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HBase不睡觉书

作者: 杨曦

出版社: 清华大学出版社

出版时间: 2018-01

版次: 1

ISBN: 9787302490555

定价: 89.00

装帧: 其他

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 403页

字数: 666千字

分类: 计算机与互联网

4 张插图图片

146人买过

HBase是Apache旗下一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。利用HBase技术可在廉价的PC服务器上搭建大规模的存储化集群，使用HBase可以对数十亿级别的大数据进行实时性的高性能读写，在满足高性能的同时还保证了数据存取的原子性。
  本书共分为9章，由浅入深地讲解HBase概念、安装、配置、部署，让读者对HBase先有一个感性认识，再从应用角度介绍了高级用法、监控和性能调优。既兼顾了初学者，也适用于想要深入学习HBase的读者。
  本书适合于以前没有接触过HBase，或者了解HBase，并希望能够深入掌握的读者，适合HBase应用开发人员和系统管理人员学习使用。杨曦，就职于硅谷某上市公司，对大数据、云计算等技术有较深研究以及丰富的项目实践经验。热衷编写开源项目、撰写技术博客以及折腾各种技术项目。

目  录

第1章  初识HBase      1

1.1  海量数据与NoSQL         1

1.1.1

关系型数据库的极限         1

1.1.2

CAP理论     1

1.1.3

NoSQL 2

1.2

HBase是怎么来的         3

1.3  为什么要用HBase         3

1.4  你必须懂的基本概念   4

1.4.1

部署架构    4

1.4.2

存储架构    7

1.4.3

跟关系型数据库的对比    9

第2章  让HBase跑起来     11

2.1  本书测试环境        12

2.2  配置服务器名        12

2.3  配置SSH免密登录        13

2.4  安装Hadoop  15

2.4.1

安装Hadoop单机模式      15

2.4.2

安装Hadoop集群模式      20

2.4.3

ZooKeeper   23

2.4.4

配置Hadoop HA 27

2.4.5

让Hadoop可以开机自启动      35

2.4.6

最终配置文件    41

2.5  安装HBase    43

2.5.1

单机模式    45

2.5.2

伪分布式模式    47

2.5.3

关于ZooKeeper不得不说的事 51

2.5.4

完全分布式模式         52

2.5.5

HBase Web控制台（UI） 58

2.5.6

让HBase可以开机自启动         58

2.5.7

启用数据块编码（可选）         60

2.5.8

启用压缩器（可选）         65

2.5.9

数据块编码还是压缩器（可选）    70

第3章  HBase基本操作      71

3.1

hbase shell的使用         71

3.1.1

用create命令建表    72

3.1.2

用list命令来查看库中有哪些表      73

3.1.3

用describe命令来查看表属性          73

3.1.4

用put命令来插入数据     74

3.1.5

用scan来查看表数据        76

3.1.6

用get来获取单元格数据 77

3.1.7

用delete来删除数据         77

3.1.8

用deleteall删除整行记录         79

3.1.9

用disable来停用表   80

3.1.10

用drop来删除表     80

3.1.11

shell命令列表  81

3.2  使用Hue来查看HBase数据       121

3.2.1

准备工作    121

3.2.2

安装Hue     124

3.2.3

配置Hue     127

3.2.4

使用Hue来查看HBase     132

第4章  客户端API入门      134

4.1

10分钟教程  134

4.2

30分钟教程  141

4.3

CRUD一个也不能少     147

4.3.1

HTable类和Table接口      147

4.3.2

put方法      148

4.3.3

append方法        155

4.3.4

increment方法   157

4.3.5

get方法      158

4.3.6

exists 方法          162

4.3.7

delete方法 162

4.3.8

mutation方法     164

4.4  批量操作        166

4.4.1

批量put操作     167

4.4.2

批量get操作     167

4.4.3

批量delete操作         168

4.5

BufferedMutator（可选）    168

4.6

Scan扫描        170

4.6.1

用法    170

4.6.2

缓存    173

4.7

HBase支持什么数据格式    174

4.8  总结        175

第5章  HBase内部探险      176

5.1  数据模型        176

5.2

HBase是怎么存储数据的    178

5.2.1

宏观架构    178

5.2.2

预写日志    181

5.2.3

MemStore   183

5.2.4

HFile    184

5.2.5

KeyValue类          186

