HBase中存储在HDFS中的数据是通过Zookeeper协调处理的。由于HBase存在单点故障问题，因此通过Zookeeper部署一个高可用HBase集群来解决。 1、保证系统已安装好JDK、Hadoop和Zookeeper； 2、下载HBase安装包； 3、将下载好的HBase安装包上传到Linux系统的指定目录中； 4、将HBase安装包解压到指定的的目录下，并配置HBase环境变量； 5、进入HBase的conf目录下修改配置文件； 6、将修改好的HBase文件和环境变量文件分发到集群中的其他服务节点，并在每个服务器节点上执行source /etc/profile命令，使系统环境配置文件生效； 7、在服务器上执行start-hbase.sh命令，启动HBase集群； 8、通过浏览器查看HBase集群状态。

这是一个技术问题，关于HBase在HDFS中存储数据并通过Zookeeper协调处理的部署方法。对于该问题，可以按照上述步骤进行操作，保证系统已安装好JDK、Hadoop和Zookeeper，下载HBase安装包，解压安装到指定目录，并配置环境变量。然后进入HBase的conf目录下修改配置文件，最后分发文件和环境变量到其他服务节点，在每个节点上使系统环境配置文件生效，执行start-hbase.sh命令启动HBase集群，通过浏览器查看HBase集群状态。

相关问题

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Hadoop、Zookeeper、HBase和Docker都是大数据领域中常用的技术工具。

Hadoop是一个分布式计算框架，它可以将大数据分散到多个计算机集群上进行处理和存储。Hadoop的主要组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型），通过这两个组件，Hadoop可以实现对大规模数据的分布式处理和分布式存储。

Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，它可以用于在分布式系统中管理和协调各个节点之间的状态和配置信息。Zookeeper提供了高可用性、一致性以及可靠性的特性，可以用于处理分布式应用程序中的诸多问题，比如选举机制、配置管理、命名服务等。

HBase是建立在Hadoop之上的分布式列式数据库，它提供了高度可扩展、高性能和高可靠性的存储和访问大规模结构化数据的能力。HBase基于Hadoop HDFS存储数据，同时将数据按照列族存储，具有快速随机读写的特性，适合处理海量数据。

Docker是一种容器化平台，它可以在操作系统层面上实现虚拟化，将应用程序及其依赖项打包成一个独立的容器，从而实现跨平台、快速部署和可移植性。在使用Docker时，可以将Hadoop、Zookeeper和HBase等组件打包成容器，方便在不同环境中进行部署和管理。同时，Docker还提供了简单易用的容器管理工具，可以进行容器的快速启动、停止和扩展。

综上所述，Hadoop、Zookeeper、HBase和Docker都是大数据领域中常用的技术工具。Hadoop用于分布式计算和存储，Zookeeper用于分布式协调和管理，HBase用于大规模结构化数据的存储和访问，而Docker则提供了容器化平台，方便部署和管理这些大数据技术组件。这些工具的使用可以帮助提高大数据处理的性能、可靠性和可扩展性。

大数据组件包括：FLINK、HBase、HCat、HDFS、Hive、MapReduce2、Pig、Spark2、Tez、YARN、ZooKeeper，这种框架能完成数据抽取工作吗？

大数据组件包括FLINK、HBase、HCat、HDFS、Hive、MapReduce2、Pig、Spark2、Tez、YARN、ZooKeeper。这些框架可以协同工作，完成大数据的抽取工作。

其中，HDFS是分布式文件系统，用于存储大规模数据。YARN是资源管理器，负责分配和管理集群中的资源。MapReduce2是一种计算模型，用于处理大规模数据集。Hive是一个数据仓库基础设施，可以将结构化数据映射到Hadoop上进行查询和分析。Pig是一种高级数据流语言和执行框架，用于并行计算。Spark2是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持实时和批处理。HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，用于存储大规模结构化数据。ZooKeeper是一个分布式协调服务，用于管理和协调分布式应用程序。

综上所述，这些大数据组件可以协同工作，完成数据抽取工作。例如，可以使用HDFS存储数据，使用YARN分配资源，使用MapReduce2进行数据处理，使用Hive进行数据查询和分析，使用Pig进行并行计算，使用Spark2进行实时和批处理，使用HBase存储结构化数据，使用ZooKeeper进行分布式协调。