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Phoenix可以使用标准SQL来操作HBase 安装前建议关闭HBase、Zookeeper、Hadoop服务 下载Phoenix 首先应下载Phoenix: Apache Phoenix ，下载apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz，并将其上传至master节点 安装Phoenix 解压到opt目录 tar -zxvf apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz -C /opt/ cd /opt mv apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin/ phoenix/ 复制phoenix目录下的两个jar文件到hbase/lib下 cd /opt/phoenix cp phoenix-5.0.0-HBase-2.0-client.jar /opt/hbase/lib/ cp phoenix-core-5.0.0-HBase-2.0.jar /opt/hbase/lib/ 并将其分发到所有子节点上 scp phoenix-5.0.0-HBase-2.0-client.jar slave1:/opt/hbase/lib/ scp phoenix-core-5.0.0-HBase-2.0.jar slave1:/opt/hbase/lib/ 配置Phoenix 将Hadoop的和HBase的配置文件复制到Phoenix/bin下 cp /opt/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml /opt/phoenix/bin/ cp /opt/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml /opt/phoenix/bin/ cp /opt/hbase/conf/hbase-site.xml /opt/phoenix/bin/ 在master上配置环境变量 vi /etc/profile => # 最后添加 export PHOENIX_HOME=/opt/phoenix export PHOENIX_CLASSPATH=$PHOENIX_HOME export PATH=$PATH:$PHOENIX_HOME/bin <= # :wq source /etc/profile 设置脚本为可执行 cd /opt/phoenix/bin chmod +x psql.py chmod +x sqlline....

环境准备：在HBase shell中创建一个新表curd， 包含两个列族cfa和cfb: create 'curd', 'cfa', 'cfb' 为行键修改/添加列族和值 使用put操作进行添加或修改数据 package demo; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; class HBaseAPI { private final Connection conn; private final Admin admin; public HBaseAPI() throws IOException { Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); conf.addResource("hbase-site.xml"); conn = ConnectionFactory.createConnection(conf); admin = conn.getAdmin(); } public void put(String tb, String row, String[][] cols) throws IOException { // 获取表的实例 Table table = conn....

连接到HBase 创建配置对象并从本地载入配置文件 使用配置对象作为参数创建连接对象conn conn.getAdmin()返回管理HBase集群的Admin对象 此时已连接到HBase 可以调用Admin对象中的listTableNames()返回TableName[]，包含HBase中的所有表 package demo; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin; import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory; import java.io.IOException; public class Main { public static void main(String[] args) throws IOException { // load configuration and connect to HBase Configuration config = HBaseConfiguration.create(); config.addResource("/hbase-site.xml"); Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(config); Admin admin = conn.getAdmin(); // print all tables for (TableName tableName : admin....

这里演示在Windows上运行示例 配置Hosts 在Windows的Hosts文件夹中加入集群的所有节点 1.1.1.1 master 2.2.2.2 slave1 配置Hadoop 复制已在集群上安装的Hadoop文件到本地。文件比较多，可以压缩后复制 从master上复制 # 压缩文件夹 cd /opt/ zip -r hadoop.zip /hadoop # 将/opt/hadoop.zip复制到本地 解压hadoop.zip到本地某目录，注意：目录中不能有空格 编辑hadoop\etc\hadoop\hadoop-env.cmd中的JAVA_HOME :: 首先在cmd里找到JAVA_HOME echo %JAVA_HOME% :: => D:\Program_Files\Semeru\jdk-17.0.1.12-openj9\ :: 编辑hadoop-env.cmd中的JAVA_HOME :: => JAVA_HOME=D:\Program_Files\Semeru\jdk-17.0.1.12-openj9\ 配置HADOOP环境变量 在系统变量中加入 HADOOP_HOME=hadoop_path_here HADOOP_USER_NAME=root 在path中加入 %HADOOP_HOME%\bin %HADOOP_HOME%\sbin 将winutils复制进hadoop\bin中 测试hadoop version，正常则成功 创建测试数据 在hbase shell中: create 'scores','grade','course' put 'scores','1001','grade:','1' put 'scores','1001','course:art','80' put 'scores','1001','course:math','89' put 'scores','1002','grade:','2' put 'scores','1002','course:art','87' put 'scores','1002','course:math','57' put 'scores','1003','course:math','90' # 查看插入的数据 scan "scores" 创建工程 这里用到的IDE是eclipse...

