具体描述
《HBase权威指南》探讨了如何通过使用与HBase高度集成的Hadoop将HBase的可伸缩性变得简单；把大型数据集分布到相对廉价的商业服务器集群中；使用本地Java客户端，或者通过提供了REST、Avro和Thrift应用编程接口的网关服务器来访问HBase；了解HBase架构的细节，包括存储格式、预写日志、后台进程等；在HBase中集成MapReduce框架；了解如何调节集群、设计模式、拷贝表、导入批量数据和删除节点等。
《HBase权威指南》适合使用HBase进行数据库开发的高级数据库研发人员阅读。
作者简介
Lars George，HBase项目组成员，他是cloudera的解决方案架构师，提供了关于Hadoop和HBase的技术支持、咨询服务和培训工作。他曾经在多个不同的Hadoop用户组会议发言，并且在如布鲁塞尔的自由及开源软件开发者欧洲会议(FOSDEM)这样的大型会议中发言。
目录信息
1.1 海量数据的黎明 1
1.2 关系数据库系统的问题 5
1.3 非关系型数据库系统Not-Only-SQL(简称NoSQL) 7
1.3.1 维度 9
1.3.2 可扩展性 12
1.3.3 数据库的范式化和反范式化 12
1.4 结构 15
1.4.1 背景 15
1.4.2 表、行、列和单元格 16
1.4.3 自动分区 20
1.4.4 存储API 21
1.4.5 实现 22
1.4.6 小结 25
1.5 HBase：Hadoop数据库 25
1.5.1 历史 26
1.5.2 命名 27
1.5.3 小结 27
第2章 安装 28
2.1 快速启动指南 28
2.2 必备条件 31
2.2.1 硬件 31
2.2.2 软件 37
2.3 HBase使用的文件系统 47
2.3.1 本地模式 48
2.3.2 HDFS 49
2.3.3 S3 49
2.3.4 其他文件系统 50
2.4 安装选项 50
2.4.1 Apache二进制发布包 50
2.4.2 编译源码 52
2.5 运行模式 53
2.5.1 单机模式 53
2.5.2 分布式模式 53
2.6 配置 57
2.6.1 hbase-site.xml与hbase-default.xml 58
2.6.2 hbase-env.sh 59
2.6.3 regionserver 59
2.6.4 log4j.properties 59
2.6.5 配置示例 59
2.6.6 客户端配置 61
2.7 部署 61
2.7.1 基于脚本 62
2.7.2 Apache Whirr 63
2.7.3 Puppet与Chef 63
2.8 操作集群 64
2.8.1 确定安装运行 64
2.8.2 Web UI介绍 65
2.8.3 Shell介绍 66
2.8.4 关闭集群 66
第3章 客户端API：基础知识 68
3.1 概述 68
3.2 CRUD操作 69
3.2.1 put方法 69
3.2.2 get方法 87
3.2.3 删除方法 97
3.3 批量处理操作 107
3.4 行锁 110
3.5 扫描 114
3.5.1 介绍 114
3.5.2 ResultScanner类 117
3.5.3 缓存与批量处理 119
3.6 各种特性 125
3.6.1 HTable的实用方法 125
3.6.2 Bytes类 127
第4章 客户端API：高级特性 129
4.1 过滤器 129
4.1.1 过滤器简介 129
4.1.2 比较过滤器 132
4.1.3 专用过滤器 139
4.1.4 附加过滤器 147
4.1.5 FilterList 151
4.1.6 自定义过滤器 153
4.1.7 过滤器总结 159
4.2 计数器 160
4.2.1 计数器简介 160
4.2.2 单计数器 163
4.2.3 多计数器 164
4.3 协处理器 166
4.3.1 协处理器简介 167
4.3.2 Coprocessor类 168
4.3.3 协处理器加载 171
4.3.4 RegionObserver类 174
4.3.5 MasterObserver类 180
4.3.6 endpoint 184
4.4 HTablePool 190
4.5 连接管理 194
第5章 客户端API：管理功能 197
5.1 模式定义 197
5.1.1 表 197
5.1.2 表属性 199
5.1.3 列族 202
5.2 HBaseAdmin 207
5.2.1 基本操作 208
5.2.2 表操作 209
5.2.3 模式操作 217
5.2.4 集群管理 219
5.2.5 集群状态信息 222
第6章 可用客户端 230
6.1 REST、Thrift和Avro的介绍 230
6.2 交互客户端 233
6.2.1 原生Java 233
6.2.2 REST 233
6.2.3 Thrift 240
6.2.4 Avro 244
6.2.5 其他客户端 245
6.3 批处理客户端 246
6.3.1 MapReduce 246
6.3.2 Hive 246
