四，排错思路
1，是否是hadoop.tmp.dir，dfs.data.dir属性，如果定义在别的目录需要在集群中所有节点都创建，并让hadoop用户能够访问
2，查看进程对应的端口是否有在监听。在上面配置中将namenode的端口定义9000，jobtracker定义成9001
[hadoop@hadoop01 hadoop-1.2.1]$ netstat -tunlp |grep 9000
tcp 0 0 ::ffff:192.168.0.31:9000 :::* LISTEN 22709/java
[hadoop@hadoop01 hadoop-1.2.1]$ netstat -tunlp |grep 9001
tcp 0 0 ::ffff:192.168.0.31:9001 :::* LISTEN 22924/java
3，查看日志，哪个服务没起来就查看对应的日志。
4，查看集群中所有节点的时间是不是一致。
5，iptable与selinux是否阻止。
6，/etc/hosts是否正确。 五，添加节点，删除节点 添加节点
1.修改host
和普通的datanode一样。添加namenode的ip
2.修改namenode的配置文件conf/slaves
添加新增节点的ip或host
3.在新节点的机器上，启动服务
[hadoop@hadoop04 hadoop]# ./bin/hadoop-daemon.sh start datanode
[hadoop@hadoop04 hadoop]# ./bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker
4.均衡block
[hadoop@hadoop04 hadoop]# ./bin/start-balancer.sh
1）如果不balance，那么cluster会把新的数据都存放在新的node上，这样会降低mapred的工作效率
2）设置平衡阈值，默认是10%，值越低各节点越平衡，但消耗时间也更长
[iyunv@slave-004 hadoop]# ./bin/start-balancer.sh -threshold 5
3）设置balance的带宽，默认只有1M/s
<property>
<name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>1048576</value>
<description>
Specifies the maximum amount of bandwidth that each datanode
can utilize for the balancing purpose in term of
the number of bytes per second.
</description>
</property>
注意：
1. 必须确保slave的firewall已关闭;
2. 确保新的slave的ip已经添加到master及其他slaves的/etc/hosts中，反之也要将master及其他slave的ip添加到新的slave的/etc/hosts中
删除节点
1.集群配置
修改conf/hdfs-site.xml文件
<property>
<name>dfs.hosts.exclude</name>
<value>/data/soft/hadoop/conf/excludes</value>
<description>Names a file that contains a list of hosts that are
not permitted to connect to the namenode. The full pathname of the
file must be specified. If the value is empty, no hosts are
excluded.</description>
</property>
2确定要下架的机器
dfs.hosts.exclude定义的文件内容为,每个需要下线的机器，一行一个。这个将阻止他们去连接Namenode。如：
haoop04
3.强制重新加载配置
[iyunv@master hadoop]# ./bin/hadoop dfsadmin -refreshNodes
它会在后台进行Block块的移动
4.关闭节点
等待刚刚的操作结束后，需要下架的机器就可以安全的关闭了。
[iyunv@master hadoop]# ./bin/ hadoop dfsadmin -report
可以查看到现在集群上连接的节点
正在执行Decommission，会显示：
Decommission Status : Decommission in progress
执行完毕后，会显示：
Decommission Status : Decommissioned
5.再次编辑excludes文件
一旦完成了机器下架，它们就可以从excludes文件移除了
登录要下架的机器，会发现DataNode进程没有了，但是TaskTracker依然存在，需要手工处理一下 六，安装zookeeper: 1，zookeeper概述：
ZooKeeper是一个分布式开源框架，提供了协调分布式应用的基本服务，它向外部应用暴露一组通用服务——分布式同步（Distributed Synchronization）、命名服务（Naming Service）、集群维护（Group Maintenance）等，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务。ZooKeeper本身可以以Standalone模式安装运行，不过它的长处在于通过分布式ZooKeeper集群（一个Leader，多个Follower），基于一定的策略来保证ZooKeeper集群的稳定性和可用性，从而实现分布式应用的可靠性。
hadoop01为zookeeper1，hadoop02为zookeeper2，hadoop03为zookeeper3。zookeerper 2，下载zookeeper-3.4.4解压到/usr/local/下，并修改权限
