从零搭建Hadoop+Zookeeper+HBase完全分布式集

前言

实验室项目需要部署一个hadoop集群，虽然自己之前用虚拟机也搭建过伪分布式的hadoop集群，但那个时候也是有问题就问度娘，没有系统整理，于是，对搭建过程也几乎是像小白一样懵逼～～～因此，这次记录下整个过程，尤其是踩过的坑，方便后来自己查阅，也希望能帮助到正在搭建集群的你。

先来介绍下集群的系统配置：

• 系统环境：Ubuntu 16.04
• Java Jdk：1.8.0_191
• Hadoop：2.8.5
• Zookeeper：3.4.12
• HBase：2.1.0

为了方便介绍，这里我以3台服务器为例进行介绍，下面是主机的一些信息：

主机名	IP
master	10.100.200.220
slave1	10.100.200.221
slave2	10.100.200.222

为了清晰直观，本文针对每一部分都给出了每个主机的配置清单。其中标记了√为需要配置，标记了X为不需要配置。

准备工作

由于是从零开始搭建集群，所以需要做好一些前期准备工作——配置用户和用户组、配置主机名、安装配置SSH、配置免密登录SSH、关闭防火墙等。这些配置是集群搭建的最最基础的部分，希望读者耐心配置。

配置清单

准备工作的配置清单如下：

配置项	master	slave1	slave2
配置用户和用户组	√	√	√
配置主机名	√	√	√
安装配置SSH	√	√	√
配置免密登录SSH	√	√	√
关闭防火墙	√	√	√

配置用户和用户组

搭建hadoop集群环境要求所有主机的用户和用户组要完全一致。配置过程如下：

1. 新建用户，建议用adduser命令。

   sudo adduser hadoop
   

   因为使用了sudo命令，所以要输入当前用户的密码才能进行下一步的操作。配置hadoop用户密码需要输入两次密码，然后一直按回车，最后输入Y确定。

2. 在创建hadoop用户的同时也创建了hadoop用户组，下面把hadoop用户加入到hadoop用户组。

   sudo usermod -a -G hadoop hadoop 
   

3. 前面一个hadoop是组名，后面一个hadoop是用户名。完成后输入一下命令查询结果。

   cat  /etc/group
   

4. 然后再把hadoop用户赋予root权限，让他可以使用sudo命令。

   sudo vi /etc/sudoers
   

   修改文件如下：

   # User privilege specification
   root ALL=(ALL) ALL
   hadoop ALL=(ALL) ALL  # 添加这一行配置
   

   保存退出，hadoop用户就拥有了root权限。

配置主机名

我们一开始就给出了3台主机的主机名（master、slave1、slave2），但是默认的主机名却是千奇百怪，因此要把原来的主机名改成我们设定的。

1. 编辑 /etc/hostname ，把里面的内容更改为你所需要的设定的主机名。

   sudo vim /etc/hostname
   

2. 更改hosts文件，修改（或增加）127.0.1.1后面的名称改为设定值。

   sudo vim /etc/hosts
   

3. 重启服务器，更改生效。

   sudo reboot
   

4. 验证。重新登录后，会发现主机名已经更改为设定值了。

   hostname

5. 修改host文件，配置域名。编辑hosts文件：

   sudo vi /etc/hosts
   

   添加下面内容：

   10.100.200.220 master
   10.100.200.221 slave1
   10.100.200.222 slave2
   

踩坑记录：主机名和hosts文件中设置的名称应当保持一致，否则会产生意外的错误。另外，建议把/etc/hosts文件中的127.0.0.1 localhost给注释掉。为避免表述不清，让大家产生疑惑，直接贴出hosts文件的截图。

hosts

安装配置SSH

在Hadoop运行过程中，主从机之间是通过SSH进行通信的，所以需要对所有主机进行SSH的安装和配置工作。

1. 先更新一下apt。

   sudo apt-get update
   

2. 接下来，安装SSH。

   sudo apt-get install openssh-server
   

3. 安装完成之后，使用下面的命令来查看SSH是否安装成功。

   ps -e | grep ssh
   

   如果有输出就表示SSH安装成功了。也可以使用SSH登陆本地机器来测试一下。

   ssh localhost
   

   温馨提示：安装好SSH之后，大家就可以使用SSH进行远程操作了。如果是虚拟机的话，大家可能对此没有什么感觉；但如果是物理机的话，这就十分方便了。集群中所有主机的配置只需要一台MAC就搞定了。