5.2.6

增删查改的真正面目         186

5.2.7

数据单元层次图         187

5.3  一个KeyValue的历险   187

5.3.1

写入    188

5.3.2

读出    188

5.4

Region的定位        189

第6章  客户端API的高阶用法 193

6.1  过滤器   193

6.1.1

过滤器快速入门         194

6.1.2

比较运算快速入门    198

6.1.3

分页过滤器         201

6.1.4

过滤器列表         203

6.1.5

行键过滤器         208

6.1.6

列过滤器    214

6.1.7

单元格过滤器    227

6.1.8

装饰过滤器         228

6.1.9

自定义过滤器    231

6.1.10

如何在hbase shell中使用过滤器  248

6.2  协处理器        249

6.2.1

协处理器家族    249

6.2.2

快速入门    251

6.2.3

如何加载    254

6.2.4

协处理器核心类         256

6.2.5

观察者         259

6.2.6

终端程序    276

第7章  客户端API的管理功能 290

7.1  列族管理        290

7.2  表管理   296

7.3

Region管理   299

7.4  快照管理        304

7.5  维护工具管理        307

7.5.1

均衡器         307

7.5.2

规整器         308

7.5.3

目录管理器         310

7.6  集群状态以及负载（ClusterStatus

& ServerLoad）   311

7.7  Admin的其他方法         315

7.8  可见性标签管理   319

7.8.1

快速入门    321

7.8.2

可用标签    328

7.8.3

用户标签    329

7.8.4

单元格标签         329

第8章  再快一点          331

8.1

Master和RegionServer的JVM调优  331

8.1.1

先调大堆内存    331

8.1.2

可怕的Full GC    333

8.1.3

Memstore的专属JVM策略MSLAB 335

8.2

Region的拆分        340

8.2.1

Region的自动拆分    341

8.2.2

Region的预拆分         345

8.2.3

Region的强制拆分    347

8.2.4

推荐方案    347

8.2.5

总结    347

8.3

Region的合并        348

8.3.1

通过Merge类合并Region        348

8.3.2

热合并         348

8.4

WAL的优化   349

8.5

BlockCache的优化         351

8.5.1

LRUBlockCache   352

8.5.2

SlabCache    353

8.5.3

BucketCache        354

8.5.4

组合模式    356

8.5.5

总结    357

8.6

Memstore的优化 357

8.6.1

读写中的Memstore  358

8.6.2

Memstore的刷写       358

8.6.3

总结    361

8.7

HFile的合并  361

8.7.1

合并的策略         361

8.7.2

compaction的吞吐量限制参数         374

8.7.3

合并的时候HBase做了什么    377

8.7.4

Major Compaction       378

8.7.5

总结    380

8.8  诊断手册        380

8.8.1

阻塞急救    380

8.8.2

朱丽叶暂停         381

8.8.3

读取性能调优    384

8.8.4

案例分析    385

第9章  当HBase遇上MapReduce    389

9.1  为什么要用MapReduce        389

9.2  快速入门        389

9.3  慢速入门：编写自己的MapReduce   391

9.3.1

准备数据    391

9.3.2

新建项目    392

9.3.3

建立MapReduce类   393

9.3.4

建立驱动类         396

9.3.5

打包、部署、运行    400

9.4  相关类介绍   402

9.4.1

TableMapper       402

9.4.2

TableReducer       403

9.4.3

TableMapReduceUtil  403
内容简介:
HBase是Apache旗下一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。利用HBase技术可在廉价的PC服务器上搭建大规模的存储化集群，使用HBase可以对数十亿级别的大数据进行实时性的高性能读写，在满足高性能的同时还保证了数据存取的原子性。
本书共分为9章，由浅入深地讲解HBase概念、安装、配置、部署，让读者对HBase先有一个感性认识，再从应用角度介绍了高级用法、监控和性能调优。既兼顾了初学者，也适用于想要深入学习HBase的读者。
本书适合于以前没有接触过HBase，或者了解HBase，并希望能够深入掌握的读者，适合HBase应用开发人员和系统管理人员学习使用。
作者简介:
杨曦，就职于硅谷某上市公司，对大数据、云计算等技术有较深研究以及丰富的项目实践经验。热衷编写开源项目、撰写技术博客以及折腾各种技术项目。
目录:

