导读：
     本篇博客主要介绍如何搭建HBase HA 高可用集群，笔者是基于ZooKeeper 的 Hadoop HA 上搭建的，Hadoop HA 高可用集群搭建请参考博客地址：
http://blog.csdn.net/HG_Harvey/article/details/76269561

一、安装前准备

集群主机规划

安装前的环境配置，比如：配置主机名，设置IP，创建hadoop用户、SSH无密登录等，笔者在这不做介绍，如有问题请参考博客
http://blog.csdn.net/hg_harvey/article/details/72819007

HBase 官网地址：http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/

笔者使用的HBase的版本为1.2.6，你也可以使用其它版本，但要注意与hadoop 版本兼容，两者版本关系表如下

● “S” = supported（支持）
● “X” = not supported（不支持）
● “NT” = Not tested（未测试）

二、HBase 安装配置

node1、2、3、4、5分别安装配置HBase，以node1为例，其它相同
将下载的HBase 解压到 hadoop 用户目录下

$ cd /home/hadoop
$ tar -zvxf hbase-1.2.6-bin.tar.gz
$ rm -rf hbase-1.2.6-bin.tar.gz

1-配置hbase-env.sh

在配置 hbase-env.sh 前先在 hbase 的安装目录下创建两个文件，如下

$ cd /home/hadoop/hbase-1.2.6/
$ mkdir logs   # hbase 的日志目录
$ mkdir pids   # hbase 的pids目录

编辑 hbase-env.sh 文件，添加如下内容

$ cd conf/
$ vim hbase-env.sh

# 配置JDK安装路径
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_131
# 配置hadoop安装路径
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
# 配置hbase日志目录
export HBASE_LOG_DIR=${HBASE_HOME}/logs
# 设置HBase的pid目录
export HBASE_PID_DIR=${HBASE_HOME}/pids
# 使用独立的zookeeper集群（默认为true，即使用hbase 的内置的zk）
export HBASE_MANAGES_ZK=false

注释如下的两行内容（前面加符号‘#）

可以不注释，注释后在启动hbase时就不会出现如下图红色框中警告信息

2.配置hbase-site.xml

$ vim hbase-site.xml

在 configuration 节点中添加如下内容

<!-- 设置HRegionServers共享目录，用来持久化 HBase
         注意：hbase.rootdir 里面的 HDFS 地址是要跟 Hadoop 的 core-site.xml 里面的 
               fs.defaultFS 的 HDFS 的 IP 地址或者域名、端口必须一致
    -->
    <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://cluster/hbase</value>
    </property>

    <!-- 设置HBase 的运行模式（false 表示单机模式，true 表示分布式模式，若为 false，HBase 和 ZooKeeper 会运行在同一个 JVM 中） -->
    <property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!-- 本地文件系统的临时文件夹（/tmp会在重启时清除） -->
    <property>
        <name>hbase.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/hbase-1.2.6/tmp</value>
    </property>

    <!-- 指定ZooKeeper集群位置，多个用逗号隔开，默认为localhost -->
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>node3,node4,node5</value>
    </property>

    <!-- ZooKeeper的zoo.conf中的配置（dataDir所设定的位置），快照的存储位置 -->
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
        <value>/home/hadoop/zookeeper-3.4.9/data</value>
    </property>

    <!-- ZooKeeper 会话超时。Hbase 把这个值传递给 zk 集群，向它推荐一个会话的最大超时时间 -->
    <property>
        <name>zookeeper.session.timeout</name>
        <value>120000</value>
    </property>

    <!-- 当 regionserver 遇到 ZooKeeper session expired ， regionserver 将选择 restart 而不是 abort -->
    <property>
        <name>hbase.regionserver.restart.on.zk.expire</name>
        <value>true</value>
    </property>

3.配置regionservers

写希望运行的全部 Regionserver，一行写一个主机名（和hadoop中的slave文件一样），这里列出的 Server 会随着集群的启动而启动，集群的停止而停止

$ vim regionservers

添加如下内容

node3
node4
node5

配置完成后，将上述所做的hbase安装文件及配置远程拷贝到其它节点

$ scp -r ~/hbase-1.2.6/ hadoop@node2:~/
$ scp -r ~/hbase-1.2.6/ hadoop@node3:~/
$ scp -r ~/hbase-1.2.6/ hadoop@node4:~/
$ scp -r ~/hbase-1.2.6/ hadoop@node5:~/

