Learning HBase（中文版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

编辑推荐

　　

　　非常便于快速入门，实战与原理并重

　　覆盖管理与开发，同时适合运维与程序员

　　真实场景，真实案例，与一线实践无缝衔接

　　“去哪网”Hbase团队Leader携资深工程师倾力献译

　　你可以从本书学到：

　　理解HBase的基本原理

　　了解搭建HBase的先决条件

　　安装和配置新的HBase集群

　　通过Hadoop以及HBase参数优化集群

　　使用各种故障排除与运维技术，以保障集群高可用性

　　掌握HBase数据模型及其操作

　　了解使用Hadoop工具包的好处

内容简介

　　

　　《Learning Hbase（中文版）》是一本介绍HBase 知识的专业书籍，它系统地介绍了HBase 的基本概念，与传统关系数据库的功能和特点的对比，自身的配置方法以及安装方法，同时深入介绍了HBase 的运维管理和故障处理。《Learning Hbase中文版》还介绍了基于HBase的Java编程方法，以及HBase作为大数据工具的一些使用案例，这些足以帮助读者更好地理解HBase 的架构，更顺利地在自己的项目中使用HBase。

　　《Learning Hbase（中文版）》不仅适合HBase 初学者自学使用，也适合有HBase 经验的开发人员作为工具查询之用，是一本针对HBase 技术的比较完整的通用工具书，希望本书能在实际工作中对读者有所帮助。

作者简介

　　Shashwat Shriparv，生于印度比哈尔邦穆扎法尔布尔县。他先后在穆扎法尔布尔和梅加拉亚邦西隆求学。他在德里英迪拉·甘地国立开放大学获得计算机应用学士（BCA）学位，在喀拉拉邦科钦科技大学（特里凡得琅 C-DAC）获得计算机应用硕士（MCA）学位。他在 2010年早些时候开始研究大数据技术，当时他需要做一个用大数据技术存储和处理日志的概念验证（POC）。同时他还有另一个项目，在此项目中需要存储巨大的不同文件头的二进制文件并要处理它们。这时，他开始配置、搭建并测试 Hadoop HBase集群，并为它们写了一些代码。在做了一个成功的POC之后，他用 Java REST和 SOAP Web服务做了些开发，并搭立了一个系统，在此系统中通过 Web服务利用 Hadoop存储和处理日志，然后在HBase中通过自定义表存储这些日志，通过 HBase API和 HBase-Hive映射查询来读取数据。Shashwat成功地实现了这个项目，紧接着开始了 1TB到 3TB的大规模二进制文件头的处理工作，他把文件的元数据存储在 HBase中，文件本身存在 HDFS上。

　　Shashwat在特里凡得琅 C-DAC网络取证中心开始他的软件开发生涯，为取证分析开发可移动相关软件。接着，他去了 Genilok Computer Solutions公司，在那里，他的工作包括：集群计算、HPC技术和 Web技术。

　　在此之后，他从特里凡得琅到了班加罗尔并加入了 PointCross，在那里他开始了大数据技术工作，用 Java开发软件、Web服务和大数据平台。在 PointCross，他的很多项目都是围绕着大数据技术，例如 Hadoop、HBase、Hive、Pig、 Sqoop、 Flume等。从这里他又到了 HCL Infosystems公司，开始做 UIDAI项目，这是一个在印度非常有声望的项目，它为每一个印度居民提供一个唯一身份识别号。在这里，他工作中使用的技术有：HBase、Hive、 Hadoop、 Pig、 Linux、脚本语言、管理 HBase Hadoop集群、编写脚本、自动化任务和处理、为集群监控创建仪表盘。

　　现在，Shashwat在 Cognilytics公司工作，专注于大数据技术、 HANA以及其他高性能技术。你可以通过 https://github.com/shriparv和 http://helpmetocode.blogspot. com了解更多关于他的信息。可以通过 LinkedIn，http://www.linkedin.com/pub/ shashwat-shriparv/19/214/2a9 跟他联系，也可以发邮件给他，dwivedishashwat@ gmail.com。

