Centos Linux 单机安装 HBase 、使用 HBase

视频教程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Z84y1z787/

1. HBase 简介

hbase_logo.png

HBase是一个开源的、分布式的、版本化的、非关系数据库，适合对大数据进行随机、实时的读/写访问。
HBase 是 Apache Hadoop 项目的子项目，适合存储非结构化数据，基于列而不是基于行。
HBase的名字的来源是Hadoop database，即 Hadoop 数据库。

2. 准备工作

2.1. 拥有一台 Centos Linux 机器

参考文章：

《VMware 安装 Centos 7 Linux 虚拟机》（含b站视频教程链接）：
https://www.hanshuixin.com/app/blog/detail/839c494401839c52b7642c9380920001

2.2. Centos Linux 安装好 JDK、配置好环境变量

参考文章：

《Centos Linux 安装 JDK 8、配置环境变量》（含b站视频教程链接）：

https://www.hanshuixin.com/app/blog/detail/839c494401839e49fa8a2c9380920002

2.3. 在 CentOS Linux 上安装好 Hadoop

参考文章：

《Centos Linux 安装单机 Hadoop（HDFS）》（含b站视频教程链接）：

https://www.hanshuixin.com/app/blog/detail/839c49440183a41b4a732c9380920003

2.4. 下载 HBase

查看 JDK 版本与 HBase 版本的兼容性对照表：

官网文档地址：

https://hbase.apache.org/book.html#basic.prerequisites

HBase Version	JDK 6	JDK 7	JDK 8	JDK 11
HBase 2.3+	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:warning: 未经测试*
HBase 2.0-2.2	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:x: 不兼容
HBase 1.2+	:x: 不兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:x: 不兼容
HBase 1.0-1.1	:x: 不兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:warning: 未经测试	:x: 不兼容
HBase 0.98	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:warning: 未经测试	:x: 不兼容
HBase 0.94	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容

查看安装机器的 JDK 版本

java -version
# 结果为 1.8.0_341

根据结果可知，JDK 8 可以安装 HBase 1.2+ 、HBase 2.0-2.2 、HBase 2.3+ 。

查看Hadoop 版本与 HBase 版本的兼容性对照表

官网文档地址：

https://hbase.apache.org/book.html#basic.prerequisites

	HBase-2.3.x	HBase-2.4.x
Hadoop-2.10.x	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容
Hadoop-3.1.0	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-3.1.1+	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容
Hadoop-3.2.x	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容
Hadoop-3.3.x	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容

	HBase-2.0.x	HBase-2.1.x	HBase-2.2.x
Hadoop-2.6.1+	:heavy_check_mark: 兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.7.[0-6]	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.7.7+	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.8.[0-2]	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.8.[3-4]	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.8.5+	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容
Hadoop-2.9.[0-1]	:warning: 未经测试	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.9.2+	:warning: 未经测试	:warning: 未经测试	:heavy_check_mark: 兼容
Hadoop-3.0.[0-2]	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-3.0.3+	:x: 不兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:x: 不兼容
Hadoop-3.1.0	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-3.1.1+	:x: 不兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容

	HBase-1.5.x	HBase-1.6.x	HBase-1.7.x
Hadoop-2.7.7+	:heavy_check_mark: 兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.8.[0-4]	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.8.5+	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容
Hadoop-2.9.[0-1]	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.9.2+	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容
Hadoop-2.10.x	:warning: 未经测试	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容

	HBase-1.0.x (Hadoop 1.x is NOT supported)	HBase-1.1.x	HBase-1.2.x	HBase-1.3.x	HBase-1.4.x
Hadoop-2.4.x	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.5.x	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.6.0	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.6.1+	:warning: 未经测试	:warning: 未经测试	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.7.0	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.7.1+	:warning: 未经测试	:warning: 未经测试	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容

	HBase-0.92.x	HBase-0.94.x	HBase-0.96.x	HBase-0.98.x (Support for Hadoop 1.1+ is deprecated.)
Hadoop-0.20.205	:heavy_check_mark: 兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-0.22.x	:heavy_check_mark: 兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-1.0.x	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-1.1.x	:warning: 未经测试	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:warning: 未经测试
Hadoop-0.23.x	:x: 不兼容	:heavy_check_mark: 兼容	:warning: 未经测试	:x: 不兼容
Hadoop-2.0.x-alpha	:x: 不兼容	:warning: 未经测试	:x: 不兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.1.0-beta	:x: 不兼容	:warning: 未经测试	:heavy_check_mark: 兼容	:x: 不兼容
Hadoop-2.2.0	:x: 不兼容	:warning: 未经测试	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容
Hadoop-2.3.x	:x: 不兼容	:warning: 未经测试	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容
Hadoop-2.4.x	:x: 不兼容	:warning: 未经测试	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容
Hadoop-2.5.x	:x: 不兼容	:warning: 未经测试	:heavy_check_mark: 兼容	:heavy_check_mark: 兼容