配置免密登录SSH

主机间免密登录才能实现主机间的顺畅通信，因此该环节非常重要！

1. 在master主机上生成密钥对。

   ssh-keygen -t rsa
   

   输入后一直回车选择默认即可。

   keygen

2. 将公钥（~/.ssh/id_rsa.pub中的内容）复制到文件authorized_keys中去。

   cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
   

3. 分别在从机slave1,slave2上都进行同样的操作，同时将两个从机的公玥都复制奥主机master的~/.ssh/authorized_keys中去。

4. 将master上的~/.ssh/authorized_keys通过scp命令复制到从机slave1,slave2中去。

   scp -r ~/.ssh/authorized_keys slave1:~/.ssh/ 
   scp -r ~/.ssh/authorized_keys slave2:~/.ssh/
   

5. 验证一下免密登录是否成功。在master上登录slave1、slave2（其他主机上验证方法也是一样的）。

   ssh slave1
   

   如果是第一次登录，则会要求输入密码，但之后登录都不再需要密码。那么，恭喜你，这一步配置已经完美结束了！

   ssh

关闭防火墙

集群需要开放很多端口，因此，为了避免出现端口未开放的问题，我索性关闭了防火墙。我使用ufw命令关闭防火墙。

1. 关闭防火墙

   sudo ufw disable
   

2. 查看防火墙状态

   sudo ufw status
   

   ufw status

正式搭建

如果你已经配置到了这一步，那么恭喜你，因为你已经完成了集群搭建工作的一大半任务了，下面，让我们继续剩下一小半的任务吧～

接下来的任务全部通过SSH远程配置。

同样，给出这一部分的配置清单：

配置项	master	slave1	slave2
Java JDK	√	√	√
Zookeeper	√	√	√
Hadoop	√	√	√
HBase	√	√	√

Java JDK

Hadoop的有些计算是通过jar包进行分布式计算的。因此，安装Hadoop前需要安装JDK。

1. java JDK下载传送门。

2. 将JDK下载到本地后，通过scp命令将安装包发送到每个主机上。

   scp jdk-8u191-linux-x64.tar.gz hadoop@10.100.200.220:～/
   

3. 登录master主机。

   ssh hadoop@10.100.200.220
   

4. 在 /usr/local/ 中建 cluster文件夹。

   mkdir /usr/local/cluster
   

5. 进入服务器根目录下，将jdk-8u191-linux-x64.tar.gz解压至 /usr/local/cluster中。

   tar -zxvf ~/jdk-8u191-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/cluster/
   

6. 进入 /usr/local/cluster 中，为了方便日后版本的更新，这里使用软链接的方法。

   cd /usr/local/cluster
   ln -s jdk1.8.0_191 java
   

7. 进行环境变量的配置。

   sudo vi ~/.bashrc
   

   添加如下内容：

   #java
   export JAVA_HOME=/usr/local/cluster/java
   export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
   export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
   export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
   

8. 使环境变量立刻生效。

   source ~/.bashrc
   

9. 验证环境变量是否配置成功。

   java -version
   

   如果输出如下图所示，即代表JDK环境变量配置好了。

   java version

Zookeeper

1. Zookeeper下载传送门。

2. 将Zookeeper下载到本地后，通过scp命令将安装包发送到master主机上。下面以master为例介绍安装配置，其他的主机安装和配置是完全一样的。

   scp zookeeper-3.4.12.tar.gz hadoop@10.100.200.220:～/
   

3. 进入服务器根目录下，将zookeeper-3.4.12.tar.gz解压至 /usr/local/cluster中。

   tar -zxvf ~/zookeeper-3.4.12.tar.gz -C /usr/local/cluster/
   

4. 进入 /usr/local/cluster 中，为了方便日后版本的更新，这里使用软链接的方法。

   cd /usr/local/cluster
   ln -s zookeeper-3.4.12 zookeeper
   

5. 设置环境变量，在 ~/.bashrc 添加如下内容。

   #zookeeper
   export ZOOKEEPER=/usr/local/cluster/zookeeper
   export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER/bin
   

6. 使环境变量立刻生效。

   source ~/.bashrc
   

7. 配置zookeeper

   • 建立数据和日志文件

     mkdir /usr/local/cluster/zookeeper/data
     mkdir /usr/local/cluster/zookeeper/logs
     

