前言：本篇博客是博主踩过无数坑，反复查阅资料，一步步搭建，操作完成后整理的个人心得，分享给大家~~~
1、认识Hadoop和Hbase 1.1 hadoop简单介绍Hadoop是一个使用java编写的Apache开放源代码框架，它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理。Hadoop框架工作的应用程序可以在跨计算机群集提供分布式存储和计算的环境中工作。Hadoop旨在从单一服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。
1.2 Hadoop架构
Hadoop框架包括以下四个模块：
Hadoop Common：这些是其他Hadoop模块所需的Java库和实用程序。这些库提供文件系统和操作系统级抽象，并包含启动Hadoop所需的必要Java文件和脚本。
Hadoop YARN：这是作业调度和集群资源管理的框架。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）：提供对应用程序数据的高吞吐量访问的分布式文件系统。
Hadoop MapReduce： 这是基于YARN的大型数据集并行处理系统。
我们可以使用下图来描述Hadoop框架中可用的这四个组件。
自2012年以来，术语“Hadoop”通常不仅指向上述基本模块，而且还指向可以安装在Hadoop之上或之外的其他软件包，例如Apache Pig，Apache Hive，Apache HBase，Apache火花等
1.3 Hadoop如何工作？
（1）阶段1
用户/应用程序可以通过指定以下项目向Hadoop（hadoop作业客户端）提交所需的进程：
分布式文件系统中输入和输出文件的位置。
java类以jar文件的形式包含了map和reduce功能的实现。
通过设置作业特定的不同参数来进行作业配置。
（2）阶段2
然后，Hadoop作业客户端将作业（jar /可执行文件等）和配置提交给JobTracker，JobTracker负责将软件/配置分发到从站，调度任务和监视它们，向作业客户端提供状态和诊断信息。
（3）阶段3
不同节点上的TaskTrackers根据MapReduce实现执行任务，并将reduce函数的输出存储到文件系统的输出文件中。
1.4 Hadoop的优点
Hadoop框架允许用户快速编写和测试分布式系统。它是高效的，它自动分配数据并在机器上工作，反过来利用CPU核心的底层并行性。
Hadoop不依赖硬件提供容错和高可用性（FTHA），而是Hadoop库本身被设计为检测和处理应用层的故障。
服务器可以动态添加或从集群中删除，Hadoop继续运行而不会中断。
Hadoop的另一大优点是，除了是开放源码，它是所有平台兼容的，因为它是基于Java的。
1.5 HBase介绍
Hbase全称为Hadoop Database，即hbase是hadoop的数据库，是一个分布式的存储系统。Hbase利用Hadoop的HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop的MapReduce来处理Hbase中的海量数据。利用zookeeper作为其协调工具。
1.6 HBase体系架构