查看安装机器的 Hadoop 版本

hadoop version
# 结果为 Hadoop 3.3.4

根据结果可知，Hadoop 3.3.4 可以安装 HBase-2.3.x 、HBase-2.4.x。

官网提供的版本

HBase 官网下载地址：

https://hbase.apache.org/downloads.html

HBase下载-版本列表.png

最终选择版本 HBase 2.4.14

当前环境支持的 HBase 版本最终选择

JDK 1.8.0_341 HBase 1.2+ 、HBase 2.0-2.2 、HBase 2.3+ HBase 2.4.14

Hadoop 3.3.4 HBase-2.3.x 、HBase-2.4.x HBase 2.4.14

官网下载链接：

https://dlcdn.apache.org/hbase/2.4.14/hbase-2.4.14-bin.tar.gz

国内镜像下载链接：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hbase/2.4.14/hbase-2.4.14-bin.tar.gz

当前环境	支持的 HBase 版本	最终选择
JDK 1.8.0_341	HBase 1.2+ 、HBase 2.0-2.2 、HBase 2.3+	HBase 2.4.14
Hadoop 3.3.4	HBase-2.3.x 、HBase-2.4.x	HBase 2.4.14

3. 安装、配置 HBase

3.1. 上传 HBase 安装包、解压、放到安装位置

将安装包 hbase-2.4.14-bin.tar.gz 上传到 /root/ 目录。

# 进入到root目录
cd /root
# 解压  
tar -zxvf hbase-2.4.14-bin.tar.gz
# 创建安装目录
mkdir /usr/local/hbase/
# 将解压后的hadoop挪到创建的安装目录
mv /root/hbase-2.4.14/ /usr/local/hbase/
# 进入到安装目录
cd /usr/local/hbase/hbase-2.4.14/
# 查看
ll

3.2. 修改 HBase 配置文件

3.2.1. 修改`hbase-env.sh`

# 查看本机 JAVA_HOME 的值
echo $JAVA_HOME
# 结果为 /usr/local/java/jdk1.8.0_341 ，将该值配到下面脚本
vi /usr/local/hbase/hbase-2.4.14/conf/hbase-env.sh

添加以下内容：

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_341
export HBASE_DISABLE_HADOOP_CLASSPATH_LOOKUP="true"

注：HBase 自带 zookeeper ，上述配置文件中的 HBASE_MANAGES_ZK=true 默认为 true，代表使用自带的 zookeeper。此处使用默认配置，即使用 HBase 自带的 zookeeper。

3.2.2. 修改`hbase-site.xml`

vi /usr/local/hbase/hbase-2.4.14/conf/hbase-site.xml

添加以下内容：

  <property>
    <!-- 伪分布式 -->
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
  </property>

  <property>
    <!-- region server 的共享 HDFS 目录，用来持久化 Hbase -->
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://127.0.0.1:9000/hbase</value>
  </property>

  <property>
    <!-- hbase 的 zookeeper 集群的地址列表，用逗号分隔 -->
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>127.0.0.1</value>
  </property>

  <property>
    <!-- zookeeper 快照存放地址 -->
    <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
    <value>/usr/local/hbase/hbase-2.4.14/data/zookeeper</value>
  </property>

3.2.3. 修改`regionservers`

vi /usr/local/hbase/hbase-2.4.14/conf/regionservers

内容设置为：

127.0.0.1

3.3. 设置环境变量

vi /etc/profile

在文件末尾添加以下内容：

export HBASE_HOME=/usr/local/hbase/hbase-2.4.14
export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH

使环境变量生效：

# 运行配置文件
source /etc/profile
# 检查 PATH 中是否包含 $HBASE_HOME/bin 对应的绝对路径
echo $PATH

3.4. 启动 Hadoop

HBase 是依赖 Hadoop 的，所以，先启动 Hadoop。

# 查看Hadoop是否启动
jps -l
# 启动Hadoop
start-all.sh

3.5. 启动 HBase

启动脚本位于/usr/local/hbase/hbase-2.4.14/bin/start-hbase.sh，由于配置了环境变量，可以直接执行start-hbase.sh脚本进行启动。

