轻松学会在linux上安装hbase (linux上安装hbase)
轻松学会在Linux上安装Hbase
Hbase是一款Apache基金会开源的NoSQL数据库，被广泛应用于大数据存储和处理。如果你想在Linux上使用Hbase，不用担心过程会不会复杂。在这篇文章中，我们将为你介绍如何快速轻松地在Linux系统上安装Hbase。
1. 确认系统要求
在安装Hbase之前，你需要确认你的Linux系统是否符合Hbase的要求。Hbase需要Java环境，所以你需要首先安装并配置Java环境。此外，Hbase还需要zookeeper，因此你也需要将zookeeper安装在Linux系统上。
2. 下载Hbase
一旦你的Linux系统安装好了Java和zookeeper，就可以开始下载Hbase了。你可以在Hbase的官方网站上下载最新的发行版。在下载过程中，你需要选择与你的Linux系统版本和Java版本兼容的Hbase版本。
3. 解压Hbase
下载完成后，你需要将Hbase解压到你的Linux系统上。你可以使用命令行或图形界面解压Hbase。如果你选择使用命令行，可以使用以下命令将Hbase解压到当前目录中：
“`
tar -xvf .tar.gz
“`
或者，你也可以右键单击下载的Hbase压缩包，选择“提取到”选项，然后选择你希望将Hbase解压到的目录。
4. 配置Hbase
解压Hbase之后，你需要对Hbase进行配置。你可以打开Hbase解压目录下的“conf”文件夹，找到“hbase-site.xml”文件，并用文本编辑器打开它。在文件中添加以下配置：
“`
hbase.rootdir
file:///path/to/hbase/data
hbase.zookeeper.property.dataDir
/path/to/zookeeper/data
“`
其中，`/path/to/hbase/data`表示你打算将Hbase存储数据的目录，`/path/to/zookeeper/data`表示存储zookeeper数据的目录。你可以根据需要修改这些路径。
在同一文件中，你还需要设置Hbase的访问端口。在“标签内添加以下配置：
“`
hbase.master.port
60010
“`
这将设置Hbase的主服务器的访问端口为60010。
5. 启动Hbase
配置完成后，你可以启动Hbase并开始使用它了。你可以使用以下命令启动Hbase：
“`
./bin/start-hbase.sh
“`
这将启动Hbase并将其运行在后台。如果你想停止Hbase，可以使用以下命令：
“`
./bin/stop-hbase.sh
“`
6. 远程连接Hbase
一旦Hbase运行起来，你可以使用Hbase的Java API或其他客户端工具来连接Hbase并访问它的数据。如果你想从远程计算机连接到Hbase，你需要启用Hbase的远程访问功能。你可以通过编辑“hbase-site.xml”文件来启用远程访问功能。在文件中添加以下配置：
“`
hbase.regionserver.ipc.address
0.0.0.0
“`
这将允许从任何IP地址连接到Hbase。
7.
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学大数据,需要学什么课程吗
IT时代逐渐开始向大数据DT时代迈进，很多企业和个人纷纷开始向大数据靠拢，希望在岗起步的道路上能占有一个属于自己的数据空间，迎接以后更激烈的竞争环境。企业向大数辩枣据靠拢的方法就是招揽一些大数据方面的人才，而个人向大数据靠拢的方式就是去学习大数据。想学习大数据的人越来越多，但是，大数据到底学的课程是什么呢？大数据学习的知识点都有哪些呢？下面给大家好好普及一下，这样学起来才会有的放矢。
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java技术，学javaSE就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可腔笑以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上携圆拆它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
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