环境准备 安装并启动HBase 这里主要记录HBase shell的命令。进入HBase shell: hbase shell 帮助文档 使用help查看所有命令 help 可以使用help "create"来查看具体命令的帮助 命名空间 namespace指对一组表的逻辑分组，类似DBMS中的一个数据库，方便对表在业务上划分。 常用操作： 创建命名空间：create_namespace "test" 列出所有命名空间：list_namespace 可以看到3个namespace，其中hbase是系统内建的；用户建表时未指定命名空间的表都放在default里。 3. 查看描述：describe_namespace "test" 4. 列出命名空间下的所有表：list_namespace_tables "hbase" 可以看到内建的命名空间hbase中有两个表：meta和namespace 建表 不指定命名空间建表： # create '表名', '列名a', '列名b' create 'tb_a', 'col_a', 'col_b' 即在default命名空间下创建了表tb_a，包含列名col_a和col_b 指定命名空间建表： # create '命名空间:表名', '列名a', '列名b' create 'test:tb_b', 'col_a', 'col_b' 即在test命名空间下创建了表tb_b，包含列名col_a和col_b 查看所有表： list # ["tb_a", "test:tb_b"] 判断表是否存在： exists "tb_a" # => true exists "tb_c" # => false 插入数据 使用put命令插入数据...

安装HBase 环境准备 首先应完成完全分布式安装Hadoop 并配置免密登录、上传Zookeeper、HBase安装包至master节点 配置Zookeeper 解压Zookeeper安装包 tar -zxvf apache-zookeeper-3.8.0-bin.tar.gz -C /opt 在解压目录创建data和log目录 cd /opt/apache-zookeeper-3.8.0-bin mkdir data log 编辑配置文件：复制conf目录下的样例文件，并修改dataDir(数据文件目录)和dataLogDir(日志文件目录) cd conf cp zoo_sample.cfg zoo.cfg vi zoo.cfg => dataDir=/opt/apache-zookeeper-3.8.0-bin/data dataLogDir=/opt/apache-zookeeper-3.8.0-bin/log 在data目录中新建myid文件，向里面写入1。这里的1表示是集群的第几台机器，slave节点则这里为2，3，4… cd ../data/ echo 1 >> myid 再次编辑zoo.cfg，添加主节点和从节点地址 cd /opt/apache-zookeeper-3.8.0-bin/conf/ vi zoo.cfg => # 底部添加 server.1=master:2888:3888 server.2=slave1:2888:3888 接着将Zookeeper安装文件分发到子节点 scp -r /opt/apache-zookeeper-3.8.0-bin/ slave1:/opt/ 修改子节点上的myid cd /opt/apache-zookeeper-3.8.0-bin/data/ echo 2 > myid # echo 3 > myid cat myid 启动Zookeeper 启动前需关闭防火墙，以及在master上启动Hadoop systemctl stop firewalld.service systemctl disable firewalld....

运行官方示例WordCount 环境安装完成后输入jps确保有5+个进程： 本实验使用官方WordCount程序实现Java源码词语统计。 准备Java源码 首先进入Java安装目录，找到src.zip，解压到tmp中 cd /opt/jdk8u282-b08/ unzip -d tmp src.zip 接着将tmp中的所有.java文件拷贝到javasrc目录下，需要先创建javasrc文件夹 mkdir javasrc # 找到文件名匹配*.java的文件后执行 cp 命令复制文件。注意\;是-exec的结束标志 find tmp -name *.java -exec cp {} javasrc \; 上传文件至HDFS 由于Java源码大多为小文件，需要将这些文件合并成一个大文件。如果不这样做的话会由于io开销过大而导致运行时间过长。 此处使用appendToFile将本地的所有java文件上传到HDFS的input/data_file中 cd /opt/jdk8u282-b08 # 文件会上传到HDFS的/user/<login_user>/input/data_file中， # 该目录如果不存在则会自动创建 hadoop fs -appendToFile javasrc/*.java input/data_file hadoop fs -ls input hadoop fs -tail input/data_file # 查看末尾1KB的内容 运行WordCount 官方示例文件在/opt/hadoop~/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-~.jar中 hadoop jar命令用于执行jar文件，wordcount是例子的主类[?]，input是输入文件所在目录，output是输出文件所在目录。output目录不能事先存在。 hadoop jar /opt/hadoop-2.9.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount input output 可以看到map和reduce操作是并行进行的 查看输出结果 查看HDFS中的output文件夹 hadoop fs -ls output 当运行成功后会在该文件下生成一个_SUCCESS文件，该文件长度为0，仅预示着成功输出了结果，其实际结果 存放在part-r-xxxxx文件中...