　　Shashwat曾经审校过 Pig Design Pattern, Pradeep Pasupuleti, Packt Publishing一书，他还曾担任过他大学杂志 InfinityTech的编辑。

目录

第 1 章 了解 HBase 生态系统 1

第 2 章 开启 HBase 之旅 26

第 3 章 搭建 HBase 46

第 4 章 优化 HBase/Hadoop 集群 82

第 5 章 HBase 的存储、框架以及数据类型 99

第 6 章 HBase 集群运维与故障处理 120

第 7 章 HBase 脚本编程 176

第 8 章 HBase Java 编程 191

第 9 章 HBase Java 高级编程 216

第 10 章 HBase 使用案例 240

精彩书摘

　　《Learning HBase（中文版）》：
　　随着大数据应用技术的不断发展以及Hadoop生态系统的日益完善，Hadoop已渐渐成为处理大数据需求的首选工具。与此同时，搭建在Hadoop之上的HBase，也因其优越的系统架构特点，特别是开源、分布式、水平扩展性等便利条件，越来越受到人们的青睐。“去哪儿”网站数据库团队把HBase作为NoSQL数据库使用，它提供了大规模的Key-Value分布式存储，以弥补我们现在所用的MySQL、Redis等在线存储的不足。然而，我们在此之前并没有HBase的相关经验，为了能快速掌握这门技术，以满足业务需求，我们努力学习HBase的相关知识，也翻阅了很多这方面的著作。
　　值得庆幸的是，我们有幸看到了LearningHBase这本书的英文书稿，在努力啃完了全书之后，我们一致认为，对HBase初学者来说，这是一本值得推荐的优秀著作。本书的作者ShashwatShriparv先生，有多年的基于Hadoop和HBase的开发和使用经验，他在大数据领域积累了丰富的经验。这本书的组织也是深入浅出，先从宏观上描述了HBase是什么，跟我们熟知的关系型数据库以及Hadoop做了一些对比，接着介绍了HBase的核心组件，然后深入到HBase的运维管理、故障处理，最后讲述了基于HBase的Java编程，并介绍了HBase的一些使用案例，非常适合初学者学习。
　　比较遗憾的是，这本书目前没有中文版，我们起初虽然有翻译的想法，但总觉得功力尚欠，恐贻笑大方，恰在这时候我们受到电子工业出版社的朋友的鼓励，遂下决心把它翻译成中文，以方便更多的国内读者学习使用。本书涉及的专业术语和概念较多，又加之我们水平有限，同时也是第一次正式翻译英文著作，在译文中必定会出现不妥之处，恳请读者批评指正。
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前言/序言

　　本书自顶向下地介绍如何学习HBase，对初学者和有经验者都非常有用。你会学习到HBase的配置、维护以及故障处理，可以说是一体化的HBase知识库。本书会循序渐进地帮助读者更好地使用HBase，包括从零开始安装HBase、日常的HBase管理以及Hadoop的实现等。本书还会介绍一些HBase作为大数据工具的使用案例，帮助读者更好地理解HBase 的架构。市面上有很多HBase 的相关书籍，但大都并不完整，有些只关注配置，有些只关注编码，本书会提供一个完整的介绍，包含完整的HBase真实场景的管理和开发，即使是一个零基础的人，学完本书也会熟练掌握HBase。

　　本书会让读者更好地理解HBase是什么，其产生背景，涉及哪些人，为什么我们要使用它，何时使用它以及如何使用它，使读者对HBase生态圈有一个整体的了解。本书包含了HBase特性的深厚理论和实践知识，可以帮助读者扫清对Hadoop和HBase的疑惑。全面指导读者对HBase进行配置、管理、故障处理以及使用客户端和服务器API进行项目开发。让读者熟练掌握HBase的设计模式、Java编程和Shell脚本。

