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内容简介
《HBase实战》是一本基于经验提炼而成的指南，它教给读者如何运用HBase设计、搭建及运行大数据应用系统。全书共分为4个部分。前两个部分分别介绍了分布式系统和大规模数据处理的发展历史，讲解HBase的基本原理模式设计以及如何使用HBase的高级特性；第三部分通过真实的应用和代码示例以及支持这些实践技巧的理论知识，进一步探索HBase的一些实用技术；第四部分讲解如何把原型开发系统升级为羽翼丰满的生产系统。《HBase实战》适合所有对云计算、大数据处理技术和NoSQL数据库感兴趣的技术人员阅读，尤其适合对Hadoop及HBase感兴趣的技术人员参考。阅读《HBase实战》不要求之前具备HBase、Hadoop或者MapReduce方面的知识。
内页插图
目录
第一部分 HBase基础第1章 HBase介绍
1.1 数据管理系统：速成
1.1.1 你好，大数据
1.1.2 数据创新
1.1.3 HBase的崛起
1.2 HBase使用场景和成功案例
1.2.1 典型互联网搜索问题：BigTable发明的原因
1.2.2 抓取增量数据
1.2.3 内容服务
1.2.4 信息交换
1.3 你好HBase
1.3.1 快速安装
1.3.2 HBase Shell命令行交互
1.3.3 存储数据
1.4 小结
第2章 入门
2.1 从头开始
2.1.1 创建表
2.1.2 检查表模式
2.1.3 建立连接
2.1.4 连接管理
2.2 数据操作
2.2.1 存储数据
2.2.2 修改数据
2.2.3 工作机制：HBase写路径
2.2.4 读数据
2.2.5 工作机制：HBase读路径
2.2.6 删除数据
2.2.7 合并：HBase的后台工作
2.2.8 有时间版本的数据
2.2.9 数据模型概括
2.3 数据坐标
2.4 小结
2.5 数据模型
2.5.1 逻辑模型：有序映射的映射集合
2.5.2 物理模型：面向列族
2.6 表扫描
2.6.1 设计用于扫描的表
2.6.2 执行扫描
2.6.3 扫描器缓存
2.6.4 使用过滤器
2.7 原子操作
2.8 ACID语义
2.9 小结
第3章 分布式的HBase、HDFS和MapReduce
3.1 一个MapReduce的例子
3.1.1 延迟与吞吐量
3.1.2 串行计算吞吐量有限
3.1.3 并行计算提高吞吐量
3.1.4 MapReduce：用布式计算最大化吞吐量
3.2 Hadoop MapReduce概览
3.2.1 MapReduce数据流介绍
3.2.2 MapReduce内部机制
3.3 分布式模式的HBase
3.3.1 切分和分配大表
3.3.2 如何找到region
3.3.3 如何找到-ROOT-表
3.4 HBase和MapReduce
3.4.1 使用HBase作为数据源
3.4.2 使用HBase接收数据
3.4.3 使用HBase共享资源
3.5 信息汇总
3.5.1 编写MapReduce应用
3.5.2 运行MapReduce应用
3.6 大规模条件下的可用性和可靠性
3.6.1 HDFS作为底层存储
3.7 小结
第二部分 高级概念
第4章 HBase表设计
4.1 如何开始模式设计
4.1.1 问题建模
4.1.2 需求定义：提前多做准备工作总是有好处的
4.1.3 均衡分布数据和负载的建模方法
4.1.4 目标数据访问
4.2 反规范化是HBase世界里的词语
4.3 相同表里的混杂数据
4.4 行键设计策略
4.5 IO考虑
4.5.1 为写优化
4.5.2 为读优化
4.5.3 基数和行键结构
4.6 从关系型到非关系型
4.6.1 一些基本概念
4.6.2 嵌套实体
4.6.3 没有映射到的一些东西
4.7 列族高级配置
4.7.1 可配置的数据块大小
4.7.2 数据块缓存
4.7.3 激进缓存
4.7.4 布隆过滤器
4.7.5 生存时间（TTL）
4.7.6 压缩
4.7.7 单元时间版本
4.8 过滤数据
4.8.1 实现一个过滤器
4.8.2 预装过滤器
4.9 小结
第5章 使用协处理器扩展HBase
5.1 两种协处理器
5.1.1 Observer协处理器