   • 进入conf目录创建并修改zoo.cfg文件

     cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
     

     修改后的内容为：

     # The number of milliseconds of each tick
     tickTime=2000
     # The number of ticks that the initial 
     # synchronization phase can take
     initLimit=10
     # The number of ticks that can pass between 
     # sending a request and getting an acknowledgement
     syncLimit=5
     # the directory where the snapshot is stored.
     # do not use /tmp for storage, /tmp here is just 
     # example sakes.
     dataDir=/usr/local/cluster/zookeeper/data
     dataLogDir=/usr/local/cluster/zookeeper/logs
     # the port at which the clients will connect
     clientPort=2181
     # the maximum number of client connections.
     # increase this if you need to handle more clients
     #maxClientCnxns=60
     #
     # Be sure to read the maintenance section of the 
     # administrator guide before turning on autopurge.
     #
     # http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
     #
     # The number of snapshots to retain in dataDir
     #autopurge.snapRetainCount=3
     # Purge task interval in hours
     # Set to "0" to disable auto purge feature
     #autopurge.purgeInterval=1
     server.0=10.100.200.220:2888:3888
     server.1=10.100.200.221:2888:3888
     server.2=10.100.200.222:2888:3888
     

     这里还需要在数据目录 /usr/local/cluster/zookeeper/data下新建名为myid的文件，各个主机对应的内容是不同的，master的内容是0，slave1的内容是1，slave2的内容是2，分别对应server.x中的x。server.A=B:C:D,其中A是一个数字, 表示这是第几号server。B是该server所在的IP地址。C配置该server和集群中的leader交换消息所使用的端口。D配置选举leader时所使用的端口。

8. 使用scp命令，将配置好的Zookeeper发送到其他从节点上去。

   scp -r /usr/local/cluster/zookeeper/ slave1:/usr/local/cluster/
   scp -r /usr/local/cluster/zookeeper/ slave2:/usr/local/cluster/
   

   !!!别忘了从节点上的myid要改成对应的值!!!

   !!!别忘了从节点上的myid要改成对应的值!!!

   !!!别忘了从节点上的myid要改成对应的值!!!

   重要的事情说三遍！！！

9. 启动zookeeper。
   在各个节点执行以下命令：

   .zkServer.sh start
   

   输入jps进行验证。

   jps_zookeeper

10. 查看各个主机的状态。

    zkServer.sh status
    

    zookeeper status

Hadoop

1. Hadoop下载传送门。

2. 将Hadoop下载到本地后，通过scp命令将安装包发送到master上。

   scp hadoop-2.8.5.tar.gz hadoop@10.100.200.220:～/
   

3. 进入服务器根目录下，将zookeeper-3.4.12.tar.gz解压至 /usr/local/cluster中。

   tar -zxvf ~/hadoop-2.8.5.tar.gz -C /usr/local/cluster/
   

4. 进入 /usr/local/cluster 中，为了方便日后版本的更新，这里使用软链接的方法。

   cd /usr/local/cluster
   ln -s hadoop-2.8.5 hadoop
   

5. 设置环境变量，在 ~/.bashrc 添加如下内容。

   #hadoop
   export HADOOP_HOME=/usr/local/cluster/hadoop
   export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
   

6. 使环境变量立刻生效。

   source ~/.bashrc
   

7. 验证Hadoop是否安装成功。

   hadoop version
   

   如果输出hadoop版本信息即安装成功。

8. 配置hadoop。

   • 进入hadoop的配置目录。

     cd /usr/local/cluster/hadoop/etc/hadoop/
     

   • 新建几个文件夹，配置文件中需要用到。

     mkdir tmp
     mkdir hdfs
     mkdir hdfs/name
     mkdir hdfs/data
     

   • 需要修改的配置文件为：core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml、slaves、hadoop-env.sh、yarn-env.sh。将如下configuration的内容复制到对应的配置文件中即可。

   • hadoop-env.sh 和 yarn-env.sh增加下面一行命令，即配置java环境。

     export JAVA_HOME=/usr/local/cluster/java
     

   • core-site.xml

     <configuration>
       <property>
         <name>fs.defaultFS</name>
         <value>hdfs://master:9000</value>
       </property>
     
       <property>
         <name>io.file.buffer.size</name>
         <value>4096</value>
       </property>
     
       <property>
         <name>hadoop.tmp.dir</name>
         <value>/usr/local/cluster/hadoop/tmp</value>
       </property>
     </configuration>
     

   • hdfs-site.xml

     <configuration>
       <property>
         <name>dfs.replication</name>
         <value>3</value>
       </property> 
       
       <property>
         <name>dfs.namenode.name.dir</name>
         <value>/usr/local/cluster/hadoop/hdfs/name</value>
       </property>
     
       <property>
         <name>dfs.datanode.data.dir</name>
         <value>/usr/local/cluster/hadoop/hdfs/data</value>
       </property>
     