4.配置环境变量（每个节点）

$ vim ~/bash.rc   # 配置的是用户变量

jdk、hadoop、zookeeper、hbase 所有环境变量如下

# Java Environment Variable
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_131

# Hadoop Environment Variable
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

# HBase Environment Variable
export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase-1.2.6

# PATH
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin

$ source ~/bash.rc    # 使环境变量立即生效

三、集群启动关闭

hadoop + zookeeper + hbase 集群启动关闭顺序如下
启动：zookeeper、hadoop、hbase
关闭：hbase、hadoop、zookeeper

1.手动启动关闭集群

启动集群

1).启动zookeeper（node3、node4、node5）

$ zkServer.sh start

2).启动journalnode（node3、node4、node5）

$ hadoop-daemon.sh start journalnode

3).格式化HDFS（node1）

注意：格式化后需要把tmp目录拷贝给node2，不然node2的namenode启动不起来，第一次启动时需要格式化

$ hdfs namenode -format
$ scp -r /usr/local/hadoop/tmp hadoop@node2:/usr/local/hadoop/

4).格式化ZKFC（node1）

注意：第一次启动时需要格式化

$ hdfs zkfc -formatZK

5).启动HDFS（node1）

$ start-dfs.sh

6).启动YARN（node1）

$ start-yarn.sh

7).启动resourcemanager（node2）

node2的resourcemanager需要手动单独启动

$ yarn-daemon.sh start resourcemanager

8).启动主HMaster（node1）

注意：启动hbase之前，必须保证hadoop集群和zookeeper集群是可用的

$ start-hbase.sh

9).启动备份的HMaster

在任意一台选择一台你想作为备份的HMster中启动，笔者将node2作为备份的HMaster

$ hbase-daemon.sh start master

集群在首次启动时麻烦一点，以后再手动启动就不需要格式化hdfs 和 zkfc，之后的启动命令，总结如下

$ zkServer.sh start    # node3、node4、node5
$ start-dfs.sh         # node1
$ start-yarn.sh        # node1
$ yarn-daemon.sh start resourcemanager # node2
$ start-hbase.sh   # node1
$ hbase-daemon.sh start master # node2

关闭集群

不管是否是第一次，集群的关闭都一样，命令如下

$ hbase-daemon.sh stop master  # node2
$ stop-hbase.sh    # node1
$ stop-dfs.sh      # node1
$ stop-yarn.sh     # node1
$ yarn-daemon.sh stop resourcemanager  # node2
$ zkServer.sh stop # node3、node4、node5

2.shell 脚本启动关闭

笔者在之前的博客搭建Hadoop HA高可用集群时，为解决集群启动或关闭写了一个shell 脚本（导读中有博客地址），下面我们也将hbase 也写成加入进入

新建hbase-manage.sh 脚本文件，内容如下

#!/bin/bash
# FileName：hbase-manage.sh
# Description：hbase 集群启动关闭管理脚本
# Author：david
# 主 HMaster
main_hmaster=node1
# 备份 HMaster
bak_hmaster=node2
start_time=`date +%s`

case $1 in
    # 先启动主HMaster，再启动备份HMaster
    start)
ssh -t $main_hmaster << mhm1
start-hbase.sh
mhm1
ssh -t $bak_hmaster << bhm1
hbase-daemon.sh start master
bhm1
    ;;

    # 先关闭备份HMaster，再关闭主HMaster
    stop)
ssh -t $bak_hmaster << bhm2
hbase-daemon.sh stop master
bhm2
ssh -t $main_hmaster << mhm2
stop-hbase.sh
mhm2
    ;;
    *)  echo -e "Usage：sh hbase-manage.sh {start|stop} ^_^\n" && exit;;
esac

end_time=`date +%s`
elapse_time=$((${end_time}-${start_time}))
echo -e "\n$1 HBase Server takes ${elapse_time} seconds\n"

修改 hadoop-ha-cluster 脚本，在集群启动、关闭、重启中加入hbase
修改前：

case $1 in
    # 先启动zk，再启动hadoop
    start)
        sh zk-manage.sh start
        sh hadoop-manage.sh start
    ;;
    # 先关闭hadoop，在关闭zk
    stop)
        sh hadoop-manage.sh stop
        sh zk-manage.sh stop
    ;;
    # 先关闭hadoop，在重启zk，在启动hadoop
    restart) 
        sh hadoop-manage.sh stop 
        sh zk-manage.sh restart
        sh hadoop-manage.sh start
    ;;
    # 显示进程
    status)
        shouJps
    ;;
    *) echo -e "Usage: sh hadoop-ha-cluster.sh {start|stop|restart|status} ^_^\n"  ;;
esac

