/hbase</value> /*HDFS 主节点 (namenode) 的访问位置 */
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name> /*hbase 集群运行模式 */
<value>true</value> /*false 为单机模式，ture 为分布式模式 */
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name> /*zookeeper quorum 服务器中的服务器列表 */
<value>zookeeper1:2181,zookeeper2:2181,zookeeper3:2181</value> /* 每个服务器之间使用使用逗号分隔，2181 是 zookeeper 默认端口号，你可以自行根据你的端口号添加，默认的端口号加不加都无所谓 */
</property>
<property>
<name>hbase.master.info.port</name> /*Hbase master 的 web UI 服务端口 */
<value>60010</value> /* 如果不想启动 UI 实例，则将参数设置成 -1，默认值是 60010*/
</property>
</configuration>
6、修改配置文件 regionservers，修改如下：
配置 region 服务器，该文件列出了所有运行 hregionserver 守护进程的主机，每个主机独立占一行，Hbase 集群启动和关闭都会按照文件中罗列的主机一一执行。
Sparknode1
Sparknode2
Sparknode3
Sparknode4
7、将 HBASE 加入环境变量：
export HBASE_HOME=/usr/soft/hbase-1.4.0
8、将 Hadoop 的配置文件拷到 hbase 下：
将 hadoop 的 /opt/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/ 目录下面的 hdfs-site.xml 和 core-site.xml 这两个配置文件拷贝到 HBase 的 /usr/soft/hbase-1.4.0/conf/ 目录下：
这里我没有用拷贝的方式，而是用了软链接（快捷方式），目的是为了防止 Hadoop 目录下的配置文件更改了之后还要去 /usr/soft/hbase-1.4.0/conf/ 目录下更新：
ln -s /opt/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/ /usr/soft/hbase-1.4.0/conf/
用法：ln -s 源文件 (夹) 目标文件(夹)
9、 将配置后的 hbase 目录拷贝到其他节点
在 Sparknode1（主节点）上分别执行如下命令，将 Sparknode2 上的 hbase-1.4.0 目录分别拷贝到 Sparknode2、Sparknode3 和 Sparknode4 的相同目录下：
scp -r hbase-1.4.0/ Sparknode2:$PWD
scp -r hbase-1.4.0/ Sparknode3:$PWD
scp -r hbase-1.4.0/ Sparknode4:$PWD
10、同步时间
我们在使用 HDFS 的时候经常会出现一些莫名奇妙的问题，通常可能是由于多台服务器的时间不同步造成的。因为它要经常去分析一些时间戳、版本或者超时时间等，如果多台服务器的时间差的太远，可能会导致一些误判。
有两种方式来同步多台服务器的时间：
（1）在每台服务器上开启时间同步的进程，通过网络时间服务器进行同步；
（2）如果你的电脑不能联网，可以将多台服务器的时间手动改成一致的；
我们下面使用第二种方式来设置，使用“date –s”命令来同步时间：
11、启动 hbase 集群
在启动 Hbase 集群之前，确保 hdfs 集群和 zookeeper 集群都已经启动成功。
bin/start-hbase.sh
状态如下：
12、利用 jps 命令查看运行进程
jps
红框里面的是主节点上的两个 hbase 的两个进程，其他 datanode 上只有 hregionserver 进程
13、停止 hbase 集群
bin/stop-hbase.sh
状态如下：
Hadoop 项目之基于 CentOS7 的 Cloudera 5.10.1（CDH）的安装部署 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-04/143095.htm
Hadoop2.7.2 集群搭建详解（高可用）http://www.linuxidc.com/Linux/2017-03/142052.htm
使用 Ambari 来部署 Hadoop 集群（搭建内网 HDP 源）http://www.linuxidc.com/Linux/2017-03/142136.htm
Ubuntu 14.04 下 Hadoop 集群安装 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-02/140783.htm
CentOS 6.7 安装 Hadoop 2.7.2 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-08/146232.htm
Ubuntu 16.04 上构建分布式 Hadoop-2.7.3 集群 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-07/145503.htm
CentOS 7.3 下 Hadoop2.8 分布式集群安装与测试 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-09/146864.htm
CentOS 7 下 Hadoop 2.6.4 分布式集群环境搭建 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-06/144932.htm
Hadoop2.7.3+Spark2.1.0 完全分布式集群搭建过程 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-06/144926.htm
更多 Hadoop 相关信息见Hadoop 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=13
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