Hadoop常用命令 版本号 hadoop version 创建文件夹 hdfs dfs -mkdir /dir1 # 根目录下创建 列出文件和文件夹 展示根目录下所有文件和文件夹，及其信息 hdfs dfs -ls / 递归展示子文件夹中的内容 hdfs dfs -ls -R / 复制本地文件至HDFS put或copyFromLocal命令, 使用-f强制覆盖HDFS中已存在的文件 touch aaa.txt hdfs dfs -put aaa.txt /dir1 # hdfs dfs -copyFromLocal aaa.txt /dir1 hdfs dfs -ls -R / 获取HDFS中的文件 get / copyToLocal: 将单个文件复制至本地 # rm aaa.txt hdfs dfs -get /dir1/aaa.txt ~ # hdfs dfs -copyToLocal /dir1/aaa.txt ~ ls -al getmerge: 将多个文件存入本地的同一个文件中 touch a....

基本环境准备 配置Java环境 解压JDK安装包 tar -zxvf OpenJDK8U-jdk_x64_linux_openj9_linuxXL_8u282b08_openj9-0.24.0.tar.gz -C /opt 配置环境变量 vi /etc/profile # 在文件下方添加 export JAVA_HOME=/opt/jdk8u282-b08 export JRE_HOME=/opt/jdk8u282-b08/jre export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar # 输入:wq!退出 source /etc/profile # 使用环境变量配置 配置hosts 所有机器都要配置，以便设置免密登录 编辑/etc/hosts: master_ip_here master slave1_ip_here slave1 slave2_ip_here slave2 配置免密登录 在所有节点上生成rsa公钥和私钥: ssh-keygen -t rsa 将slave节点上生成的公钥用scp命令传到master节点上： scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@master:~/.ssh/id_rsa.pub.slave1 scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@master:~/.ssh/id_rsa.pub.slave2 3. 在master上生成authorized_keys，即把生成的公钥输入进一个文件： cd ~/.ssh cat id_rsa.pub >> authorized_keys cat id_rsa.pub.slave1 >> authorized_keys cat id_rsa.pub.slave2 >> authorized_keys 将master上的authorized_keys用scp命令传到slave节点上： scp ~/....

环境配置 三台机器上都安装JDK环境: 上传JDK安装包，解压后配置环境变量即可 tar -zxvf OpenJDK8U-jdk_x64_linux_openj9_linuxXL_8u282b08_openj9-0.24.0.tar.gz -C /opt vi /etc/profile # 在文件下方添加 export JAVA_HOME=/opt/jdk8u282-b08 export JRE_HOME=/opt/jdk8u282-b08/jre export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar # 输入:wq!退出 source /etc/profile # 使用环境变量配置 安装Hadoop环境: 首先上传安装包，再解压至opt目录 tar -zxvf hadoop-2.9.2.tar.gz -C /opt hadoop前提配置 配置master节点 首先进入安装目录, 编辑脚本: cd /opt/hadoop-2.9.2/etc/hadoop vi hadoop-env.sh # 找到`# The java implementation to use. ...`， 编辑下面的为 export JAVA_HOME=/opt/jdk8u282-b08 继续编辑当前目录下的core-site.xml文件，指定HDFS的 NameNode的地址，value值是主机名加端口号，主机使用master节点的ip地址 vi core-site.xml 在configuration标签内添加： <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://master_ip_here:9000</value> </property> <property> <name>fs....