HBase工作坊：HDP 2.3环境搭建与Spark 1.3.1配置教程

资源摘要信息:"hbase-workshop" HBase是一个开源的非关系型分布式数据库（NoSQL），它是Apache Software Foundation的Hadoop项目的一部分。HBase特别适合于存储稀疏数据集，这些数据集通常由大量的列组成，并且可以有不定数量的列。HBase提供对数据的实时随机读写访问，并且使用Hadoop文件系统（HDFS）作为其基础存储。 本工作坊重点介绍了在HDP（Hortonworks Data Platform）*.*.*.*-1754版本上设置HBase环境的步骤。Hortonworks是Hadoop生态系统中的一个主要供应商，HDP是他们的企业级数据平台，提供了一个预集成的Hadoop套件，使得用户可以更加容易地部署、管理和使用Hadoop。 工作坊首先指导用户如何配置和运行HDP 2.3/Ambari 2.1 build 233版本的虚拟机（VM）。Ambari是一个用于管理和监控Hadoop集群的工具，提供了直观的界面，使用户能够轻松配置集群并监控其健康状况。 接下来，工作坊中提到了如何下载并配置Apache Spark版本1.3.1。Spark是一个开源的集群计算系统，它提供了一个快速的分布式计算引擎以及一个高级API，支持Java、Scala、Python和R。Spark能够执行批处理、流处理、机器学习、图计算等操作。由于Spark可以运行在Hadoop的YARN资源管理器之上，因此它能够与HBase无缝集成，为用户提供强大的数据处理能力。 在设置过程中，脚本首先通过`hdp-select`命令查询并设置Hadoop客户端版本，然后将该版本信息追加到用户的`.bashrc`文件中，以便在用户登录到HBase工作环境时，自动设置相关的环境变量。这样做可以确保用户操作的一致性和环境的配置一致性。 工作坊还指导用户如何下载Spark的安装包，并通过`tar`命令解压。之后，工作坊中的脚本添加了额外的Java启动选项到Spark的配置中，这些选项会告诉Spark所使用的Hadoop版本（`-Dhdp.version=$HDP_VER`），确保Spark能够与HBase以及其他Hadoop组件正确地交互。 从标签和文件名称列表来看，工作坊可能还包含了其他内容，但由于未提供具体标签和压缩包内的详细文件列表，无法确定具体的其他知识点。然而，从给出的信息中我们可以推断，工作坊将指导参与者完成从环境准备到HBase集群部署和应用运行的完整过程，覆盖了HBase集群的安装、配置、数据操作以及与其他大数据组件如Spark的集成。 在进行HBase工作坊之前，参与者应该具备一定的Hadoop生态系统基础，包括对HDFS、YARN和Ambari的理解。此外，熟悉Linux操作系统的命令行使用，能够处理基本的shell脚本，以及对Java编程语言有基础认识，这些都将有助于更顺利地完成工作坊的学习和实践。