　　涵盖内容

　　第1章详细介绍了HBase的功能、演变以及架构。与传统数据库进行对比，介绍附加功能和底层组件以及在行业中的应用。

　　第2章详细介绍了HBase的内部架构、组件及组件间的联系、扩展性、读写循环进程、管理任务、region 的相关操作、所需的不同组件以及一些操作系统的调优。

　　第3章介绍了如何搭建一个HBase集群。包括各个组件的下载方式、构建Hadoop和HBase

　　过程中的参数调优。有专门一节介绍各种组件和操作系统的调优。

　　第4章指导读者根据具体的生产环境和实际运行的任务优化HBase集群。包含硬件方面、操作系统、软件和网络的参数调优，也会对HBase的存储层Hadoop进行优化。

　　第5章介绍了HBase的数据类型，以及对数据进行读取和写入的操作。同时也会介绍一些实例助于模式设计。

　　第6章涵盖HBase集群管理、操作和运维的各个方面。一旦集群搭建完成并运行，我们需要不断地检查集群，对其进行调优，并处理故障，这样才能使集群健康运转。本章会介绍HBaseshell和Hadoopshell的一些命令。

　　第7章介绍如何作为管理和开发人员通过HBaseshell脚本编写自动化任务。同时也会介绍HBase的备份和恢复技术。

　　第8章介绍如何通过HBase客户端API编写客户端程序，来连接HBase并进行各种类型的操作。

　　第9章详细介绍了HBase客户端API、类、方法和接口，以及如何使用HBase内建的Web服务和thrift服务，减少编码量。本章专门有一节介绍HBase的特殊功能和相关开源项目。

　　第10章介绍了行业中使用HBase作为底层技术的案例。

　　前提条件

　　下面列举了开始学习本书内容之前需做的准备：

　　?Linux（Ubuntu、RedHat、Debian、CentOS、Fedora、openSUSE或者其他Linux版本）

　　?Oracle Java 1.6及以上

　　可以选择下面任意一组。如果倾向于Apache：

　　?ApacheHadoop

　　?ApacheHBase

　　?ZooKeeper

　　如果倾向于Cloudera：

　　?ClouderaHadoop

　　目标读者

　　本书适用于想要拥抱大数据、学习HBase的管理人员或开发人员。本书从基本理论开始，结合实际操作，适用所有读者。

　　读者反馈

　　欢迎读者反馈。请让我们知道你对本书的看法，喜欢哪些部分，不喜欢哪些部分。读者反馈能够帮助我们开发出更优质的内容，以更好的内容回馈读者。

　　一般反馈，请发送邮件至feedback@packtpub.com，请在邮件标题中注明书名。

　　如果有你擅长并感兴趣的内容，希望写书或参与写书，请参考作者指引：www.packtpub.com/authors。

　　客户支持

　　我们准备了大量内容回馈Packt出版物的读者，让你觉得物有所值。

　　源码下载

　　所有Packt出版的书中的示例代码都可以登录http://www.packtpub.com下载。如果你从其他地方购买，可以登录http://www.packtpub.com/support并注册，我们会通过邮件发送给你。

　　勘误

　　尽管我们已尽力保证书中内容的正确性，但是错误在所难免。如果读者发现书中的文字错误或者代码错误，请及时告知我们，我们将感激不尽。这样可以避免其他读者被错误误导，也有助于图书的再版。如果发现错误，请访问http://www.packtpub.com/submit-errata，选择书名，点击erratasubmissionform链接来提交详细的错误信息。一旦你提交的勘误被确认，勘误会上传到我们的网站，并加到现存勘误列表中。所有现存的勘误可以访问http://www.packtpub.com/support进行查询。

　　严禁盗版

　　互联网版权内容的盗版问题是由来已久的问题。Packt出版社严肃对待版权和授权保护，如果读者在互联网上发现针对本出版社的任何形式的非法盗版物，请立即与我们联系，提供网址或网站名称，我们将追究到底。

