- ISBN:9787302490555
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:32开
- 页数:403
- 出版时间:2018-01-01
- 条形码:9787302490555 ; 978-7-302-49055-5
本书特色
本书目的是让读者看了不会睡着的HBase技术书。因为我们坚信看一本非常重要,但是一看就想睡的书是一次痛苦的经历。我们希望这本书能够给读者带来一次愉快而轻松的阅读经历,并在其中顺便学会HBase的安装部署、主要功能、架构设计、性能优化与周边项目。本书适合HBase的初学者,欲深入了解HBase配置、部署、优化和二次开发的软件工程师,以及任何对云计算或者NoSQL相关技术感兴趣的读者。
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。
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 *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
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。
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