6.3.3 Pig 252
6.3.4 Cascading 256
6.4 Shell 257
6.4.1 基础 257
6.4.2 命令 259
6.4.3 脚本 263
6.5 基于Web的UI 265
6.5.1 master的UI 265
6.5.2 region服务器的UI 270
6.5.3 共享页面 272
第7章 与MapReduce集成 275
7.1 框架 275
7.1.1 MapReduce介绍 275
7.1.2 类 276
7.1.3 支撑类 279
7.1.4 MapReduce的执行地点 279
7.1.5 表拆分 280
7.2 在HBase之上的MapReduce 281
7.2.1 准备 281
7.2.2 数据流向 286
7.2.3 数据源 291
7.2.4 数据源与数据流向 293
7.2.5 自定义处理 296
第8章 架构 299
8.1 数据查找和传输 299
8.1.1 B+树 299
8.1.2 LSM树 300
8.2 存储 302
8.2.1 概览 303
8.2.2 写路径 304
8.2.3 文件 305
8.2.4 HFile格式 313
8.2.5 KeyValue格式 316
8.3 WAL 316
8.3.1 概述 317
8.3.2 HLog类 318
8.3.3 HLogKey类 319
8.3.4 WALEdit类 319
8.3.5 LogSyncer类 319
8.3.6 LogRoller类 320
8.3.7 回放 321
8.3.8 持久性 324
8.4 读路径 325
8.5 region查找 328
8.6 region生命周期 330
8.7 ZooKeeper 330
8.8 复制 333
8.8.1 Log Edit的生命周期 334
8.8.2 内部机制 335
第9章 高级用法 339
9.1 行键设计 339
9.1.1 概念 339
9.1.2 高表与宽表 341
9.1.3 部分键扫描 342
9.1.4 分页 343
9.1.5 时间序列 344
9.1.6 时间顺序关系 348
9.2 高级模式 350
9.3 辅助索引 350
9.4 搜索集成 354
9.5 事务 357
9.6 布隆过滤器 358
9.7 版本管理 361
9.7.1 隐式版本控制 361
9.7.2 自定义版本控制 364
第10章 集群监控 366
10.1 介绍 366
10.2 监控框架 367
10.2.1 上下文、记录和监控指标 367
10.2.2 master监控指标 372
10.2.3 region服务器监控指标 373
10.2.4 RPC监控指标 375
10.2.5 JVM监控指标 376
10.2.6 info监控指标 377
10.3 Ganglia 378
10.3.1 安装 379
10.3.2 用法 383
10.4 JMX 386
10.4.1 JConsole 388
10.4.2 JMX远程API 390
10.5 Nagios 394
第11章 性能优化 395
11.1 垃圾回收优化 395
11.2 本地memstore分配缓冲区 398
11.3 压缩 399
11.3.1 可用的编解码器 400
11.3.2 验证安装 401
11.3.3 启用压缩 403
11.4 优化拆分和合并 404
11.4.1 管理拆分 404
11.4.2 region热点 405
11.4.3 预拆分region 406
11.5 负载均衡 407
11.6 合并region 408
11.7 客户端API：最佳实践 409
11.8 配置 411
11.9 负载测试 414
11.9.1 性能评价 414
11.9.2 YCSB 416
第12章 集群管理 421
12.1 运维任务 421
12.1.1 减少节点 421
12.1.2 滚动重启 423
12.1.3 新增服务器 424
12.2 数据任务 428
12.2.1 导入/导出 428
12.2.2 CopyTable工具 433
12.2.3 批量导入 435
12.2.4 复制 438
12.3 额外的任务 440
12.3.1 集群共存 440
12.3.2 端口要求 442
12.4 改变日志级别 442
12.5 故障处理 443
12.5.1 HBase Fsck 443
12.5.2 日志分析 445
12.5.3 常见问题 447
附录A HBase配置属性 451
附录B 计划 467
附录C 版本升级 469
附录D 分支 471
附录E Hush SQL Schema 473
附录F 对比HBase和BigTable 475
· · · · · · (收起)
读后感
终于敢说自己了解HBase了(大数据时代, 如果连HBase都不了解, 确实是很丢人的-_-||). 只有当系统的学习了HBase提供的API(系统功能边界的一种体现)、集群架构、实现原理、以至于自己亲手去实现一个基于HBase的ORM框架时才感觉真的是理解了他, 下一步就是用在实际的项目中解决现有...