《深度探索：海量数据时代的基石》 在数据爆炸式增长的今天，如何高效、稳定地存储和管理海量数据，成为企业和开发者面临的严峻挑战。传统的关系型数据库在面对PB级别数据时，往往显得力不从心，性能瓶颈、扩展性差等问题暴露无遗。然而，随着分布式系统的发展，一种新型的数据库应运而生，它以其卓越的伸缩性、高可用性和对海量数据的出色处理能力，迅速在业界占据了一席之地，成为构建大数据平台的关键组件。 本书并非一本简单的技术手册，而是一次对分布式数据库核心理念与实践的深度溯源。我们将带领读者穿越传统数据库的界限，走进一个全新的数据世界，在那里，数据的规模不再是束缚，而是成为驱动创新的动力。本书将深入浅出地剖析分布式存储的架构演进，从CAP理论的权衡到一致性模型的选择，为您构建起坚实的基础理论知识。我们将聚焦于一种备受推崇的分布式、非关系型数据库系统——一个以其独特的键值存储模型和对稀疏数据的高效支持而闻名的技术。 第一篇：大数据基石的构建 在这一篇中，我们将从宏观层面出发，为您勾勒出大数据技术生态的全景图。我们会探讨为何传统数据库难以胜任海量数据处理的挑战，分析其架构限制以及在面对高并发、高吞吐量场景下的瓶颈。接着，我们将引入分布式数据库的概念，阐释其核心优势，包括横向扩展能力、高可用性和容错性。 分布式系统的基本原理： 我们将从分布式系统的基石——CAP定理入手，深入理解一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）之间的内在联系与取舍。通过对不同一致性模型（如强一致性、最终一致性）的解析，帮助您理解在实际应用中如何根据业务需求做出最优选择。 NoSQL数据库的崛起与演进： 了解NoSQL数据库的分类及其各自的优势，例如键值存储、列族存储、文档数据库和图数据库。我们将重点介绍键值存储的特点，以及它为何能成为处理海量、非结构化或半结构化数据的理想选择。 Hadoop生态系统及其角色： 本书的视角将与Hadoop生态系统紧密相连。我们将详细介绍HDFS（Hadoop分布式文件系统）作为底层存储，以及MapReduce（或其更现代的替代品）作为计算框架，如何与我们即将深入探讨的数据库协同工作，共同构建一个完整的大数据解决方案。理解HDFS的命名节点（NameNode）和数据节点（DataNode）的工作机制，以及数据块（Block）的分布和副本策略，对于理解上层数据库的存储方式至关重要。 第二篇：核心架构的深度剖析 进入这一篇，我们将开始解构我们所聚焦的数据库系统的核心架构。我们将不再停留在理论层面，而是深入其内部机制，理解其数据是如何被存储、访问和管理。 数据模型与存储原理： 深入理解其键值存储模型，即数据以“行键（Row Key）”和“列族（Column Family）”的组合来组织。我们将详细解释行键的设计原则，它如何影响数据的访问效率和范围扫描的性能。学习不同类型的列族，例如固定列族和动态列族，以及它们在实际应用中的适用场景。 存储引擎的奥秘： 探究其底层存储引擎，通常是基于LSM-tree（Log-Structured Merge-tree）的变种。理解WAL（Write-Ahead Log）、MemStore、HFile（或SortedDict）等关键组件的工作原理，以及它们如何共同实现高写入吞吐量和高效数据读取。我们将剖析compaction（合并）的过程，以及它在维护数据局部性和读取性能方面扮演的角色。 分布式与高可用性： 剖析其分布式架构，包括RegionServer（或TabletServer）和ZooKeeper（或其他协调服务）的角色。理解Region（或Tablet）的划分、分配和迁移过程。学习其主副本（Master）和区域服务器（RegionServer）之间的通信机制，以及如何通过多副本和故障转移机制实现高可用性。