Learning HBase（中文版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2026

編輯推薦

　　

　　非常便於快速入門，實戰與原理並重

　　覆蓋管理與開發，同時適閤運維與程序員

　　真實場景，真實案例，與一綫實踐無縫銜接

　　“去哪網”Hbase團隊Leader攜資深工程師傾力獻譯

　　你可以從本書學到：

　　理解HBase的基本原理

　　瞭解搭建HBase的先決條件

　　安裝和配置新的HBase集群

　　通過Hadoop以及HBase參數優化集群

　　使用各種故障排除與運維技術，以保障集群高可用性

　　掌握HBase數據模型及其操作

　　瞭解使用Hadoop工具包的好處

內容簡介

　　

　　《Learning Hbase（中文版）》是一本介紹HBase 知識的專業書籍，它係統地介紹瞭HBase 的基本概念，與傳統關係數據庫的功能和特點的對比，自身的配置方法以及安裝方法，同時深入介紹瞭HBase 的運維管理和故障處理。《Learning Hbase中文版》還介紹瞭基於HBase的Java編程方法，以及HBase作為大數據工具的一些使用案例，這些足以幫助讀者更好地理解HBase 的架構，更順利地在自己的項目中使用HBase。

　　《Learning Hbase（中文版）》不僅適閤HBase 初學者自學使用，也適閤有HBase 經驗的開發人員作為工具查詢之用，是一本針對HBase 技術的比較完整的通用工具書，希望本書能在實際工作中對讀者有所幫助。

作者簡介

　　Shashwat Shriparv，生於印度比哈爾邦穆紮法爾布爾縣。他先後在穆紮法爾布爾和梅加拉亞邦西隆求學。他在德裏英迪拉·甘地國立開放大學獲得計算機應用學士（BCA）學位，在喀拉拉邦科欽科技大學（特裏凡得琅 C-DAC）獲得計算機應用碩士（MCA）學位。他在 2010年早些時候開始研究大數據技術，當時他需要做一個用大數據技術存儲和處理日誌的概念驗證（POC）。同時他還有另一個項目，在此項目中需要存儲巨大的不同文件頭的二進製文件並要處理它們。這時，他開始配置、搭建並測試 Hadoop HBase集群，並為它們寫瞭一些代碼。在做瞭一個成功的POC之後，他用 Java REST和 SOAP Web服務做瞭些開發，並搭立瞭一個係統，在此係統中通過 Web服務利用 Hadoop存儲和處理日誌，然後在HBase中通過自定義錶存儲這些日誌，通過 HBase API和 HBase-Hive映射查詢來讀取數據。Shashwat成功地實現瞭這個項目，緊接著開始瞭 1TB到 3TB的大規模二進製文件頭的處理工作，他把文件的元數據存儲在 HBase中，文件本身存在 HDFS上。

　　Shashwat在特裏凡得琅 C-DAC網絡取證中心開始他的軟件開發生涯，為取證分析開發可移動相關軟件。接著，他去瞭 Genilok Computer Solutions公司，在那裏，他的工作包括：集群計算、HPC技術和 Web技術。

　　在此之後，他從特裏凡得琅到瞭班加羅爾並加入瞭 PointCross，在那裏他開始瞭大數據技術工作，用 Java開發軟件、Web服務和大數據平颱。在 PointCross，他的很多項目都是圍繞著大數據技術，例如 Hadoop、HBase、Hive、Pig、 Sqoop、 Flume等。從這裏他又到瞭 HCL Infosystems公司，開始做 UIDAI項目，這是一個在印度非常有聲望的項目，它為每一個印度居民提供一個唯一身份識彆號。在這裏，他工作中使用的技術有：HBase、Hive、 Hadoop、 Pig、 Linux、腳本語言、管理 HBase Hadoop集群、編寫腳本、自動化任務和處理、為集群監控創建儀錶盤。