修改后：

case $1 in
    # 先启动zk，再启动hadoop，再启动hbase
    start)
        sh zk-manage.sh start
        sh hadoop-manage.sh start
        sh hbase-manage.sh start
    ;;
    # 先关闭HBase，再关闭hadoop，再关闭zk，
    stop)
        sh hbase-manage.sh stop
        sh hadoop-manage.sh stop
        sh zk-manage.sh stop
    ;;
    restart)        
        # hadoop 和 zk 和 hbase 重启
        sh hadoop-ha-cluster.sh stop
        sh hadoop-ha-cluster.sh start
    ;;
    # 显示进程
    status)
        showJps
    ;;
    *) echo -e "Usage: sh hadoop-ha-cluster.sh {start|stop|restart|status} ^_^\n"  ;;   
esac

使用脚本

$ sh hadoop-ha-cluster.sh start       # 启动集群
$ sh hadoop-ha-cluster.sh stop        # 关闭集群
$ sh hadoop-ha-cluster.sh restart     # 重启集群
$ sh hadoop-ha-cluster.sh status      # 查看每个节点上的进程

四、测试

启动成功后，输入命令 jps 查看进程，如果和主机规划中的一致则成功，反之失败。如下

***********************************************************
当前 node1 上的进程为： 
2804 DFSZKFailoverController
2503 NameNode
4263 Jps
2923 ResourceManager
3182 HMaster

***********************************************************
当前 node2 上的进程为： 
2587 ResourceManager
2460 DFSZKFailoverController
2860 HMaster
4220 Jps
2381 NameNode

***********************************************************
当前 node3 上的进程为： 
2388 QuorumPeerMain
2516 JournalNode
2622 NodeManager
3118 Jps
2447 DataNode

***********************************************************
当前 node4 上的进程为： 
2354 QuorumPeerMain
2419 DataNode
2599 NodeManager
2488 JournalNode
3356 Jps
2799 HRegionServer

***********************************************************
当前 node5 上的进程为： 
2784 HRegionServer
2582 NodeManager
2410 DataNode
3389 Jps
2351 QuorumPeerMain
2479 JournalNode

status Hadoop HA Cluster Server takes 9 seconds

使用如下命令进入hbase 的shell 客户端对hbase进行操作，后续博客中会有详细介绍

$ hbase shell  # 进入hbase 的 shell 客户端
$ quit             # 退出，或使用exit

访问 web ui 页面查看hbase相关信息（http://node1:16010）

五、常见问题解决

1.替换hadoop及zookeeper jar

启动成功后，访问web ui 可以看到 hbase 的相关信息，如下图笔者安装的是 hadoop 2.7.3 ，zookeeper 3.4.9 ，而在hbase中使用的hadoop version 是2.5.1，zookeeper version 是3.4.6，为了保持版本一致，所以将hadoop和zookeeper的替换为我们安装的版本

hbase 依赖的 hadoop 及 zookeeper jar如下，在lib目录下

$ cd /home/hadoop/hbase-1.2.6/lib

执行如下命令替换 hadoop 和 zookeeper 的 jar

$ cd /home/hadoop/hbase-1.2.6/lib/
$ mkdir jar_bak    

$ mv hadoop*.jar /home/hadoop/hbase-1.2.6/lib/jar_bak/ # 备份hadoop jar

$ find /usr/local/hadoop/share/hadoop/ -name "hadoop*.jar" | xargs -i cp {} /home/hadoop/hbase-1.2.6/lib/  # 拷贝hadoop.jar到hbase

$ rm -rf /home/hadoop/hbase-1.2.6/lib/hadoop*sources.jar   # 删除源码jar，只留下jar

$ rm -rf /home/hadoop/hbase-1.2.6/lib/hadoop*tests*.jar    # 删除源码test jar，只留下jar

$ mv zookeeper-3.4.6.jar zookeeper-3.4.6.jar.bak   # 备份zookeeper jar
$ cp /home/hadoop/zookeeper-3.4.9/zookeeper-3.4.9.jar /home/hadoop/hbase-1.2.6/lib/

替换后再次访问 hbase 的web ui

2.hbase 与 hadoop jar 冲突

运行 hbase客户端，出现如下警告信息

移除hbase里的 slf4j-log4j12-1.7.5.jar 即可

$ cd /home/hadoop/hbase-1.2.6/lib/
$ mv slf4j-log4j12-1.7.5.jar slf4j-log4j12-1.7.5.jar.bak