大数据----32.hbase高可用的演示

1、概述：Hbase的优缺点和适用场景

优点：HBase 底层基于HDFS存储，高可用、高扩展、强一致性，支持上亿级别数据。

10亿数据 性能测试结果

1. 写性能：集群吞吐量最大可以达到70000+ ops/sec，延迟在几个毫秒左右。网络带宽是主要瓶颈，如果将千兆网卡换成万兆网卡，吞吐量还可以继续增加，甚至达到目前吞吐量的两倍。

2. 读性能：很多人对HBase的印象可能都是写性能很好、读性能很差，但实际上HBase的读性能远远超过大家的预期。集群吞吐量最大可以达到26000+，单台吞吐量可以达到8000+左右，延迟在几毫秒～20毫秒左右。IO和CPU是主要瓶颈。

3. Range 扫描性能：集群吞吐量最大可以达到14000左右，系统平均延迟在几毫秒～60毫秒之间（线程数越多，延迟越大）；其中IO和网络带宽是主要瓶颈。

缺点：

占用内存很大，且鉴于建立在为批量分析而优化的HDFS上，导致读取性能不高

2、高可用

HBase集群如果只有一个master，一旦master出现故障，将导致整个集群无法使用，所以在实际的生产环境中，需要搭建HBase的高可用，也就是让HMaster高可用，也就是需要再选择一个或多个节点也作为HMaster，但是只有一个是active，其他的都为backup master当active的master宕机时，从backup master中选举一个作为active。

zookeeper管理节点实例：

当前的集群中是通过zookeeper来进行项目的管理节点的；
他管理： hadoop06；（主节点）hadoop07（从节点）； hadoop08（从节点）
我们的hbase的原数据都是存储到zookeeper中的；

原数据存储位置：

这个时候我们看到他的数据是存储在hadoop07上的；

现在如果我们把hadoop07上的 hbase进行关闭；把他上面的zookeeper关闭；
那么出现的效果就是zookeeper会把hadoop08上进行存储元数据；

通过命令结束 他上面的进程；

这个时候由zookeeper来管理；直接让hadoop08来管理元数据

如果这个时候再一次启动我们的hbase和zookeeper 看看结果；

[root@hadoop07 bin]# ./hbase-daemon.sh start regionserver

已经启动：

但是看到的结果我们的hadoop08还是作为元数据来进行：

如果想再次返回给hadoop07； 就需要再hadoop08上进行结束那两个进程；然后后面启动；同上面一样； （也可以不对我们的zookeeper关闭）


[root@hadoop08 bin]# ./hbase-daemon.sh start regionserver

这个时候他就会把这个元数据放到hadoop07上；

hbase高可用的例子：

如果hadoop06这个节点突然死掉了； 那么zookeeper就会通过选举机制来从新现在一个主节点； 即使hadoop06启动了；他也不会把主给到他；

那么我们怎样设置高可用的hbase那？
需要之前的操作

然后再我们要进行接替的节点上进行启动：
现在的主节点是 hadoop06；
我们在hadoop07的节点上启动备用节点：

[root@hadoop07 bin]# ./hbase-daemon.sh start master

这个地方是在主节点上进行环境变量的设置；没有同传给其他的两个节点； 需要我们自己手共来进行启动； 简单的话；就把hadoop上的文件同传到其他节点：

使用web就可以访问：

这个时候如果hadoop06的这个节点上的服务器死掉了；就会自动的hadoop07就会接管他的主节点：

这个时候访问就访问不到hadoop06：

这个时候 hadoop7就接管了hadoop06的主节点：

以上就实现了我们的高可用；
如果你还是想让hadoop06做主节点：

在hadoop06上进行启动主节点即可；
[root@hadoop06 ~]# hbase-daemon.sh start master

注意： 为了命令的执行好；可以同传我们的环境变量的文件到其他的两台机器中去；
scp –r /etc/profile hadoop07:/usr/
scp –r /etc/profile hadoop08:/usr/’
更新环境变量
source /etc/profile‘’
即可