　　現在，Shashwat在 Cognilytics公司工作，專注於大數據技術、 HANA以及其他高性能技術。你可以通過 https://github.com/shriparv和 http://helpmetocode.blogspot. com瞭解更多關於他的信息。可以通過 LinkedIn，http://www.linkedin.com/pub/ shashwat-shriparv/19/214/2a9 跟他聯係，也可以發郵件給他，dwivedishashwat@ gmail.com。

　　Shashwat曾經審校過 Pig Design Pattern, Pradeep Pasupuleti, Packt Publishing一書，他還曾擔任過他大學雜誌 InfinityTech的編輯。

目錄

第 1 章 瞭解 HBase 生態係統 1

第 2 章 開啓 HBase 之旅 26

第 3 章 搭建 HBase 46

第 4 章 優化 HBase/Hadoop 集群 82

第 5 章 HBase 的存儲、框架以及數據類型 99

第 6 章 HBase 集群運維與故障處理 120

第 7 章 HBase 腳本編程 176

第 8 章 HBase Java 編程 191

第 9 章 HBase Java 高級編程 216

第 10 章 HBase 使用案例 240

精彩書摘

　　《Learning HBase（中文版）》：
　　隨著大數據應用技術的不斷發展以及Hadoop生態係統的日益完善，Hadoop已漸漸成為處理大數據需求的首選工具。與此同時，搭建在Hadoop之上的HBase，也因其優越的係統架構特點，特彆是開源、分布式、水平擴展性等便利條件，越來越受到人們的青睞。“去哪兒”網站數據庫團隊把HBase作為NoSQL數據庫使用，它提供瞭大規模的Key-Value分布式存儲，以彌補我們現在所用的MySQL、Redis等在綫存儲的不足。然而，我們在此之前並沒有HBase的相關經驗，為瞭能快速掌握這門技術，以滿足業務需求，我們努力學習HBase的相關知識，也翻閱瞭很多這方麵的著作。
　　值得慶幸的是，我們有幸看到瞭LearningHBase這本書的英文書稿，在努力啃完瞭全書之後，我們一緻認為，對HBase初學者來說，這是一本值得推薦的優秀著作。本書的作者ShashwatShriparv先生，有多年的基於Hadoop和HBase的開發和使用經驗，他在大數據領域積纍瞭豐富的經驗。這本書的組織也是深入淺齣，先從宏觀上描述瞭HBase是什麼，跟我們熟知的關係型數據庫以及Hadoop做瞭一些對比，接著介紹瞭HBase的核心組件，然後深入到HBase的運維管理、故障處理，最後講述瞭基於HBase的Java編程，並介紹瞭HBase的一些使用案例，非常適閤初學者學習。
　　比較遺憾的是，這本書目前沒有中文版，我們起初雖然有翻譯的想法，但總覺得功力尚欠，恐貽笑大方，恰在這時候我們受到電子工業齣版社的朋友的鼓勵，遂下決心把它翻譯成中文，以方便更多的國內讀者學習使用。本書涉及的專業術語和概念較多，又加之我們水平有限，同時也是第一次正式翻譯英文著作，在譯文中必定會齣現不妥之處，懇請讀者批評指正。
　　……

前言/序言

　　本書自頂嚮下地介紹如何學習HBase，對初學者和有經驗者都非常有用。你會學習到HBase的配置、維護以及故障處理，可以說是一體化的HBase知識庫。本書會循序漸進地幫助讀者更好地使用HBase，包括從零開始安裝HBase、日常的HBase管理以及Hadoop的實現等。本書還會介紹一些HBase作為大數據工具的使用案例，幫助讀者更好地理解HBase 的架構。市麵上有很多HBase 的相關書籍，但大都並不完整，有些隻關注配置，有些隻關注編碼，本書會提供一個完整的介紹，包含完整的HBase真實場景的管理和開發，即使是一個零基礎的人，學完本書也會熟練掌握HBase。

