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HBase入门与实践电子书

大数据作为人工智能的基石,当前正站在计算机技术发展的风口, 而作为Apache*项目的HBase的优势是高性能读写、弹性伸缩、面向列族存储,能够轻松应对数据存储的爆发,提供对千万级QPS低延时需求支持,毫无疑问是企业搭建大数据在线实时应用的*。 Hadoop生态系统的HDFS和MapReduce分别为大数据提供了存储和分析处理能力,但是对在线实时的数据存取则爱莫能助,而HBase弥补了Hadoop的这一缺陷,满足了在线实时系统低延时的需求。

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作       者:彭旭

出  版  社:人民邮电出版社

出版时间:2018-12-01

字       数:24.5万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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本书以精练的语言介绍HBase的基础知识,让初学者能够快速上手使用HBase,对HBase的核心思想(如数据读取、数据备份等)和HBase架构(如LSM树、WAL)有深的分析,并且让有经验的HBase发人员也能够循序渐地深理解HBase源码,以便更好地去调试和解决线上遇到的各种问题。本书更加专注于HBase在线实时系统的调优,使HBase集群响应延迟更低。本书结合企业的“用户行为分析系统”,让读者能够快速上手的同时,也不乏企业HBase实际应用场景,理论不脱离实际,真正做到从门到精通。 本书适合有一定Java基础的程序员作为HBase门教程,HBase运维人员可以将本书作为参考手册来部署和监控HBase,正在将HBase应用到在线生产环境中的软件发人员也可以参考本书来调优HBase在线集群性能。<br/>【推荐语】<br/>大数据作为人工智能的基石,当前正站在计算机技术发展的风口, 而作为Apache*项目的HBase的优势是高性能读写、弹性伸缩、面向列族存储,能够轻松应对数据存储的爆发,提供对千万级QPS低延时需求支持,毫无疑问是企业搭建大数据在线实时应用的*。 Hadoop生态系统的HDFS和MapReduce分别为大数据提供了存储和分析处理能力,但是对在线实时的数据存取则爱莫能助,而HBase弥补了Hadoop的这一缺陷,满足了在线实时系统低延时的需求。 本书以精炼的语言介绍HBase基础知识,让初学者能够快速上手使用HBase,对HBase 的核心架构思想(如数据读取、数据备份等)有深的了解,并且剖析HBase源码,介绍HBase 1.X 以及2.0带来的新特性,让有经验的HBase发人员也能够循序渐地深理解HBase源码,以便更好地去调试和解决线上遇到的各种问题。 本书更加专注于HBase在线实时系统的调优,同时不乏企业HBase实际应用场景,理论联系实际,非常适合大数据发人员、大数据运维人员和Hadoop生态发人员参考和阅读。<br/>【作者】<br/>彭旭,2009 年毕业于武汉大学软件工程专业,近十年国内互联网企业工作经验,曾任阿里巴巴天猫技术部资深软件工程师、珠海市魅族科技有限公司架构师,现在在创业公司珠海市卓轩科技有限公司任合伙人。精通Java 生态系统相关技术,对大数据存储、HBase 系统调优有深刻理解,带领团队将云服务存储系统从MySQL 迁移到HBase,每年为公司节省成本数百万元。<br/>
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内容提要

对本书的赞誉

前言

第1章 HBase简介

1.1 背景

1.2 NoSQL与传统RDBMS

1.3 应用场景

第2章 HBase安装

2.1 单机部署

2.2 分布式部署

2.3 集群增删节点

第3章 HBase数据模型

3.1 逻辑模型

3.2 物理模型

第4章 HBase shell

4.1 数据定义语言

4.2 数据操纵语言

4.3 其他常用shell

第5章 模式设计

5.1 行键设计

5.2 规避热点区间

5.3 高表与宽表

5.4 微信朋友圈设计

第6章 客户端API

6.1 Java客户端使用

6.2 数据定义语言

6.3 数据操纵语言

6.4 过滤器

6.5 事务

第7章 架构实现

7.1 存储

7.2 数据写入读取

第8章 协处理器

8.1 观察者类型协处理器

8.2 端点类型协处理器

8.3 装载/卸载协处理器

第9章 HBase性能调优

9.1 客户端调优

9.2 服务端调优

第10章 集群间数据复制

10.1 复制

10.2 快照

10.3 导出和导入

10.4 复制表

第11章 监控

11.1 Hadoop监控

11.2 HBase监控

后记

附录 常见问题

A.1 GC时间超长导致分区服务器宕机

A.2 Scanner租期过期

A.3 分区迁移异常

A.4 Windows运行HBase程序缺少winutil.exe

A.5 误删表数据

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