# chown -R hadoop:hadoop /usr/local/zookeeper-3.4.4/
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just
# example sakes.
dataDir=/hadoop/zookeeper
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
server.1=hadoop01:28888:38888
server.2=hadoop02:28888:38888
server.3=hadoop03:28888:38888
#
# Be sure to read the maintenance section of the
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=1
注解：
tickTime发送心跳时间间隔，单位毫秒
initlimit和sysnclimit，两者都是以ticktime的总数进行度量(上面的时间为10*2000=20s)。initLimit参数设定了允许所有跟随者与领导者进行连接并同步的时间，如果在设定的时间内内，半数以上的跟随者未能完成同步，领导者便会宣布放弃领导地位，然后进行另外一次领导 者选举。如果这种情况经常发生，通过查看日志中的记录发现，则表明设定的值太小。
syscLimit参数设定了允许一个跟随者与领导者进行同步的时间。如果在设定的时间内，一个跟随者未能完成同步，它将会自己重启，所有关联到这个跟随者的客户端将连接到另外一个跟随者。
datadir保存的zk中持久化的数据，zk中存在两种数据，一种用完即消失，一种需要持久存在，zk的日志也保存在这
[hadoop@hadoop01 ~]$ mkdir /hadoop/zookeeper/
[hadoop@hadoop01 ~]$ echo "1" > /hadoop/zookeerper/myid
将zookeeper目录分别复制到hadoop02，hadoop03，并创建/hadoop/zookeeper目录，并在其目录下创建其myid。 3，在对应的节点上启动服务
[hadoop@hadoop01 zookeeper-3.4.4]$ sh bin/zkServer.sh start
三个节点启动完之后，查看
[hadoop@hadoop01 zookeeper-3.4.4]$ jps
1320 NameNode
2064 Jps
1549 JobTracker
1467 SecondaryNameNode
1996 QuorumPeerMain
[hadoop@hadoop01 zookeeper-3.4.4]$ sh bin/zkServer.sh status 查看当前节点是否是leader
[hadoop@hadoop01 zookeeper-3.4.4]$ sh bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.4.4/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower 表示是跟从 七，安装hbase
HBase集群需要依赖于一个Zookeeper ensemble。HBase集群中的所有节点以及要访问HBase
的客户端都需要能够访问到该Zookeeper ensemble。HBase自带了Zookeeper，但为了方便
其他应用程序使用Zookeeper，最好使用单独安装的Zookeeper ensemble。
此外，Zookeeper ensemble一般配置为奇数个节点，并且Hadoop集群、Zookeeper ensemble、
HBase集群是三个互相独立的集群，并不需要部署在相同的物理节点上，他们之间是通过网
络通信的。 一，下载hbase-0.94.1 ，并解压到/usr/local下，hbase的版本需要与hadoop对应，查看是否对应只需要看hbase-0.94.1/lib/hadoop-core后面的版本号是否与hadoop的版本对应，如果不对应，可以将hadoop下hadoop-core文件复制过来，但是不能保证不会有问题
[hadoop@master hbase-0.94.12]$ vim conf/hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk
export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/hadoop-1.0.4/conf
export HBASE_MANAGES_ZK=false
export HBASE_HEAPSIZE=2048 tips:
其中，HBASE_CLASSPATH指向存放有Hadoop配置文件的目录，这样HBase可以找到HDFS
的配置信息，由于本文Hadoop和HBase部署在相同的物理节点，所以就指向了Hadoop安
装路径下的conf目录。HBASE_HEAPSIZE单位为MB，可以根据需要和实际剩余内存设置，
默认为1000。HBASE_MANAGES_ZK=false指示HBase使用已有的Zookeeper而不是自带的。
[iyunv@hadoop01 ~]# source /etc/profile
在hbase-094.1/src/main/resources/hbasse-default.xml可以将这个文件复制到conf目录下，进行修改
[hadoop@hadoop01 hbase-0.94.1]$ vim conf/hbase-site.xml
<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://hadoop01:9000/hbase</value>
<description>The directory shared by region servers.</description>
</property>
<property>
<name>hbase.hregion.max.filesize</name>
<value>1073741824</value>
<description>
Maximum HStoreFile size. If any one of a column families' HStoreFiles has
grown to exceed this value, the hosting HRegion is split in two.
Default: 256M.
</description>
</property>
<property>
<name>hbase.hregion.memstore.flush.size</name>
<value>134217728</value>
<description>
Memstore will be flushed to disk if size of the memstore
exceeds this number of bytes. Value is checked by a thread that runs
every hbase.server.thread.wakefrequency.
</description>
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
<description>The mode the cluster will be in. Possible values are
false: standalone and pseudo-distributed setups with managed Zookeeper
true: fully-distributed with unmanaged Zookeeper Quorum (see hbase-env.sh)
</description>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
<value>2181</value>
<description>Property from ZooKeeper's config zoo.cfg.
The port at which the clients will connect.
</description>
</property>
<property>
<name>zookeeper.session.timeout</name>
<value>120000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.property.tickTime</name>
<value>6000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop01,hadoop02,hadoop03</value>
<description>Comma separated list of servers in the ZooKeeper Quorum.
For example, "host1.mydomain.com,host2.mydomain.com,host3.mydomain.com".
By default this is set to localhost for local and pseudo-distributed modes
of operation. For a fully-distributed setup, this should be set to a full
list of ZooKeeper quorum servers. If HBASE_MANAGES_ZK is set in hbase-env.sh
this is the list of servers which we will start/stop ZooKeeper on.