5.1.2 endpoint协处理器
5.2 实现一个observer
5.2.1 修改模式
5.2.2 从HBase开始
5.2.3 安装observer
5.2.4 其他安装选项
5.3 实现一个endpoint
5.3.1 为endpoint定义接口
5.3.2 实现endpoint服务器
5.3.3 实现endpoint客户端
5.3.4 部署endpoint服务器
5.3.5 试运行
5.4 小结
第6章 其他的HBase客户端选择
6.1 在UNIX里使用HBase Shell脚本
6.1.1 准备HBase Shell
6.1.2 使用UNIX Shell脚本创建表模式
6.2 使用JRuby进行HBase Shell编程
6.2.1 准备HBase Shell
6.2.2 访问TwitBase的users表
6.3 通过REST访问HBase
6.3.1 启动HBase REST服务
6.3.2 访问TwitBase的users表
6.4 通过Python使用HBase Thrift网关
6.4.1 生成Python语言的HBase Thrift客户端库
6.4.2 启动HBase Thrift服务
6.4.3 扫描TwitBaseuser表
6.5 asynchbase：另外一种HBase Java客户端
6.5.1 创建一个asynchbase项目
6.5.2 改变TwitBase的密码策略
6.5.3 试运行
6.6 小结
第三部分 应用系统实例
第7章 通过实例学习HBase：OpenTSDB
7.1 OpenTSDB概述
7.1.1 挑战：基础设施监控
7.1.2 数据：时间序列
7.1.3 存储：HBase
7.2 设计一个HBase应用系统
7.2.1 模式设计
7.2.2 应用架构
7.3 实现一个HBase应用系统
7.3.1 存储数据
7.3.2 查询数据
7.4 小结
第8章 在HBase上查询地理信息系统
8.1 运用地理数据
8.2 设计一个空间索引
8.2.1 从复合行键开始
8.2.2 介绍geohash
8.2.3 理解geohash
8.2.4 在有空间感知特性的行键里使用geohash
8.3 实现最近邻居查询
8.4 把计算工作推往服务器端
8.4.1 基于查询多边形创建一次geohash扫描
8.4.2 区域内查询第一幕：客户端
8.4.3 区域内查询第二幕：WithinFilter
8.5 小结
第四部分 让HBase运转起来
第9章 部署HBase
9.1 规划集群
9.1.1 原型集群
9.1.2 小型生产集群（10～20台服务器）
9.1.3 中型生产集群（50台以下服务器）
9.1.4 大型生产集群（超过50台服务器）
9.1.5 Hadoop Master节点
9.1.6 HBase Master
9.1.7 Hadoop DataNode和HBase RegionServer
9.1.8 ZooKeeper
9.1.9 采用云服务怎么样？
9.2 部署软件
9.2.1 Whirr：在云端部署
9.3 发行版本
9.3.1 使用原生Apache发行版本
9.3.2 使用Cloudera的CDH发行版本
9.4 配置
9.4.1 HBase配置
9.4.2 与HBase有关的Hadoop配置参数
9.4.3 操作系统配置
9.5 管理守护进程
9.6 小结
第10章 运维
10.1 监控你的集群
10.1.1 HBase如何输出监控指标
10.1.2 收集监控指标和图形展示
10.1.3 HBase输出的监控指标
10.1.4 应用端监控
10.2 HBase集群的性能
10.2.1 性能测试
10.2.2 什么影响了HBase的性能
10.2.3 优化支撑系统
10.2.4 优化HBase
10.3 集群管理
10.3.1 启动和停止HBase
10.3.2 优雅停止和让节点退役
10.3.3 增加节点
10.3.4 滚动重启和升级
10.3.5 bin/hbase和HbaseShell
10.3.6 维护一致性——hbck
10.3.7 查看HFile和HLog
10.3.8 预先拆分表
10.4 备份和复制
10.4.1 集群间复制
10.4.2 使用MapReduce作业进行备份