目  录

第1章  初识HBase      1

1.1  海量数据与NoSQL         1

1.1.1

关系型数据库的极限         1

1.1.2

CAP理论     1

1.1.3

NoSQL 2

1.2

HBase是怎么来的         3

1.3  为什么要用HBase         3

1.4  你必须懂的基本概念   4

1.4.1

部署架构    4

1.4.2

存储架构    7

1.4.3

跟关系型数据库的对比    9

第2章  让HBase跑起来     11

2.1  本书测试环境        12

2.2  配置服务器名        12

2.3  配置SSH免密登录        13

2.4  安装Hadoop  15

2.4.1

安装Hadoop单机模式      15

2.4.2

安装Hadoop集群模式      20

2.4.3

ZooKeeper   23

2.4.4

配置Hadoop HA 27

2.4.5

让Hadoop可以开机自启动      35

2.4.6

最终配置文件    41

2.5  安装HBase    43

2.5.1

单机模式    45

2.5.2

伪分布式模式    47

2.5.3

关于ZooKeeper不得不说的事 51

2.5.4

完全分布式模式         52

2.5.5

HBase Web控制台（UI） 58

2.5.6

让HBase可以开机自启动         58

2.5.7

启用数据块编码（可选）         60

2.5.8

启用压缩器（可选）         65

2.5.9

数据块编码还是压缩器（可选）    70

第3章  HBase基本操作      71

3.1

hbase shell的使用         71

3.1.1

用create命令建表    72

3.1.2

用list命令来查看库中有哪些表      73

3.1.3

用describe命令来查看表属性          73

3.1.4

用put命令来插入数据     74

3.1.5

用scan来查看表数据        76

3.1.6

用get来获取单元格数据 77

3.1.7

用delete来删除数据         77

3.1.8

用deleteall删除整行记录         79

3.1.9

用disable来停用表   80

3.1.10

用drop来删除表     80

3.1.11

shell命令列表  81

3.2  使用Hue来查看HBase数据       121

3.2.1

准备工作    121

3.2.2

安装Hue     124

3.2.3

配置Hue     127

3.2.4

使用Hue来查看HBase     132

第4章  客户端API入门      134

4.1

10分钟教程  134

4.2

30分钟教程  141

4.3

CRUD一个也不能少     147

4.3.1

HTable类和Table接口      147

4.3.2

put方法      148

4.3.3

append方法        155

4.3.4

increment方法   157

4.3.5

get方法      158

4.3.6

exists 方法          162

4.3.7

delete方法 162

4.3.8

mutation方法     164

4.4  批量操作        166

4.4.1

批量put操作     167

4.4.2

批量get操作     167

4.4.3

批量delete操作         168

4.5

BufferedMutator（可选）    168

4.6

Scan扫描        170

4.6.1

用法    170

4.6.2

缓存    173

4.7

HBase支持什么数据格式    174

4.8  总结        175

第5章  HBase内部探险      176

5.1  数据模型        176

5.2

HBase是怎么存储数据的    178

5.2.1

宏观架构    178

5.2.2

预写日志    181

5.2.3

MemStore   183

5.2.4

HFile    184

5.2.5

KeyValue类          186

5.2.6

增删查改的真正面目         186

5.2.7

数据单元层次图         187

5.3  一个KeyValue的历险   187

5.3.1

写入    188

5.3.2

读出    188

5.4

Region的定位        189

第6章  客户端API的高阶用法 193

6.1  过滤器   193

6.1.1

过滤器快速入门         194

6.1.2

比较运算快速入门    198

6.1.3

分页过滤器         201

6.1.4

过滤器列表         203

6.1.5

行键过滤器         208

6.1.6

列过滤器    214

6.1.7

单元格过滤器    227

6.1.8

装饰过滤器         228

6.1.9

自定义过滤器    231

6.1.10

如何在hbase shell中使用过滤器  248

6.2  协处理器        249

6.2.1

协处理器家族    249

6.2.2

快速入门    251

6.2.3

如何加载    254

6.2.4

协处理器核心类         256

6.2.5

观察者         259

6.2.6

终端程序    276

第7章  客户端API的管理功能 290

7.1  列族管理        290

7.2  表管理   296

7.3

Region管理   299

7.4  快照管理        304

7.5  维护工具管理        307

7.5.1

均衡器         307

7.5.2

规整器         308

7.5.3

目录管理器         310

7.6  集群状态以及负载（ClusterStatus

& ServerLoad）   311

7.7  Admin的其他方法         315

7.8  可见性标签管理   319

7.8.1

快速入门    321

7.8.2

可用标签    328

7.8.3

用户标签    329

7.8.4

单元格标签         329

第8章  再快一点          331

8.1

Master和RegionServer的JVM调优  331

8.1.1

先调大堆内存    331

8.1.2

可怕的Full GC    333

8.1.3

Memstore的专属JVM策略MSLAB 335

8.2

Region的拆分        340

8.2.1

Region的自动拆分    341

8.2.2

Region的预拆分         345

8.2.3

Region的强制拆分    347

8.2.4

推荐方案    347

8.2.5

总结    347

8.3

Region的合并        348

8.3.1

通过Merge类合并Region        348

8.3.2

热合并         348

8.4

WAL的优化   349

8.5

BlockCache的优化         351

8.5.1

LRUBlockCache   352

8.5.2

SlabCache    353

8.5.3

BucketCache        354

8.5.4

组合模式    356

8.5.5

总结    357

8.6

Memstore的优化 357

8.6.1

读写中的Memstore  358

8.6.2

Memstore的刷写       358

8.6.3

总结    361

8.7

HFile的合并  361

8.7.1

合并的策略         361

8.7.2

compaction的吞吐量限制参数         374

8.7.3

合并的时候HBase做了什么    377

8.7.4

Major Compaction       378

8.7.5

总结    380

8.8  诊断手册        380

8.8.1

阻塞急救    380

8.8.2

朱丽叶暂停         381

8.8.3

读取性能调优    384

8.8.4

案例分析    385

第9章  当HBase遇上MapReduce    389

9.1  为什么要用MapReduce        389

9.2  快速入门        389

9.3  慢速入门：编写自己的MapReduce   391

9.3.1

准备数据    391

9.3.2

新建项目    392

9.3.3

建立MapReduce类   393

9.3.4

建立驱动类         396

9.3.5

打包、部署、运行    400

9.4  相关类介绍   402

9.4.1

TableMapper       402

9.4.2

TableReducer       403

9.4.3

TableMapReduceUtil  403

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