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1. zookeeper/conf/zoo_sample.cfg
->zoo.cfg
2. 数据存放目录 zoo.cfg中dataDir -> 创建data/zkdata
3. zoo.cfg中server.1 = hostname:2888:3888
4. 数据节点根目录(zkdata)创建myid文件
zoo.cfg文件
"server.1=hmaster1:2888:3888"这一句中的server.1表示节点编号,"hmaster1"表示这台服务器的主机名,也可以直接指定ip地址,"2888"是ZooKeeper服务间通信的端口,"3888"是ZooKeeper服务与其他服务通信的端口
dataDir指定ZooKeeper的数据目录
autopurge.purgeInterval=1 表示开启日志和镜像文件自动清理功能
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！Hbase不支持条件查询！
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rowkey行键:
1）它是表(table)的主键，table中的记录按照rowkey的字典序进行排序
Column Family列族:
1）HBase表中的每个列，都归属于某个列族。
2）列族是表的schema的一部分(而列不是)，即建表时至少指定一个列族。
3）比如我们创建user表，包含info、data两个列族，代码就为create 'user', 'info', 'data'。
Column列:
列肯定是表的某一个列族下的一个列，用列族名:列名表示，比如`info`列族下的`name`列，就表示为`info:name`。
Timestamp时间戳:
这个说的就是可以对表中的Cell多次赋值，每次赋值操作时的时间戳timestamp，可看成Cell值的版本号version number。
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Zookeeper:
① 它实现了HMaster的高可用，多HMaster间进行主备选举。② 保存了HBase的元数据信息meta表。③ 对HMaster和HRegionServer各个节点进行监控。
HRegionServer:
HBase集群中从角色，是集群中的小弟。它主要负责响应客户端的读写数据请求，以及负责管理一系列的Region。
Region:
HBase集群中分布式存储的最小单元，一个Region对应一个Table表的部分数据。简单理解就是表存储在HBase中，并且都是以Region为单位进行存储。
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容量大：百万列行
面向列：列式存储，面向列权限控制，独立检索。实时动态增加列
多版本：每一列数据存储有多个版本
稀疏性：空的列不占用存储空间，表可以设计的很稀疏
扩展性：底层依赖HDFS。动态增加datanode，不需要迁移
高可靠性：WAL机制保证数据写入不会因为集群异常导致丢失。HDFS本身也有备份
高性能：底层LSM数据结构和Rowkey有序排列架构设计。写入性能高。以树节点相互合并由下往上。region切分，索引和缓存机制使hbase具备随机读取性能
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总结：
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HBase监控WEB页面介绍
hbase-daemon.sh
start-hbase.sh
hbase-daemons.sh
stop-hbase.sh
HBase shell
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配置目录在cf中
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HBase安装说明：
JDK1.7以上
Hadoop-2.5.0以上
Zookeeper-3.4.5
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一个列簇有多个列
一张表列簇不会超过5个
每个列簇中的列数没有限制
列只有插入数据后存在
列在列簇中是有序的
HBase列是动态增加，数据自动切分，高并发读写，不支持条件查询
关系数据库列动态增加吧，数据自动切分，高并发读写，复杂查询
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Hbase的特点
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HBase的高性能
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配置hdfs-site.xml
配置单节点方式 dfs.replication:1
不检查权限 dfs.permissions.enabled:false
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Hadoop配置
hadoop-env.sh
配置java环境变量
core-site.xml
配置hdfs访问地址，创建hadoop的namenode存放目录，
不配置又默认目录
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安装需求
JDK1.7以上
Hadoop-2.5.0以上
Zookepper-3.4.5
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