启动命令：

start-hbase.sh

4. 测试

4.1. HBase 使用

4.1.1. 登录到 HBase 命令行

hbase shell

4.1.2. 查看、创建 HBase 命名空间

# 列出所有命名空间
list_namespace
# 创建一个命名空间
create_namespace 'hbase_ns_test_1'

4.1.3. 查看 HBase 表

# 列出所有表
list
# 列出指定命名空间下的所有表
list_namespace_tables 'hbase_ns_test_1'

4.1.4. 设计 HBase 表

需求

有两个程序，第一个程序会每隔一小时，将全国每个县区的天气情况记录下来，第二个程序供后人查询某个时间某个地点的天气情况。

要求设计一张HBase表，支持记录并查询 指定时间、指定地点 的 天气历史记录，时间粒度精确到小时、地点粒度精确到县区。
中文表名

天气历史记录表
英文表名

weather_record
HBase 表全名

即 命名空间:表名

hbase_ns_test_1:weather_record
列簇（Column Family）设计

天气信息：weather_info ，存放天气、温度、湿度、风力；

时空信息：space_time_info，存放时间、省、市、县区；
行键（Row Key）设计
1. 满足查询条件
  
  支持查询指定时间、指定地点的天气历史记录。那么 rowkey 必须包含时间、省、市、县区这4个信息。
2. 唯一性
  
  时间、省、市、县区这4个信息拼起来可以唯一确定一条天气历史记录数据。
3. 散列性（防止数据倾斜）
  
  Hbase 在读写数据时需要通过 RowKey 找到对应的 Region。在 HBase 中，一个 Region 就相当于一个数据分片，每个 Region 都有 StartRowKey 和 StopRowKey（用来表示 Region 存储的 RowKey 的范围），HBase表里面的数据是按照 RowKey 来分散存储到不同的 Region 里面的。
  
  散列性要求将数据记录均衡的分散到不同的 Region 中，避免热点现象、导致数据倾斜（当大量请求访问 HBase 集群的一个或少数几个节点，造成少数 RegionServer 的读写请求过多，负载过大，而其他 RegionServer 负载却很小）。
  
  此处使用一个简单方法实现散列：反转时间 作为rowkey的开头。
  
  时间是以年开头的，年份变化很慢；倒序之后为小时开头，小时变化较快。如将2022101201倒序为1021012202。这样，rowkey 的开头就是在 0~9 之间变化的，否则 rowkey 的开头是 2022 的第一个数字 2。如下表所示：
  
  小时 00 01 02 ... 23
  
  时间（正序） 2022101200 2022101201 2022101202 ... 2022101223
  
  时间（倒序） 0021012202 1021012202 2021012202 ... 3221012202
4. 最终 rowkey
  
  rowkey组成：时间（倒序）~省~市~县区
  
  案例：1021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan
表结构

<table>
<tr>
<td>表名</td>
<td colspan="10">天气历史记录表（weather_record）</td>
</tr>
<tr>
<td>列簇</td>
<td colspan="4">天气信息（weather_info）</td>
<td colspan="4">时空信息（space_time_info）</td>
<td rowspan="2">行键（rowkey）</td>
</tr>
<tr>
<td>字段名</td>
<td>天气（weather）</td>
<td>温度（temperature）</td>
<td>湿度（humidity）</td>
<td>风力（wind_power）</td>
<td>时间（time）</td>
<td>省级（province）</td>
<td>地市（city）</td>
<td>县区（county）</td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td>sunny</td>
<td>28</td>
<td>0.33</td>
<td>2</td>
<td>2022-10-12_01</td>
<td>GuangDong</td>
<td>GuangZhou</td>
<td>LiWan</td>
<td>1021012202_GuangDongGuangZhou~LiWan</td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td>sunny</td>
<td>27</td>
<td>0.35</td>
<td>2</td>
<td>2022-10-12_01</td>
<td>GuangDong</td>
<td>GuangZhou</td>
<td>Tianhe</td>
<td>1021012202_GuangDongGuangZhou~Tianhe</td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td>sunny</td>
<td>29</td>
<td>0.32</td>
<td>2</td>
<td>2022-10-12_02</td>
<td>GuangDong</td>
<td>GuangZhou</td>
<td>LiWan</td>
<td>2021012202_GuangDongGuangZhou~LiWan</td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td>rain</td>
<td>19</td>
<td>0.67</td>
<td>3</td>
<td>2022-10-12_01</td>
<td>ZheJiang</td>
<td>HangZhou</td>
<td>XiHu</td>
<td>1021012202_ZheJiangHangZhou~XiHu</td>
</tr>
</table>

小时	00	01	02	...	23
时间（正序）	2022101200	2022101201	2022101202	...	2022101223
时间（倒序）	0021012202	1021012202	2021012202	...	3221012202

4.1.5. 创建 HBase 表

# 查看要创建的表是否存在
exists 'hbase_ns_test_1:weather_record'
# 建表命令：create '表名','列簇名1','列簇名2',...
create 'hbase_ns_test_1:weather_record','weather_info','space_time_info'