　　本書會讓讀者更好地理解HBase是什麼，其産生背景，涉及哪些人，為什麼我們要使用它，何時使用它以及如何使用它，使讀者對HBase生態圈有一個整體的瞭解。本書包含瞭HBase特性的深厚理論和實踐知識，可以幫助讀者掃清對Hadoop和HBase的疑惑。全麵指導讀者對HBase進行配置、管理、故障處理以及使用客戶端和服務器API進行項目開發。讓讀者熟練掌握HBase的設計模式、Java編程和Shell腳本。

　　涵蓋內容

　　第1章詳細介紹瞭HBase的功能、演變以及架構。與傳統數據庫進行對比，介紹附加功能和底層組件以及在行業中的應用。

　　第2章詳細介紹瞭HBase的內部架構、組件及組件間的聯係、擴展性、讀寫循環進程、管理任務、region 的相關操作、所需的不同組件以及一些操作係統的調優。

　　第3章介紹瞭如何搭建一個HBase集群。包括各個組件的下載方式、構建Hadoop和HBase

　　過程中的參數調優。有專門一節介紹各種組件和操作係統的調優。

　　第4章指導讀者根據具體的生産環境和實際運行的任務優化HBase集群。包含硬件方麵、操作係統、軟件和網絡的參數調優，也會對HBase的存儲層Hadoop進行優化。

　　第5章介紹瞭HBase的數據類型，以及對數據進行讀取和寫入的操作。同時也會介紹一些實例助於模式設計。

　　第6章涵蓋HBase集群管理、操作和運維的各個方麵。一旦集群搭建完成並運行，我們需要不斷地檢查集群，對其進行調優，並處理故障，這樣纔能使集群健康運轉。本章會介紹HBaseshell和Hadoopshell的一些命令。

　　第7章介紹如何作為管理和開發人員通過HBaseshell腳本編寫自動化任務。同時也會介紹HBase的備份和恢復技術。

　　第8章介紹如何通過HBase客戶端API編寫客戶端程序，來連接HBase並進行各種類型的操作。

　　第9章詳細介紹瞭HBase客戶端API、類、方法和接口，以及如何使用HBase內建的Web服務和thrift服務，減少編碼量。本章專門有一節介紹HBase的特殊功能和相關開源項目。

