CentOS 上 HBase 与常见大数据组件的集成实践
一 基础环境与前置检查
- 在 CentOS 上部署 HBase 前，确保已安装 Java 8、配置 SSH 免密、关闭 firewalld/SELinux（或放行端口），并统一 /etc/hosts 主机名映射。HBase 依赖 HDFS 与 ZooKeeper，建议先启动 HDFS 再启动 HBase；如使用外部 ZK，设置 HBASE_MANAGES_ZK=false。启动后用 jps 检查进程，并访问 HBase Web UI（16010） 验证集群状态。
二 与 Hadoop 的集成
- 核心配置：在 hbase-site.xml 中设置 hbase.rootdir=hdfs://:9000/hbase、hbase.cluster.distributed=true、hbase.zookeeper.quorum=<zk_quorum>；在 hbase-env.sh 中设置 JAVA_HOME 与 HBASE_MANAGES_ZK。启动顺序建议为：HDFS → ZooKeeper → HBase。常见故障包括：HDFS 处于安全模式导致 HBase 等待（需等待或手动退出安全模式）、HBase 与 Hadoop 客户端协议不一致导致 RPC VersionMismatch（需对齐 Hadoop 与 HBase 的对应版本或替换 HBase lib 中的 Hadoop 客户端 jar）。
三 与 Hive 的集成
- 通过 Hive 外部表 + HBaseStorageHandler 直接查询 HBase 数据，适合用 SQL 做即席分析与统计。示例：
- 建表
- CREATE EXTERNAL TABLE hbase_table(
rowkey STRING,
col1 STRING,
col2 STRING
)
STORED BY ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler’
WITH SERDEPROPERTIES (
“hbase.columns.mapping” = “:key,cf1:col1,cf1:col2”
)
TBLPROPERTIES (“hbase.table.name” = “hbase_table_name”);
- 查询
- SELECT rowkey, col1, COUNT(*) FROM hbase_table WHERE col1=‘homepage’ GROUP BY rowkey;
- 集成要点与排错
- 将 HBase 与 ZooKeeper 相关 jar 放入 $HIVE_HOME/lib，并在 hive-site.xml 配置 hive.aux.jars.path 指向这些 jar；版本不匹配会导致类找不到或初始化失败。
- 通过外部表关联已存在的 HBase 表时，字段顺序需与 hbase.columns.mapping 一致；Hive 侧插入数据需提供 RowKey，否则会报错（HBase 要求主键不能为空）。
四 与 Spark 的集成
- 典型路径
- 方式一：使用 HBase API（Spark 任务内直接 Get/Put/Scan），适合点查、小批量写入与 ETL 中的维度表读写。
- 方式二：使用 HBase-Spark 数据源（DataFrame 读写），适合批处理与大规模并行分析。
- 方式三：使用 Spark-on-HBase（HBaseContext / newAPIHadoopRDD），便于与 RDD/DataFrame 生态衔接。
- 示例
- Spark SQL 数据源（Scala）
- val df = spark.read.format(“org.apache.hadoop.hbase.spark”)
.option(“hbase.table.name”, “my_table”)
.option(“hbase.columns.mapping”, “rowkey STRING, cf:col1 STRING”)
.load()
- 原生 API 读取（Scala）
- val conf = HBaseConfiguration.create()
conf.set(“hbase.zookeeper.quorum”, “zk1,zk2,zk3”)
val conn = ConnectionFactory.createConnection(conf)
val table = conn.getTable(TableName.valueOf(“my_table”))
val res = table.get(new Get(Bytes.toBytes(“row1”)))
- 实战链路
- 常见链路为 Hive → Spark → HBase：用 Hive 管理/清洗数据，Spark 做大规模计算，结果写回 HBase 供在线随机访问。企业环境（如 MRS）中，需在提交作业时开启 HBase 凭证，确保 Spark 有访问 HBase 的安全权限。
五 与 Sqoop 的集成
- 使用 Sqoop import 将 MySQL/Oracle 等关系型数据导入 HBase，适合初始化历史数据与批量同步。示例：
- sqoop import
–connect jdbc:mysql://<db_host>:/
–username --password
–table
–hbase-create-table
–hbase-table ns1:table
–hbase-row-key
–column-family
-m <map_tasks>
- 说明
- 该过程会启动 MapReduce 作业；若目标 HBase 表不存在，可通过 –hbase-create-table 自动创建；确保 HBase 与 Hadoop 相关 jar 在 Sqoop 运行环境的 classpath 中，避免 ClassNotFound 或版本冲突。