       <property>
         <name>dfs.http.address</name>
         <value>master:50070</value>
       </property>
     
       <property>
         <name>dfs.secondary.http.address</name>
         <value>master:50090</value>
       </property>
     
       <property>
         <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
         <value>true</value>
       </property>
     
       <property>
         <name>dfs.permissions</name>
         <value>false</value>
       </property>
     </configuration>
     

   • yarn-site.xml

     <configuration>
         <property>
             <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
             <value>master</value>
         </property>
         <property>
             <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
             <value>mapreduce_shuffle</value>
         </property>
         <property>
             <name>yarn.resourcemanager.address</name>
             <value>master:8032</value>
         </property>
         <property>
             <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
             <value>master:8030</value>
         </property>
         <property>
             <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
             <value>master:8031</value>
         </property>
         <property>
             <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
             <value>master:8033</value>
         </property>
         <property>
             <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
             <value>master:8088</value>
         </property>
     </configuration>
     

   • mapred-site.xml

     通过cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml创建etc/hadoop/mapred-site.xml，内容改为如下：

     <configuration>
       <property>
         <name>mapreduce.framework.name</name>
         <value>yarn</value>
       </property>
     
       <property>
         <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
         <value>master:10020</value>
       </property>
     
       <property>
         <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
         <value>master:19888</value>
       </property>
     </configuration>
     

   • slaves

     slave1
     slave2
     

   • 配置文件修改完以后，将master下hadoop文件夹复制到slave1和slave2中。

     scp -r /usr/local/cluster/hadoop/ slave1:/usr/local/cluster/
     scp -r /usr/local/cluster/hadoop/ slave2:/usr/local/cluster/
     

9. 运行Hadoop。注意：启动hadoop的命令都只在master上执行。

   • 启动namenode，如果是第一次启动namenode，需要对namenode进行格式化。命令如下：

     /usr/local/cluster/hadoop/bin/hdfs namenode -format
     

   • 启动hdfs：

     /usr/local/cluster/hadoop/sbin/start-dfs.sh
     

   • 验证hdfs是否启动成功。

   在master输入 jps，应当存在NameNode和SecondaryNamenode。

   jps_hdfs

   在slave1和slave2输入jps，应当存在DataNode。

   web_datanode

   进一步验证，访问：http://master:50070/dfshealth.html#tab-overview，如图：
   

   web_dfs

   • 启动yarn

     /usr/local/cluster/hadoop/sbin/start-yarn.sh
     

   • 验证yarn是否启动成功。

     在master输入 jps，应当存在ResourceManager。

   jps_resourcemanager

   在slave1和slave2输入jps，应当存在NodeManager

   jps_nodemanager

   进一步验证，访问：http://master:50070/dfshealth.html#tab-overview，如图：

   web_cluster

HBase

1. HBase下载传送门。

2. 将HBase下载到本地后，通过scp命令将安装包发送到master主机上。

   scp hbase-2.1.0-bin.tar.gz hadoop@10.100.200.220:～/
   

3. 进入服务器根目录下，将hbase-2.1.0-bin.tar.gz解压至 /usr/local/cluster中。

   tar -zxvf ~/hbase-2.1.0-bin.tar.gz -C /usr/local/cluster/
   

4. 进入 /usr/local/cluster 中，为了方便日后版本的更新，这里使用软链接的方法。

   cd /usr/local/cluster
   ln -s hbase-2.1.0 hbase
   

5. 设置环境变量，在 ~/.bashrc 添加如下内容。

   #hbase
   export HBASE_HOME=/usr/local/cluster/hbase
   export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
   

6. 使环境变量立刻生效。

   source ~/.bashrc
   

7. 验证Hbase是否安装成功。

   hbase version
   

   如果输出hadoop版本信息即安装成功。

8. 配置HBase

   主要修改conf目录下的三个文件：hbase-env.sh、hbase-site.xml、regionservers。

   • hbase-env.sh

   export JAVA_HOME=/usr/local/cluster/java
   export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/cluster/hbase/lib
   export HBASE_PID_DIR=/usr/local/cluster/hbase/data
   export HBASE_LOG_DIR=/usr/local/cluster/hbase/logs
   export HBASE_MANAGES_ZK=false
   