10.4.3 备份根目录
10.5 小结
附录A 探索HBase系统
附录B 更多关于HDFS的工作原理
精彩书摘
谚该命令用先读出HBase单元就可以改变存储其中的值。数据操作发生在HBase服务器上，而不是在你的客户端，所以速度快。当其他客户端也在访问同—个单元时，这样避免了出现紊乱状态。你可以把ICV（Increment Column Value）等同于Java的AtomicLong.addAndGet（）方法。递增值可以是任何Java Long类型值，无论正负。我们将在下一节深入讨论原子性操作。 也请注意这个数据不是存储在twits表而是users表中。存在users表的原因是不希望这个信息成为扫描的一部分。存在twits表里会让常用的访问模式很不方便。 就像Java的原子类族，HTableInterface也提供checkAndPut（）和checkAndDelete（）方法。它们可以在维持原子语义的同时提供更精细地控制。你可以用checkAndPut（）来实现incrementColumnValue（）方法： Get g=new Get(Bytes.toBytes("TheRealMT")); Result r=usersTable.get(g); long curVal=Bytes.toLong( r.getColumnLatest( Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("tweet—count")).getValue()); long incVal=curVal+1; Put P=new Put(Bytes.toBytes("TheRealMT")); P.add( Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("tweet.count"), Bytes.toBytes(incVal)); usersTable.checkAndPut( Bytes.toBytes("TheRealMT"), Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("tweet count"), Bytes.toBytes(curVal), P); 该实现有点长，但可以试试。使用checkAndDelete（）的方式与此类似。 按照和前面相同的方式，你可以轻松地新建TwitsTool表。模型、DAO和命令行实现和前面users表的情况类似。本书附带的源代码提供了一个实现。 2.8 ACID语义 如果使用过数据库系统，你会听说过各种数据库系统提供的ACID语义。ACID是当你搭建使用数据库系统做存储的应用系统时需要掌握的一组要素。当应用系统访问承载它的数据库时，遵循这些要素可以使应用系统的行为更加合理。为简单起见，让我们再次定义ACID。记住，ACID不同于之前我们简要介绍过的CAP。前言/序言
用户评价
在实际应用HBase的过程中，安全性和监控是两个不容忽视的方面，而这本书对此也有着详尽的论述。对于安全性的讨论，作者从HBase的认证和授权机制讲起，解释了如何利用Kerberos等安全框架来保护HBase集群的安全，防止未经授权的访问。这对于部署在生产环境中的HBase集群来说，至关重要。同时，书中也触及了数据加密的议题，虽然HBase本身不提供直接的数据加密功能，但作者介绍了如何在存储层或者应用层实现数据加密，以满足更高级别的安全需求。在监控方面，这本书提供了多种监控HBase集群状态的方法，包括使用HBase自带的Web UI、JMX接口，以及第三方监控工具如Prometheus和Grafana的集成。作者详细解释了需要关注的关键指标，比如读写延迟、吞吐量、Region服务器的健康状况、MemStore的占用率等，并给出了如何解读这些指标以及如何根据指标进行故障排查的指导。