评分去年一直的玩Hbase，过程中遇到不少麻烦，通过这本书和其他的一些网络上的文献资料，确实解决了我不少的疑问。或许由于HBase Client API用起来不方便，我在此基础之上封装了一个伪ORM，或许对于我来说，提高员工的生产力才是关键吧。跑题了，这本书确实不错，如果大家感兴趣，...
评分作为海量互联网应用开发的利器，此书是案头必备之物。但英文原版价格不菲，还望国内有眼光的出版商快出影印本啊，以造福云计算界的各位兄弟姐妹。感觉依靠Hadoop+Hbase，互联网界的各位就可以干很多事情了。
评分去年一直的玩Hbase，过程中遇到不少麻烦，通过这本书和其他的一些网络上的文献资料，确实解决了我不少的疑问。或许由于HBase Client API用起来不方便，我在此基础之上封装了一个伪ORM，或许对于我来说，提高员工的生产力才是关键吧。跑题了，这本书确实不错，如果大家感兴趣，...
评分这本书貌似是之前借过一本同事的书来看的，经典，确实是一本非常好的书籍这本书貌似是之前借过一本同事的书来看的，经典，确实是一本非常好的书籍这本书貌似是之前借过一本同事的书来看的，经典，确实是一本非常好的书籍
用户评价
初次接触HBase时，我被它的复杂性吓退了，直到我翻开了这本《HBase权威指南》。这本书最大的功德在于，它成功地搭建了一座从零基础到精通的桥梁。前几章对NoSQL、MapReduce以及HBase在Hadoop生态中定位的梳理，就像是为初学者铺设了坚实的地基，让我不再对那些陌生的术语感到恐惧。随着章节的推进，内容的复杂度是循序渐进的，它不会突然抛出一个你闻所未闻的概念，而是像剥洋葱一样，层层深入。最让我感到贴心的是，它没有将HBase视为一个孤立的系统，而是花费了相当的篇幅来讲解如何与Spark、Flink等现代大数据组件进行高效集成，特别是流式数据写入HBase的模式，提供了多种实用的架构方案。这种面向未来、拥抱生态的编写视角，使得这本书的保质期显得更长。对于想系统学习HBase，但又害怕陷入复杂技术细节泥潭的读者来说，这本书无疑是最友好的向导。
评分说实话，技术书籍读起来往往枯燥乏味，但这本书在保持技术深度的同时，注入了一种独特的“问题导向”的叙事魅力。它不只是告诉你HBase怎么工作，更像是在模拟一个项目组在面对真实业务挑战时的决策过程。例如，在介绍数据模型转换时，书中用了好几页篇幅来对比“反规范化”和“面向查询优化”两种设计哲学之间的权衡，并给出了具体的场景示例，让人在阅读时能够立刻联想到自己的实际工作场景。我尤其欣赏作者对HBase版本迭代和特性演进的梳理，这使得书中的内容不仅适用于当前的主流版本，也为理解未来版本的变化提供了基础认知。那些关于运维监控、故障排查的最佳实践部分，简直是救命稻草，让我少走了很多弯路。这本书无疑是为那些真正想把HBase用在生产环境，并对其性能和稳定性负责的工程师量身定制的。它不仅仅是一本参考手册，更像是一位经验丰富的技术顾问，随时待命，为你解决最棘手的问题。