   注意：要在hbase文件下，新建data和logs两个文件夹

   mkdir /usr/local/cluster/hbase/data
   mkdir /usr/local/cluster/hbase/logs
   

   • hbase-site.xml

   <configuration>
       <property>
         <name>hbase.tmp.dir</name>
         <value>/usr/local/cluster/hbase/data</value>
       </property>
       <property>
         <name>hbase.rootdir</name>
         <value>hdfs://master:9000/hbase</value>
       </property>
       <property>
         <name>hbase.cluster.distributed</name>
         <value>true</value>
       </property>
       <property>
         <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
         <value>master,slave1,slave2</value>
       </property>
       <property>
         <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
         <value>2181</value>
       </property>
       <property>
         <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
         <value>/usr/local/cluster/zookeeper/data</value>
         <description>property from zoo.cfg,the directory where the snapshot is stored</description>
       </property>
   </configuration>
   

   • regionservers

     master
     slave1
     slave2
     

9. 启动hbase

    /usr/local/cluster/hbase/bin/start-hbase.sh
   

10. 验证hbase是否启动成功。
    在master输入 jps，应当存在HMaster和HRegionServer。

    jps_hbase_master_region

    在slave1和slave2输入jps，应当存在HRegionServer。

    jps_hbase_region

    进一步验证，访问：http://master:16010/master-status，如图。

    web_hbase

踩坑记录：HBase装完之后，发现HREgionServer可以启动，但是HMaster却始终无法启动，通过日志文件发现报的错误如下：
java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/htrace/SamplerBuilder at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.<init>(DFSClient.java:635) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.<init>(DFSClient.java:619) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.initialize(DistributedFileSystem.java:149) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.java:2669) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.access$200(FileSystem.java:94) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.getInternal(FileSystem.java:2703) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:2685) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:373) at org.apache.hadoop.fs.Path.getFileSystem(Path.java:295) at org.apache.hadoop.hbase.util.CommonFSUtils.getRootDir(CommonFSUtils.java:358) at org.apache.hadoop.hbase.util.CommonFSUtils.isValidWALRootDir(CommonFSUtils.java:407) at org.apache.hadoop.hbase.util.CommonFSUtils.getWALRootDir(CommonFSUtils.java:383) at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer.initializeFileSystem(HRegionServer.java:691) at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer.<init>(HRegionServer.java:600) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.<init>(HMaster.java:484) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.constructMaster(HMaster.java:2965) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMasterCommandLine.startMaster(HMasterCommandLine.java:236) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMasterCommandLine.run(HMasterCommandLine.java:140) at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:70) at org.apache.hadoop.hbase.util.ServerCommandLine.doMain(ServerCommandLine.java:149) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.main(HMaster.java:2983) Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.htrace.SamplerBuilder at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:335) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) ... 25 more 2018-08-01 23:30:33,794 ERROR [main] master.HMasterCommandLine: Master exiting java.lang.RuntimeException: Failed construction of Master: class org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster. at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.constructMaster(HMaster.java:2972) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMasterCommandLine.startMaster(HMasterCommandLine.java:236) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMasterCommandLine.run(HMasterCommandLine.java:140) at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:70) at org.apache.hadoop.hbase.util.ServerCommandLine.doMain(ServerCommandLine.java:149) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.main(HMaster.java:2983) Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/htrace/SamplerBuilder at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.<init>(DFSClient.java:635) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.<init>(DFSClient.java:619) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.initialize(DistributedFileSystem.java:149) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.java:2669) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.access$200(FileSystem.java:94) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.getInternal(FileSystem.java:2703) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:2685) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:373) at org.apache.hadoop.fs.Path.getFileSystem(Path.java:295) at org.apache.hadoop.hbase.util.CommonFSUtils.getRootDir(CommonFSUtils.java:358) at org.apache.hadoop.hbase.util.CommonFSUtils.isValidWALRootDir(CommonFSUtils.java:407) at org.apache.hadoop.hbase.util.CommonFSUtils.getWALRootDir(CommonFSUtils.java:383) at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer.initializeFileSystem(HRegionServer.java:691) at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer.<init>(HRegionServer.java:600) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.<init>(HMaster.java:484) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.constructMaster(HMaster.java:2965) ... 5 more Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.htrace.SamplerBuilder at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:335) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) ... 25 more
这个问题耗费了很长时间都没找到错误原因，最终在这里找到了解决方法。

cp $HBASE_HOME/lib/client-facing-thirdparty/htrace-core-3.1.0-incubating.jar $HBASE_HOME/lib/

"个人感觉hbase-2.1.0编译的问题，建议以后还是自己编译一下hbase代码，目前还不知道这样改动会有什么问题。"

总结

以上，就完成了整个集群环境的搭建。希望没有坑到你。如果不行坑到了你，欢迎留言吐槽！