评分在学习HBase的过程中，我常常会遇到一些隐藏的性能瓶颈，而这本书的“疑难杂症”解决篇，无疑是我的一大救星。作者并没有回避HBase在实际应用中可能遇到的各种挑战，反而深入分析了这些问题的根源，并提供了切实可行的解决方案。比如，对于“Region服务器频繁GC”的问题，书中不仅仅是简单地说“加大内存”，而是详细地分析了GC日志，指出是对象创建过多还是内存泄漏，并给出相应的调优建议。又比如，在处理“大量小Region”的问题时，书中不仅解释了小Region带来的开销，还提供了合并Region、调整Region Split阈值等多种解决方案。这种直面问题、逐个击破的讲解方式，让我能够真正地理解HBase的底层运作机制，并且在遇到类似问题时，能够迅速定位和解决。
评分这本书的“实战”二字绝非浪得虚名。书中大量的案例分析和代码示例，让我在学习过程中能够即刻上手。我特别欣赏其中关于“HBase与MapReduce集成”的部分。通过一个具体的场景，比如对海量日志数据进行聚合分析，作者一步步展示了如何编写MapReduce Job来读取HBase中的数据，进行处理，然后再将结果写回HBase，或者输出到其他存储。这不仅仅是简单的API调用，而是包含了对MapReduce任务的参数调优、输入输出格式的选择、以及如何处理HBase的列族和单元格的细节。此外，关于“HBase与Spark集成”的章节，也同样精彩。在当前大数据生态中，Spark的地位举足轻重，能够高效地利用Spark来操作HBase，对于提升数据处理的效率具有重要的意义。作者不仅介绍了Spark-HBase Connector的使用，还深入讲解了如何通过Spark SQL和DataFrame来查询HBase数据，以及如何利用Spark的分布式计算能力来加速HBase数据的ETL过程，这些内容都非常贴近实际工作需求。
评分这本书给我带来的最大收获之一，便是对HBase数据存储和访问机制的全面认知。在阅读之前，我对HBase的内部工作原理，比如MemStore、HFile、WAL（Write-Ahead Log）等概念，虽然有所耳闻，但理解得并不透彻。作者用非常形象的比喻和循序渐进的讲解，将这些复杂的底层细节一一展现。比如，对于MemStore的刷新过程，他不仅仅是简单地描述了其“写满就刷”的机制，而是深入分析了刷新的时机、潜在的性能瓶颈，以及如何通过配置参数进行调优。而HFile的内部结构，例如BlockCache、BloomFilter等，也得到了细致的阐述，让我理解了HBase为何能够实现如此高效的数据检索。更重要的是，书中对于Compaction（合并）策略的详细解读，这一点非常关键，因为不合理的Compaction不仅会占用大量的I/O资源，还会影响读写性能。作者列举了不同Compaction模式下的实际应用场景，并提供了相应的配置建议，这对于解决生产环境中HBase性能瓶颈非常有指导意义。
评分这本书最大的亮点之一，在于其深入浅出的讲解方式，尤其是在处理HBase的API层面。它不仅仅是罗列API的用法，而是通过大量的代码示例，展示了如何在Java、Python等主流编程语言中，使用HBase的客户端API来执行各种数据操作。无论是简单的Put、Get、Scan操作，还是更复杂的批量操作、预查询（Pre-fetch）等，书中都提供了清晰的代码示例，并且对每一个参数的意义和影响进行了详细的解释。我尤其喜欢书中对于Scan操作的优化技巧的讲解，比如如何通过设置`setFilter`来过滤数据，如何使用`setCacheBlocks`来提高读取效率，以及如何利用`setStartRow`和`setStopRow`来精确地定位数据范围。这些看似微小的细节，却能在实际应用中带来显著的性能提升。此外，书中对于HBase的Shell命令的介绍也同样详细，这对于日常的管理和调试工作非常有帮助。
评分这本书的标题，"HBase实战"，本身就勾勒出了一种沉浸式的学习体验。我一直对NoSQL数据库，特别是那些能够应对海量数据处理和实时查询挑战的系统，抱有浓厚的兴趣。HBase，作为一个构建在HDFS之上的分布式、面向列的数据库，以其高吞吐量和低延迟的特性，在我看来，是应对现代大数据场景不可或缺的技术栈之一。翻开这本书，我首先被其清晰的架构图和对HBase核心概念的深入剖析所吸引。作者并没有止步于理论的讲解，而是将理论知识巧妙地融入到了一系列的实际操作场景中。从HBase的安装部署，到数据模型的理解，再到如何设计高效的表结构，每一个步骤都辅以详细的命令行示例和代码片段。我尤其喜欢其中关于Row Key设计原则的探讨，这部分内容对于任何想要在HBase上构建高性能应用的开发者来说，都至关重要。作者通过对比不同Row Key设计策略的优劣，以及它们对数据读取性能的影响，让我对如何避免热点、优化查询有了更深刻的理解。
