HBase单机安装部署全攻略：从环境准备到验证测试

一、环境准备与依赖安装

1.1 基础环境要求

HBase单机部署需满足以下条件：

• 操作系统：推荐Linux（CentOS/Ubuntu），Windows需配置WSL2或Cygwin
• Java环境：JDK 1.8+（建议OpenJDK或Oracle JDK）
• SSH服务：需启用本地SSH访问（systemctl start sshd）
• 磁盘空间：至少10GB可用空间（含数据目录）

验证Java环境：

java -version
# 应输出类似：openjdk version "1.8.0_302"

1.2 依赖组件安装

Hadoop配置（伪分布式模式）

HBase依赖HDFS存储数据，需配置伪分布式Hadoop：

1. 下载Hadoop 3.x二进制包（如hadoop-3.3.4.tar.gz）
2. 解压至/opt/hadoop，配置etc/hadoop/hadoop-env.sh：

   export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0
   export HADOOP_HOME=/opt/hadoop

3. 修改core-site.xml：

   <configuration>
     <property>
       <name>fs.defaultFS</name>
       <value>hdfs://localhost:9000</value>
     </property>
   </configuration>

4. 格式化HDFS并启动：

   hdfs namenode -format
   $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh

ZooKeeper集成

HBase内置ZooKeeper，但生产环境建议独立部署。单机测试可直接使用HBase自带服务：

1. 下载HBase 2.4.x+（如hbase-2.4.17-bin.tar.gz）
2. 解压至/opt/hbase

二、HBase核心配置

2.1 配置文件修改

编辑/opt/hbase/conf/hbase-site.xml，添加以下配置：

<configuration>
  <!-- 指定HBase根目录（HDFS路径） -->
  <property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://localhost:9000/hbase</value>
  </property>
  <!-- 启用单机模式 -->
  <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>false</value>
  </property>
  <!-- ZooKeeper配置（使用内置） -->
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
    <value>/opt/hbase/zookeeper</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>localhost</value>
  </property>
</configuration>

2.2 环境变量设置

在~/.bashrc中添加：

export HBASE_HOME=/opt/hbase
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
export HBASE_CONF_DIR=$HBASE_HOME/conf

执行source ~/.bashrc使配置生效。

三、启动与验证

3.1 服务启动流程

1. 启动Hadoop集群（若未启动）：

   $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh

2. 启动HBase：

   hbase-daemon.sh start master
   # 或使用后台启动方式
   nohup hbase-daemon.sh start master > hbase.log 2>&1 &

3.2 验证服务状态

• JPS检查：

  jps
  # 应看到HMaster进程

• Web UI访问：
  浏览器打开http://localhost:16010，查看HBase管理界面

3.3 基础操作测试

1. 启动HBase Shell：

   hbase shell

2. 执行测试命令：

   # 创建测试表
   create 'test', 'cf'
   # 插入数据
   put 'test', 'row1', 'cf:col1', 'value1'
   # 查询数据
   get 'test', 'row1'
   # 扫描表
   scan 'test'

四、常见问题解决方案

4.1 端口冲突处理

端口	服务	冲突解决
8080	HBase Master UI	修改hbase-site.xml中hbase.master.info.port
16010	HBase Web UI	修改hbase-site.xml中hbase.regionserver.info.port
9000	HDFS默认端口	修改core-site.xml中fs.defaultFS

4.2 数据目录权限问题

若启动报错Permission denied，执行：

chown -R $(whoami):$(whoami) /opt/hbase/zookeeper
chmod -R 755 /opt/hbase

4.3 内存不足优化

修改hbase-env.sh：

export HBASE_HEAPSIZE=2G  # 根据机器内存调整
export HBASE_OPTS="-XX:+UseConcMarkSweepGC"

五、性能调优建议

5.1 缓存配置优化

<property>
  <name>hfile.block.cache.size</name>
  <value>0.4</value>  <!-- 块缓存占堆内存比例 -->
</property>
<property>
  <name>hbase.regionserver.global.memstore.size</name>
  <value>0.4</value>  <!-- MemStore总大小限制 -->
</property>

5.2 压缩算法选择

创建表时指定压缩：

create 'compressed_table', {NAME => 'cf', COMPRESSION => 'SNAPPY'}

需提前安装Snappy库：

# Ubuntu
apt-get install libsnappy-dev
# CentOS
yum install snappy-devel

六、卸载与清理

1. 停止服务：

   hbase-daemon.sh stop master
   $HADOOP_HOME/sbin/stop-dfs.sh

2. 删除数据目录：

   rm -rf /opt/hbase/zookeeper
   hdfs dfs -rm -r /hbase

3. 清理环境变量：
   从~/.bashrc中移除HBase相关配置

七、扩展应用场景

7.1 本地开发测试

• 配合Phoenix实现SQL接口：

  # 下载Phoenix二进制包
  # 启动SQL Shell
  $PHOENIX_HOME/bin/sqlline.py localhost

• 与Spark集成：

  val conf = new HBaseConfiguration()
  val hbaseContext = new HBaseContext(sparkContext, conf)

7.2 小规模生产环境

对于访问量<100QPS的场景，可调整以下参数：

<property>
  <name>hbase.hregion.memstore.flush.size</name>
  <value>134217728</value>  <!-- 128MB -->
</property>
<property>
  <name>hbase.hregion.max.filesize</name>
  <value>268435456</value>  <!-- 256MB -->
</property>

结语

通过本文的详细指导，开发者可完成HBase单机环境的完整部署。实际使用中需注意：

1. 定期备份/opt/hbase/zookeeper目录
2. 监控/var/log/hbase/下的日志文件
3. 对于长期运行环境，建议配置日志轮转

单机部署适用于开发测试和学习场景，生产环境需考虑高可用架构（如HBase集群+HDFS HA）。后续可深入学习HBase协处理器开发、二级索引实现等高级特性。