4.1.6. 新增数据到 HBase 表中

# put '表名','行键','列簇名:列名','值'[,'时间戳']

# 第1行
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','weather_info:weather','sunny'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','weather_info:temperature','28'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','weather_info:humidity','0.33'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','weather_info:wind_power','2'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','space_time_info:time','2022-10-12_01'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','space_time_info:province','GuangDong'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','space_time_info:city','GuangZhou'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','space_time_info:county','LiWan'

# 第2行
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~Tianhe','weather_info:weather','sunny'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~Tianhe','weather_info:temperature','27'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~Tianhe','weather_info:humidity','0.35'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~Tianhe','weather_info:wind_power','2'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~Tianhe','space_time_info:time','2022-10-12_01'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~Tianhe','space_time_info:province','GuangDong'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~Tianhe','space_time_info:city','GuangZhou'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~GuangDong~GuangZhou~Tianhe','space_time_info:county','Tianhe'

# 第3行
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','2021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','weather_info:weather','sunny'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','2021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','weather_info:temperature','29'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','2021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','weather_info:humidity','0.32'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','2021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','weather_info:wind_power','2'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','2021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','space_time_info:time','2022-10-12_02'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','2021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','space_time_info:province','GuangDong'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','2021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','space_time_info:city','GuangZhou'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','2021012202~GuangDong~GuangZhou~LiWan','space_time_info:county','LiWan'

# 第4行
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~ZheJiang~HangZhou~XiHu','weather_info:weather','rain'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~ZheJiang~HangZhou~XiHu','weather_info:temperature','19'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~ZheJiang~HangZhou~XiHu','weather_info:humidity','0.67'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~ZheJiang~HangZhou~XiHu','weather_info:wind_power','3'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~ZheJiang~HangZhou~XiHu','space_time_info:time','2022-10-12_01'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~ZheJiang~HangZhou~XiHu','space_time_info:province','ZheJiang'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~ZheJiang~HangZhou~XiHu','space_time_info:city','HangZhou'
put 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~ZheJiang~HangZhou~XiHu','space_time_info:county','XiHu'

4.1.7. 查看 HBase 表数据

查看表行数

# count '表名'
count 'hbase_ns_test_1:weather_record'

查看表中全部数据

# scan '表名'
scan 'hbase_ns_test_1:weather_record'

查看指定 rowkey 的一行数据

这里查看 “2022年10月12日01时” > ”浙江省“ > ”杭州市“ > ”西湖区“ 的天气，那么rowkey 就是1021012202~ZheJiang~~HangZhou~XiHu
```
# get '表名','rowkey'
get 'hbase_ns_test_1:weather_record','1021012202~ZheJiang~HangZhou~XiHu'
```

查看指定 rowkey 区间的数据

这里查看 “2022年10月12日01时” > “广东省” > “广州市” 所有县区的天气，那么rowkey 的范围就是 1021012202~GuangDong~GuangZhou~A ~ 1021012202~GuangDong~GuangZhou~Z

# scan '表名',{STARTROW=>'rowkey范围开始行前缀',STOPROW=>'rowkey范围结束行前缀',LIMIT=>结果集大小}
scan 'hbase_ns_test_1:weather_record',{STARTROW=>'1021012202~GuangDong~GuangZhou~A',STOPROW=>'1021012202~GuangDong~GuangZhou~Z',LIMIT=>10}

4.2. HBase Web 页面

# 防火墙放行 16010 tcp 端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=16010/tcp --permanent
# 防火墙重新加载
firewall-cmd --reload

浏览器访问部署机器IP:16010：

http://192.168.10.31:16010

HBase_Web.png

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Centos Linux 单机安装 HBase 、使用 HBase

Centos Linux 单机安装 HBase 、使用 HBase

1. HBase 简介

2. 准备工作

2.1. 拥有一台 Centos Linux 机器

2.2. Centos Linux 安装好 JDK、配置好环境变量

2.3. 在 CentOS Linux 上安装好 Hadoop

2.4. 下载 HBase

3. 安装、配置 HBase

3.1. 上传 HBase 安装包、解压、放到安装位置

3.2. 修改 HBase 配置文件

3.2.1. 修改hbase-env.sh

3.2.2. 修改hbase-site.xml

3.2.3. 修改regionservers

3.3. 设置环境变量

3.4. 启动 Hadoop

3.5. 启动 HBase

4. 测试

4.1. HBase 使用

4.1.1. 登录到 HBase 命令行

4.1.2. 查看、创建 HBase 命名空间

4.1.3. 查看 HBase 表

4.1.4. 设计 HBase 表

4.1.5. 创建 HBase 表

4.1.6. 新增数据到 HBase 表中

4.1.7. 查看 HBase 表数据

4.2. HBase Web 页面

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3.2.1. 修改`hbase-env.sh`

3.2.2. 修改`hbase-site.xml`

3.2.3. 修改`regionservers`