理解ZooKeeper在领导者选举、元数据管理和故障检测中的关键作用。 第三篇：高效读写的艺术 数据存储的最终目的是为了高效地访问和利用。本篇将聚焦于如何优化数据的读写性能，以及在实际应用中应遵循的最佳实践。 行键设计的艺术： 行键是数据的“身份证”，其设计直接关系到数据的访问效率。我们将提供一套系统的行键设计方法论，包括如何避免热点、如何进行散列（Salting）和前缀（Prefixing）以实现数据均匀分布，以及如何利用排序特性进行范围扫描。通过大量的实际案例分析，让您掌握设计高效行键的精髓。 数据访问模式与优化： 深入研究各种数据访问模式，包括单行查询、范围扫描、前缀扫描以及聚合操作。理解如何针对不同的访问模式选择合适的列族设计和行键策略。我们将探讨缓存（Cache）机制的作用，以及如何通过合理的配置提升读取性能。 写入优化与事务处理： 分析写入操作的流程，以及如何通过批量写入（Batch Writes）和异步提交来提升吞吐量。对于需要更强一致性保证的场景，我们将介绍其提供的轻量级事务（Lightweight Transactions）和版本控制机制，并讨论在何种情况下使用它们。 性能调优与监控： 提供一套系统性的性能调优指南，包括JVM调优、操作系统参数配置、RegionServer的内存和CPU管理，以及数据存储相关的配置选项。学习如何利用内置的监控工具和第三方监控解决方案，实时掌握系统的运行状况，及时发现和解决性能瓶颈。 第四篇：实际应用与场景落地 理论与实践相结合，才能真正发挥技术的价值。本篇将带领读者将所学知识应用到实际场景中，探讨该数据库在不同领域的应用案例。 大数据分析与报表生成： 探讨如何利用该数据库存储海量日志数据、用户行为数据、传感器数据等，并结合Hadoop生态中的计算框架（如Spark、Hive）进行高效的数据分析和报表生成。 实时数据处理与流计算： 分析其作为流计算平台（如Storm、Flink）的后端数据存储，实现海量事件数据的实时采集、处理和查询。 物联网（IoT）与时序数据存储： 探讨其在物联网场景下的应用，如何存储海量的设备上报数据，并进行高效的时序数据查询和分析。 推荐系统与用户画像： 分析其在构建推荐系统和用户画像方面的优势，如何存储和查询大规模的用户行为数据，以实现个性化推荐。 与其他大数据组件的集成： 详细介绍该数据库如何与其他Hadoop生态中的组件（如HDFS、MapReduce、Spark、Hive、HBase Connector等）进行无缝集成，构建完善的大数据处理流水线。 第五篇：运维管理与安全实践 一个稳定、可靠的系统离不开精细的运维管理和严格的安全保障。本篇将重点关注系统的部署、监控、维护和安全。 集群部署与规划： 提供详细的集群部署指南，包括硬件选型、网络规划、ZooKeeper集群的配置和管理。学习如何根据业务负载进行合理的容量规划和节点扩展。 监控、告警与故障排查： 介绍常用的监控工具和指标，如何设置有效的告警规则，以及如何通过日志分析和故障排查流程，快速定位和解决线上问题。 数据备份与恢复： 探讨数据备份策略，包括全量备份、增量备份，以及数据恢复的流程和工具，确保数据安全无虞。 安全加固与权限管理： 讲解如何配置认证和授权机制，实现对数据的访问控制。了解数据加密（如传输加密、存储加密）的相关技术，确保数据在存储和传输过程中的安全性。 结语：驾驭数据洪流，开启智能未来 本书旨在为每一位渴望在大数据浪潮中乘风破浪的开发者、架构师和技术爱好者提供一套系统、深入的学习路径。我们相信，通过对本书内容的学习和实践，您将能够深刻理解海量数据存储的本质，掌握构建高可用、高可伸缩分布式系统的核心技术，并最终能够自信地驾驭数据洪流，开启智能化的未来。这不仅仅是一本书，更是您在大数据领域探索未知、创造价值的可靠伙伴。