</description>
</property>
<property>
<name>hbase.tmp.dir</name>
<value>/hadoop/hbase</value>
</property>
</configuration>
注释： 1，hbase.rootdir：hbase所使用的文件系统为HDFS，根目录为hdfs://node0:9000/hbase，该目录应该由HBase自动创建，只需要指定到正确的HDFS NameNode上即可。 2，hbase.hregion.max.filesize：设置HStoreFile的大小，当 大于这个数时，就会split 成两个文件 3，hbase.hregion.memstore.flush.size：设置memstore的大小，当大于这个值时，写入磁盘 4，hbase.cluster.distributed：指定hbase为分布式模式 5，hbase.zookeeper.property.clientPort：指定zk的连接端口 6，zookeeper.session.timeout：RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后，ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除，HMaster收到移除通知后，会对这台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管. 7，hbase.zookeeper.property.tickTime： 8，hbase.zookeeper.quorum：默认值是 localhost，列出zookeepr的ensemble servers 9，hbase.regionserver.handler.count：
默认值：10
说明：RegionServer的请求处理IO线程数。
调优：
这个参数的调优与内存息息相关。
较少的IO线程，适用于处理单次请求内存消耗较高的Big PUT场景（大容量单次PUT或设置了较大cache的scan，均属于Big PUT）或ReigonServer的内存比较紧张的场景。
较多的IO线程，适用于单次请求内存消耗低，TPS要求非常高的场景。设置该值的时候，以监控内存为主要参考。
这里需要注意的是如果server的region数量很少，大量的请求都落在一个region上，因快速充满memstore触发flush导致的读写锁会影响全局TPS，不是IO线程数越高越好。
压测时，开启Enabling RPC-level logging，可以同时监控每次请求的内存消耗和GC的状况，最后通过多次压测结果来合理调节IO线程数。
这里是一个案例?Hadoop and HBase Optimization for Read Intensive Search Applications，作者在SSD的机器上设置IO线程数为100，仅供参考。 10，hbase.tmp.dir：指定HBase将元数据存放路径
[hadoop@hadoop01 hbase-0.94.1]$ vim conf/regionservers 相当于hadoop的slave
hadoop02
hadoop03 11，启动所有hbase进程
[hadoop@master hbase-0.94.12]$ bin/start-hbase.sh 12，停止
[hadoop@master hbase-0.94.12]$ bin/stop-hbase.sh 13，连接hbase创建表
[hadoop@master hbase-0.94.12]$ bin/hbase shell
HBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supported commands.
Type "exit<RETURN>" to leave the HBase Shell
Version 0.94.12, r1524863, Fri Sep 20 04:44:41 UTC 2013
hbase(main):001:0> 14，创建一个名为 small的表，这个表只有一个 column family 为 cf。可以列出所有的表来检查创建情况，然后插入些值。
hbase(main):003:0> create 'small', 'cf'
0 row(s) in 1.2200 seconds
hbase(main):003:0> list
small
1 row(s) in 0.0550 seconds
hbase(main):004:0> put 'small', 'row1', 'cf:a', 'value1'
0 row(s) in 0.0560 seconds
hbase(main):005:0> put 'small', 'row2', 'cf:b', 'value2'
0 row(s) in 0.0370 seconds
hbase(main):006:0> put 'small', 'row3', 'cf:c', 'value3'
0 row(s) in 0.0450 seconds 15、检查插入情况.Scan这个表
hbase(main):005:0> scan 'small'
Get一行，操作如下
hbase(main):008:0> get 'small', 'row1'
disable 再 drop 这张表，可以清除你刚刚的操作
hbase(main):012:0> disable 'small'
0 row(s) in 1.0930 seconds
hbase(main):013:0> drop 'small'
0 row(s) in 0.0770 seconds 16，导出与导入
[hadoop@master hbase-0.94.12]$ bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver export small small
导出的表，在hadoop文件系统的当前用户目录下，small文件夹中。例如，导出后在hadoop文件系统中的目录结构：
[hadoop@master hadoop-1.0.4]$ bin/hadoop dfs -ls
Found 1 items
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2013-10-22 10:44 /user/hadoop/small
[hadoop@master hadoop-1.0.4]$ bin/hadoop dfs -ls ./small
Found 3 items
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 0 2013-10-22 10:44 /user/hadoop/small/_SUCCESS
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2013-10-22 10:44 /user/hadoop/small/_logs
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 285 2013-10-22 10:44 /user/hadoop/small/part-m-00000
2.把这个表导入到另外一台集群中hbase中时，需要把part-m-00000先put到另外hadoop中，假设put的路径也是：
/user/hadoop/small/
而且，这个要导入的hbase要已经建有相同第表格。
那么从hadoop中导入数据到hbase：
#hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import small part-m-00000
这样，没有意外的话就能正常把hbase数据导入到另外一个hbase数据库。
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发表于 2017-4-19 12:59:25
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