　　第10章介紹瞭行業中使用HBase作為底層技術的案例。

　　前提條件

　　下麵列舉瞭開始學習本書內容之前需做的準備：

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

　　?Oracle Java 1.6及以上

　　可以選擇下麵任意一組。如果傾嚮於Apache：

　　?ApacheHadoop

　　?ApacheHBase

　　?ZooKeeper

　　如果傾嚮於Cloudera：

　　?ClouderaHadoop

　　目標讀者

　　本書適用於想要擁抱大數據、學習HBase的管理人員或開發人員。本書從基本理論開始，結閤實際操作，適用所有讀者。

　　讀者反饋

　　歡迎讀者反饋。請讓我們知道你對本書的看法，喜歡哪些部分，不喜歡哪些部分。讀者反饋能夠幫助我們開發齣更優質的內容，以更好的內容迴饋讀者。

　　一般反饋，請發送郵件至feedback@packtpub.com，請在郵件標題中注明書名。

　　如果有你擅長並感興趣的內容，希望寫書或參與寫書，請參考作者指引：www.packtpub.com/authors。

　　客戶支持

　　我們準備瞭大量內容迴饋Packt齣版物的讀者，讓你覺得物有所值。

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　　勘誤

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　　嚴禁盜版

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《深度探索：海量數據時代的基石》 在數據爆炸式增長的今天，如何高效、穩定地存儲和管理海量數據，成為企業和開發者麵臨的嚴峻挑戰。傳統的關係型數據庫在麵對PB級彆數據時，往往顯得力不從心，性能瓶頸、擴展性差等問題暴露無遺。然而，隨著分布式係統的發展，一種新型的數據庫應運而生，它以其卓越的伸縮性、高可用性和對海量數據的齣色處理能力，迅速在業界占據瞭一席之地，成為構建大數據平颱的關鍵組件。 本書並非一本簡單的技術手冊，而是一次對分布式數據庫核心理念與實踐的深度溯源。我們將帶領讀者穿越傳統數據庫的界限，走進一個全新的數據世界，在那裏，數據的規模不再是束縛，而是成為驅動創新的動力。本書將深入淺齣地剖析分布式存儲的架構演進，從CAP理論的權衡到一緻性模型的選擇，為您構建起堅實的基礎理論知識。我們將聚焦於一種備受推崇的分布式、非關係型數據庫係統——一個以其獨特的鍵值存儲模型和對稀疏數據的高效支持而聞名的技術。 第一篇：大數據基石的構建 在這一篇中，我們將從宏觀層麵齣發，為您勾勒齣大數據技術生態的全景圖。我們會探討為何傳統數據庫難以勝任海量數據處理的挑戰，分析其架構限製以及在麵對高並發、高吞吐量場景下的瓶頸。接著，我們將引入分布式數據庫的概念，闡釋其核心優勢，包括橫嚮擴展能力、高可用性和容錯性。 分布式係統的基本原理： 我們將從分布式係統的基石——CAP定理入手，深入理解一緻性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容錯性（Partition Tolerance）之間的內在聯係與取捨。通過對不同一緻性模型（如強一緻性、最終一緻性）的解析，幫助您理解在實際應用中如何根據業務需求做齣最優選擇。 NoSQL數據庫的崛起與演進： 瞭解NoSQL數據庫的分類及其各自的優勢，例如鍵值存儲、列族存儲、文檔數據庫和圖數據庫。我們將重點介紹鍵值存儲的特點，以及它為何能成為處理海量、非結構化或半結構化數據的理想選擇。 Hadoop生態係統及其角色： 本書的視角將與Hadoop生態係統緊密相連。我們將詳細介紹HDFS（Hadoop分布式文件係統）作為底層存儲，以及MapReduce（或其更現代的替代品）作為計算框架，如何與我們即將深入探討的數據庫協同工作，共同構建一個完整的大數據解決方案。理解HDFS的命名節點（NameNode）和數據節點（DataNode）的工作機製，以及數據塊（Block）的分布和副本策略，對於理解上層數據庫的存儲方式至關重要。 第二篇：核心架構的深度剖析 進入這一篇，我們將開始解構我們所聚焦的數據庫係統的核心架構。我們將不再停留在理論層麵，而是深入其內部機製，理解其數據是如何被存儲、訪問和管理。 數據模型與存儲原理： 深入理解其鍵值存儲模型，即數據以“行鍵（Row Key）”和“列族（Column Family）”的組閤來組織。我們將詳細解釋行鍵的設計原則，它如何影響數據的訪問效率和範圍掃描的性能。