hadoop指定hbase，hadoop2100配对的hbase版本

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Docker安装Hadoop

1、容器内都是只有hadoop软件还没有配置。

2、我想要在Docker镜像中安装Hadoop，下面是Dockerfile的一部分：然后通过 docker build 构建镜像时抛出如下错误：原因是 ADD 命令会自动把压缩文件进行解压缩，无需自己解压缩，所以会提示“文件已存在”。

3、docker pull：从 Docker Hub 下载镜像。docker run：运行一个容器。docker ps：查看当前正在运行的容器。docker images：查看本地主机上的镜像。docker stop：停止一个正在运行的容器。docker rm：删除一个容器。

4、Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。

5、Yarn和Docker一整合，就互补了。小结Mesos和Yarn都是非常优秀的调度框架，各有其优缺点，弹性调度，统一的资源管理是未来平台的一个趋势，类似的这种资源管理调度框架必定会大行其道。

Q1: 如何将一个hbase的数据导入另一个hbase

Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

在ZooKeeper里面存储所有管理.META.的RegionServer地址让Client自己去遍历？HBase并不是这么做的。HBase的做法是用另外一个表来记录.META.的Region信息，就和.META.记录用户表的Region信息一模一样。这个表就是-ROOT-表。

它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。

Q2: hadoop-3.2.1应该用什么版本的hbase?

Docker、Java、Scala、Hadoop、 Hbase、Spark。集群共有5台机器，主机名分别为 h0h0h0h0h05。其中 h01 为 master，其他的为 slave。

下载hbase的安装包，hbase和底层的hdoop有一定的关联适配关系，应可能下载相配套的版本，可以少走很多弯路，下载后传到预定为hbase master的主机上。

该版本在 1 版的基础上，对系统兼容性、稳定性做出了改进。 TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理( HTAP： Hybrid Transactional/Analytical Processing)的融合型数据库产品。

hadoop2+hbase0.99+hive0.0 没问题，解决了上个版本的不兼容问题。

Q3: hadoop2.2.0适合哪个版本的hive和hbase

共享生态系统：Spark和Hadoop都属于Apache软件基金会的项目，并共享许多相同的生态系统工具和组件。它们都可以与Hive、HBase、Pig、YARN等工具和技术进行集成。

hive和hbase区别？Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

目前开源hadoop只包含hdfs，mr，和yarn，yarn是hadoop2新增组件。hdfs是hadoop分布式文件系统，主要采用多备份方式存储文件，可以对接hive和hbase等产品并存储对应数据。

通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。

Hortonworks：100%开源的Apache Hadoop唯一提供商。Hortonworks是第一家使用了Apache HCatalog的元数据服务特性的提供商。而且，他们的Stinger极大地优化了Hive项目。Hortonworks为人们提供了一个非常好的、易于使用的沙盒。

Q4: Hadoop、Hbase、Hive版本兼容性

1、检查版本兼容性：确保您的HBase版本与您的Hadoop版本兼容。HBase和Hadoop之间的版本不兼容可能会导致各种问题，包括配置不起作用的情况。

2、Hadoop家族还包含各种开源组件，比如Yarn，Zookeeper，Hbase，Hive，Sqoop，Impala，Spark等。

3、Hawq是一个Hadoop原生大规模并行SQL分析引擎，Hawq采用 MPP 架构，改进了针对 Hadoop 的基于成本的查询优化器。除了能高效处理本身的内部数据，还可通过 PXF 访问 HDFS、Hive、HBase、JSON 等外部数据源。

4、问题补充：我自己来是因为hadoop与hbase版本不兼容的问题，后来使用看提示好像是访问HDFS出现了问题。

5、上面提到了Hive是最著名的开源数据仓库，它是Hadoop生态中一个重要的组件。Hadoop的生态中，HDFS解决了分布式存储的问题，MapReduce解决了分布式计算的问题，而HBASE则提供了一种NoSQL的存储方法。

6、Hbase还有很多特性，比如不支持join查询，但你存储时可以用：parent-child tuple 的方式来变相解决。由于它是Google BigTable的 Java 实现，你可以参考一下：google bigtable 。

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