hbase和zookeeper的安装和部署1.概要2.配置3.ZK4奇数选举

 大数据量 （100s tb级数据） 且有快速随机访问的需求。

 例如淘宝的交易历史记录。数据量巨大无容置疑，面向普通用户的请求必然要即时响应。

 容量的优雅扩展。

 大数据的驱使，动态扩展系统容量的必须的。例如：webpage db。

 业务场景简单，不需要关系数据库中很多特性（例如交叉列、交叉表，事务，连接等等）。

 优化方面：合理设计rowkey。因为hbase的查询用rowkey是最高效的，也几乎的唯一生产环境可行的方式。所以把你的查询请求转换为查询rowkey的请求吧。

hbase-env.sh

启动shell：

启动hbase：

zk可以用来保证数据在zk集群之间事务性一致，如：

删除server1中的数据后，其他集群的server会自动同步删除之后的数据。

集群的规模小于等于3，各个集群的系统时间必须一致。

安装

（1）解压zk的压缩包到指定位置。

（2）修改conf文件，cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

（3）编辑zoo.cfg 修改datadir=/home/zk/data 新增 server.0=hadoop0:2888:3888 server.1=hadoop1:2888:3888 server.2=hadoop2:2888:3888

（4）创建文件夹 mkdir /home/zk/data 在data目录下，创建文件myid，值为0

（5）用scp命令分发zk文件夹到集群

启动zk的服务：zkserver.sh start

验证zk的启动状态：zkserver.sh status

zookeeper的集群数推荐配置奇数，leader选举算法采用了paxos协议，该协议的核心思想是当多数server写成功时，则任务数据写成功，如：

有3个server，则两个写成功即可；

有4或5个server，则三个写成功即可；

如果有3个server，则最多运行1个server挂掉

如果有4个server，则同样最多运行1个server挂掉

由此，我们可以看出3台服务器和4台服务器的容灾能力是一样的，所以为了节约服务器资源，一般我们采用奇数个数，作为服务器部署个数。