评分对于HBase的运维和调优，这本书提供了宝贵的实践经验。很多时候，学习一个技术，光知道如何使用是不够的，更重要的是如何让它稳定、高效地运行在生产环境中。书中关于Region Split（Region分裂）的原理和策略的讲解，让我受益匪浅。理解Region是如何分裂的，以及分裂的时机，对于避免数据倾斜和保证集群的均衡至关重要。作者还详细介绍了如何调整HBase的各种配置参数，比如`hbase.regionserver.handler.count`、`hbase.hregion.memstore.flush.size`、`hbase.compactor.trigger.count`等等，并解释了这些参数对集群性能的影响。通过实际的案例，展示了如何通过调整这些参数来解决常见的性能问题，比如读写延迟过高、CPU占用率过高、磁盘I/O瓶颈等。这些内容对于HBase的管理员和运维工程师来说，无疑是“救命稻草”。
评分对于想要深入了解HBase底层的读者来说，这本书绝对是一本不可多得的参考。作者对HBase内部架构的剖析，从Region的生命周期管理，到BlockCache的工作机制，再到WAL的写入流程，都进行了详尽的阐述。我尤其喜欢其中对HBase存储格式的深入分析，比如HFile的内部结构，以及如何通过BlockCache来加速数据的读取。这些底层细节的理解，对于进行性能调优和故障排查至关重要。书中还对HBase的分布式协调机制，比如ZooKeeper在HBase中的作用，进行了详细的讲解，让我对HBase的集群管理和容错能力有了更全面的认识。此外，作者还探讨了HBase的一些高级特性，比如协处理器（Coprococes）的应用，这为开发者提供了在HBase内部扩展功能的强大能力，也让我对HBase的灵活性和可扩展性有了更深的体会。
评分这本书的价值不仅仅在于它介绍了HBase本身，更在于它将其置于整个大数据生态系统中进行讲解。它并没有孤立地看待HBase，而是将其与其他大数据组件，如HDFS、Zookeeper、MapReduce、Spark，甚至是Solr/Elasticsearch等搜索引擎进行了有机的结合。书中关于“HBase与Solr/Elasticsearch集成”的章节，特别引人我的注意。在很多场景下，HBase的强项在于快速的键值查找和范围扫描，而全文检索和复杂的过滤查询则更适合交由搜索引擎来处理。作者详细讲解了如何利用HBase的CDC（Change Data Capture）机制，将HBase中的数据实时地同步到Solr/Elasticsearch中，从而实现HBase数据的“全文搜索化”，这种集成方案极大地拓展了HBase的应用场景。
评分这本书在数据建模和Schema设计方面的指导，对我构建健壮的HBase应用起到了至关重要的作用。在接触HBase之前，我对关系型数据库的Schema设计已经相当熟悉，但HBase的列式存储模型和Row Key的唯一性，使得其Schema设计思路与关系型数据库有着本质的区别。作者通过生动的案例，阐述了如何根据实际的应用场景来设计Row Key，如何合理地组织列族，以及如何权衡数据存储的冗余和查询的便捷性。我印象深刻的是关于“时间序列数据”和“用户行为日志”的建模方案，书中详细地展示了如何通过巧妙的Row Key设计，实现高效的范围查询和聚合分析。此外，对于一些复杂数据类型的存储，比如JSON、Protocol Buffers等，书中也提供了一些行之有效的处理方法，让我在面对多样化的数据需求时，能够有更清晰的思路。
评分还不错，就是版本有点旧了。
评分书的内容非常丰富，在努力消化中
评分1233466899
评分非常好，一直信赖京东，只认京东
评分很好，很便宜。。。。。
评分ghkllkgghjjnbggh
评分不错的东东，下次还会购买
评分挑战大数据储备一下知识。哈哈哈。
评分想学习大数据相关的书籍，学习中，希望坚持下去.
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