學習不同類型的列族，例如固定列族和動態列族，以及它們在實際應用中的適用場景。 存儲引擎的奧秘： 探究其底層存儲引擎，通常是基於LSM-tree（Log-Structured Merge-tree）的變種。理解WAL（Write-Ahead Log）、MemStore、HFile（或SortedDict）等關鍵組件的工作原理，以及它們如何共同實現高寫入吞吐量和高效數據讀取。我們將剖析compaction（閤並）的過程，以及它在維護數據局部性和讀取性能方麵扮演的角色。 分布式與高可用性： 剖析其分布式架構，包括RegionServer（或TabletServer）和ZooKeeper（或其他協調服務）的角色。理解Region（或Tablet）的劃分、分配和遷移過程。學習其主副本（Master）和區域服務器（RegionServer）之間的通信機製，以及如何通過多副本和故障轉移機製實現高可用性。理解ZooKeeper在領導者選舉、元數據管理和故障檢測中的關鍵作用。 第三篇：高效讀寫的藝術 數據存儲的最終目的是為瞭高效地訪問和利用。本篇將聚焦於如何優化數據的讀寫性能，以及在實際應用中應遵循的最佳實踐。 行鍵設計的藝術： 行鍵是數據的“身份證”，其設計直接關係到數據的訪問效率。我們將提供一套係統的行鍵設計方法論，包括如何避免熱點、如何進行散列（Salting）和前綴（Prefixing）以實現數據均勻分布，以及如何利用排序特性進行範圍掃描。通過大量的實際案例分析，讓您掌握設計高效行鍵的精髓。 數據訪問模式與優化： 深入研究各種數據訪問模式，包括單行查詢、範圍掃描、前綴掃描以及聚閤操作。理解如何針對不同的訪問模式選擇閤適的列族設計和行鍵策略。我們將探討緩存（Cache）機製的作用，以及如何通過閤理的配置提升讀取性能。 寫入優化與事務處理： 分析寫入操作的流程，以及如何通過批量寫入（Batch Writes）和異步提交來提升吞吐量。對於需要更強一緻性保證的場景，我們將介紹其提供的輕量級事務（Lightweight Transactions）和版本控製機製，並討論在何種情況下使用它們。 性能調優與監控： 提供一套係統性的性能調優指南，包括JVM調優、操作係統參數配置、RegionServer的內存和CPU管理，以及數據存儲相關的配置選項。學習如何利用內置的監控工具和第三方監控解決方案，實時掌握係統的運行狀況，及時發現和解決性能瓶頸。 第四篇：實際應用與場景落地 理論與實踐相結閤，纔能真正發揮技術的價值。本篇將帶領讀者將所學知識應用到實際場景中，探討該數據庫在不同領域的應用案例。 大數據分析與報錶生成： 探討如何利用該數據庫存儲海量日誌數據、用戶行為數據、傳感器數據等，並結閤Hadoop生態中的計算框架（如Spark、Hive）進行高效的數據分析和報錶生成。 實時數據處理與流計算： 分析其作為流計算平颱（如Storm、Flink）的後端數據存儲，實現海量事件數據的實時采集、處理和查詢。 物聯網（IoT）與時序數據存儲： 探討其在物聯網場景下的應用，如何存儲海量的設備上報數據，並進行高效的時序數據查詢和分析。 推薦係統與用戶畫像： 分析其在構建推薦係統和用戶畫像方麵的優勢，如何存儲和查詢大規模的用戶行為數據，以實現個性化推薦。 與其他大數據組件的集成： 詳細介紹該數據庫如何與其他Hadoop生態中的組件（如HDFS、MapReduce、Spark、Hive、HBase Connector等）進行無縫集成，構建完善的大數據處理流水綫。 第五篇：運維管理與安全實踐 一個穩定、可靠的係統離不開精細的運維管理和嚴格的安全保障。本篇將重點關注係統的部署、監控、維護和安全。 集群部署與規劃： 提供詳細的集群部署指南，包括硬件選型、網絡規劃、ZooKeeper集群的配置和管理。學習如何根據業務負載進行閤理的容量規劃和節點擴展。 監控、告警與故障排查： 介紹常用的監控工具和指標，如何設置有效的告警規則，以及如何通過日誌分析和故障排查流程，快速定位和解決綫上問題。 數據備份與恢復： 探討數據備份策略，包括全量備份、增量備份，以及數據恢復的流程和工具，確保數據安全無虞。 安全加固與權限管理： 講解如何配置認證和授權機製，實現對數據的訪問控製。瞭解數據加密（如傳輸加密、存儲加密）的相關技術，確保數據在存儲和傳輸過程中的安全性。 結語：駕馭數據洪流，開啓智能未來 本書旨在為每一位渴望在大數據浪潮中乘風破浪的開發者、架構師和技術愛好者提供一套係統、深入的學習路徑。我們相信，通過對本書內容的學習和實踐，您將能夠深刻理解海量數據存儲的本質，掌握構建高可用、高可伸縮分布式係統的核心技術，並最終能夠自信地駕馭數據洪流，開啓智能化的未來。這不僅僅是一本書，更是您在大數據領域探索未知、創造價值的可靠夥伴。