Linux运维：Hbase与Hive安装教程及Hadoop HA高可用验证

"该资源是一份针对Linux运维人员的入门指南，主要涵盖了Hbase和Hive的安装步骤，以及如何验证Hadoop HA(High Availability)高可用性。此外，还介绍了如何查看MapReduce运行的历史记录。" 在Linux环境中进行运维工作，特别是涉及到大数据处理时，Hbase和Hive是两个非常重要的组件。Hbase是一个分布式的、基于列族的NoSQL数据库，适合存储大规模结构化数据。Hive则是一个数据仓库工具，它允许用SQL-like语言（HQL）查询和管理大数据集，通常用于离线批处理。 1. **Hbase安装** 安装Hbase之前，确保系统已经安装了Java环境，并配置了Hadoop。Hbase的安装通常包括下载源码、解压、编译、配置环境变量以及启动服务等步骤。配置文件如`hbase-site.xml`需要正确指定Hadoop相关配置，例如HDFS的地址。 2. **Hive安装** Hive的安装同样需要Java环境，同时依赖Hadoop。安装过程包括下载Hive的发行版、解压、配置`hive-site.xml`，其中需要指定Hadoop的相关路径，如HDFS的URI、Metastore的数据库设置等。之后，可以使用Hive的命令行工具进行数据操作。 3. **查看MapReduce历史记录** MapReduce是Hadoop中的一个关键组件，负责分布式计算。要查看MapReduce任务的历史记录，需要启动JobHistoryServer。通过`mapred--daemonstart historyserver`命令启动，然后在浏览器中访问`http://<history_server_ip>:19888`，即可查看历史任务详情。关闭JobHistoryServer使用`mapred--daemonstop historyserver`。 4. **验证Hadoop HA高可用性** Hadoop HA是保证NameNode高可用的一种机制，防止单点故障。在这个实验中，当在c1节点上杀死NameNode进程后，Hadoop集群会自动将活动NameNode切换到其他节点。使用`hdfs haadmin -getAllServiceState`命令可以查看NameNode的状态。如果c1上的NameNode被kill，状态显示为Failed，而c0可能会变为active，表明HA功能正常工作。 5. **故障转移和恢复** 在NameNode失败的情况下，Hadoop的Zookeeper Failover Controller(ZKFC)会监控NameNode的状态并协助进行故障转移。在上述实验中，c1上的NameNode被杀死后，由于c0的NameNode变成了active状态，客户端可以继续访问HDFS，体现了HA的有效性。 理解这些基本概念和操作对于Linux运维人员来说至关重要，它们是管理和优化Hadoop集群的基础，同时也是处理大数据分析任务的前提。通过实践这些步骤，运维人员可以更好地掌握Hbase和Hive的部署及监控，以及Hadoop HA的原理和实践。