评分这本书的深度和广度简直让人叹为观止，它就像一把精密的瑞士军刀，不仅让你理解HBase的核心架构，更深入到数据模型设计、性能调优的每一个犄角旮旯。读完之后，我感觉自己对分布式存储的理解上升到了一个新的层次。特别是关于RegionServer故障恢复和数据一致性保证那几章，作者用极其生动且富有逻辑性的方式，把那些原本晦涩难懂的内部机制剖析得淋漓尽致。那些复杂的WAL（Write-Ahead Log）机制、MemStore刷新策略，在书中的图文并茂的讲解下，变得清晰可见。我记得有一次在实际工作中遇到了一个棘手的延迟问题，翻阅这本书，对照着书里关于Compaction策略选择的讨论，迅速定位到了问题所在——原来是我们对Minor Compaction的触发时机理解得过于片面。这本书的价值就在于，它不仅仅是API的堆砌，更是一本实战宝典，告诉你“为什么”要这么设计，以及在海量数据场景下，“如何”才能让HBase真正跑起来，跑得快，跑得稳。对于任何一个想从HBase使用者蜕变为架构师的工程师来说，这本书都是案头必备的参考书，它的每一个章节都值得反复研读，每一次重读都会有新的感悟和收获。它提供的不仅仅是知识，更是一种解决复杂问题的思维框架。
评分这本书的作者群显然不是一般的技术爱好者，他们对HBase的底层实现有着近乎偏执的钻研精神。我花了很长时间去对比市面上几本知名的HBase书籍，发现唯独这一本，敢于深入到HDFS、ZooKeeper与HBase三者交互的微妙之处，特别是关于HDFS的延迟抖动对HBase性能影响的分析，那段内容简直是教科书级别的。他们对HColumnFamily设计原则的阐述，已经超越了简单的“少即是多”的口号，而是从Block缓存命中率、磁盘I/O效率等多个维度进行了量化分析。我曾尝试用其他资源去复现书中的一个高级性能调优场景，结果发现如果没有这本书对某个特定参数在不同HBase版本下的行为差异的精准描述，几乎不可能达到预期的效果。这本书的叙事风格非常沉稳、严谨，没有丝毫浮夸，每一个论断背后都有坚实的理论基础或实验数据支撑，读起来让人心悦诚服，感觉自己正在被一位资深的大师手把手地带入这个系统的核心，而不是被一堆概念轰炸。
评分我简直要为这本书的实战操作部分拍案叫绝！市面上很多技术书籍要么是过于理论化，要么就是零散的Demo集合，但这本书完美地找到了一个平衡点。它没有停留在“HBase能做什么”的层面，而是详尽地演示了“如何”在真实的企业级环境中部署、配置和维护一个高可用的HBase集群。关于安全性的章节尤其出色，详细介绍了Kerberos集成、ACL权限控制的配置流程和最佳实践，这在很多同类书籍中都是一笔带过的内容。我特别喜欢书中关于Region分裂和合并策略的讨论，作者结合了实际的业务场景，给出了如何根据读写热点来预先划分Region的技巧，这极大地避免了集群上线后频繁发生数据倾斜的问题。更不用说它对客户端API使用的细致入微的指导，从Scan的各种优化模式，到异步批处理的陷阱，每一个细节都充满了作者多年一线经验的沉淀。这本书的排版和示例代码的规范性也值得称赞，让人在跟随示例进行操作时，几乎没有遇到任何环境配置或代码层面的障碍，真正做到了即学即用，极大地提高了我的学习效率和项目推进速度。
评分了解HBase设计和原理
评分了解HBase设计和原理
评分确实比较走马观花，翻译质量也一般，而且我觉得这个章节的排布是不是有点问题。
评分内容翔实 实例丰富 好像是第4章 略显拖沓
评分走马观花过了一遍，了解了大概脉络，留待以后有需要时细翻。
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