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出版者:人民邮电出版社

作者:Nick Dimiduk

出品人:

页数:315

译者:谢磊

出版时间:2013-9-1

价格:69.00

装帧:平装

isbn号码:9787115324467

丛书系列:

图书标签:

HBase
数据库
大数据
nosql
计算机
hbase
编程
hadoop
HBase
大数据
分布式
实战
数据库
分布式存储
高并发
性能优化
企业应用
云计算

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具体描述

《HBase实战》是一本基于经验提炼而成的指南，它教给读者如何运用HBase设计、搭建及运行大数据应用系统。全书共分为4个部分。前两个部分分别介绍了分布式系统和大规模数据处理的发展历史，讲解HBase的基本原理模式设计以及如何使用HBase的高级特性；第三部分通过真实的应用和代码示例以及支持这些实践技巧的理论知识，进一步探索HBase的一些实用技术；第四部分讲解如何把原型开发系统升级为羽翼丰满的生产系统。

《HBase实战》适合所有对云计算、大数据处理技术和NoSQL数据库感兴趣的技术人员阅读，尤其适合对Hadoop及HBase感兴趣的技术人员参考。阅读《HBase实战》不要求之前具备HBase、Hadoop或者MapReduce方面的知识。

《大数据架构演进与实战：从Hadoop到云原生》简介：在信息爆炸的时代，数据已然成为驱动社会进步与商业决策的核心要素。如何有效地存储、管理、处理海量数据，并从中挖掘出有价值的洞察，是每一个技术领域从业者面临的重大课题。本书《大数据架构演进与实战：从Hadoop到云原生》正是应运而生，它并非聚焦于单一的技术点，而是以宏观的视角，系统地梳理了大数据技术栈的发展脉络，深入剖析了不同阶段代表性架构的原理、设计理念及落地实践，旨在帮助读者构建起对大数据技术全貌的认知，并掌握面向未来的云原生大数据架构设计与部署能力。本书首先将带领读者回顾大数据技术的黎明时期。我们将从分布式存储的起源谈起，介绍HDFS（Hadoop Distributed File System）的设计思想，包括其高吞吐量、容错性以及如何通过块存储和副本机制来保证数据的可用性和持久性。在此基础上，我们将深入讲解MapReduce编程模型，阐述其如何将复杂的计算任务分解为Map和Reduce阶段，实现大规模并行处理。我们会详细解析MapReduce的执行流程、Shuffle过程中的数据流转，以及其在离线批处理场景下的优势与局限性。理解Hadoop生态系统中其他核心组件，如ZooKeeper在分布式协调中的作用，Hive和HBase等上层应用如何基于HDFS构建，将帮助读者对早期的大数据基础架构有一个全面而深刻的认识。随着数据规模的持续增长和应用场景的日益复杂，传统的Hadoop批处理架构逐渐暴露出其在实时性、交互性以及资源利用率方面的不足。本书将重点探讨这一演进过程。我们将详细介绍YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为统一资源管理平台的出现，它如何打破Hadoop MapReduce的局限，支持Spark、Flink等多种计算引擎，实现了对计算资源的更灵活调度和更高效利用。接着，我们将深入分析Spark这一革命性的计算引擎，从其内存计算的优势、DAG（有向无环图）执行模型、Catalyst优化器等方面，解析Spark如何显著提升了数据处理的速度和效率。本书将覆盖Spark Streaming和Structured Streaming，帮助读者理解如何构建近实时数据处理管道。实时数据处理是现代大数据架构的关键组成部分。本书将花费大量篇幅讲解流处理技术的演进，重点介绍Kafka（Apache Kafka）作为分布式流处理平台的地位。我们将深入探讨Kafka的消息队列模型、生产者-消费者模式、分区与副本机制、持久化存储以及消费者组等核心概念，并分析Kafka如何成为构建高吞吐量、低延迟数据管道的基石。在此基础上，我们将详细介绍Apache Flink，这一新一代的流处理框架。本书将深入讲解Flink的事件时间处理、状态管理、窗口机制（包括滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等）以及其强大的容错机制（Checkpointing和Savepointing）。我们将对比Flink与Spark Streaming在流处理上的异同，并展示Flink如何胜任更复杂的流式应用，如事件驱动应用和实时分析。然而，在大数据领域，仅仅关注计算和存储是不够的，高效的数据治理和查询能力同样至关重要。本书将探讨分布式查询引擎的演进。我们将介绍Presto（现Trino）和Impala等MPP（Massively Parallel Processing）查询引擎，解析它们如何通过并行查询和向量化执行，实现对存储在HDFS、S3等数据湖中的海量数据进行亚秒级交互式查询。我们将讨论查询优化技术，包括谓词下推、列裁剪、数据本地性等，以及这些技术如何影响查询性能。同时，本书还将涉及数据仓库和数据湖的概念，探讨它们各自的优势、适用场景以及如何构建统一的数据访问层。进入云时代，大数据架构发生了颠覆性的变革。本书将重点转向云原生大数据架构。我们将详细介绍容器化技术Docker及其编排工具Kubernetes（K8s），阐述它们如何为大数据应用提供弹性、可伸缩、易部署的基础设施。我们将讲解Kubernetes的核心概念，如Pod、Deployment、Service、StatefulSet等，并深入分析如何利用Kubernetes来部署和管理Spark、Flink、Kafka等大数据组件。本书将重点介绍云厂商提供的大数据服务，如AWS EMR、Azure HDInsight、Google Cloud Dataproc，以及它们如何在云端简化大数据集群的搭建和运维。本书还将深入探讨云原生数据湖的构建。我们将介绍对象存储服务（如AWS S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage）如何成为数据湖的低成本、高可用存储层。我们将详细介绍Parquet和ORC等列式存储格式，分析它们在数据压缩、编码和查询性能上的优势。本书将重点介绍Apache Hudi、Apache Iceberg和Delta Lake等开源项目，它们如何为数据湖引入ACID事务、模式演进、时间旅行等关键特性，使数据湖具备了类似传统数据仓库的可靠性和管理能力。我们将对比这些项目的异同，并指导读者如何根据自身需求选择合适的解决方案。在云原生架构下，数据治理和安全变得尤为重要。本书将探讨如何在云原生环境中实施数据治理策略，包括数据血缘追踪、数据目录、数据质量管理等。我们将分析使用KubernetesOperator来自动化管理大数据服务的最佳实践。同时，我们将深入讲解在大数据系统中实现安全性的各种手段，包括数据加密（传输中和静态）、访问控制（Kerberos、Ranger、Sentry）、网络隔离以及云平台提供的安全服务。最后，本书将展望大数据技术的未来发展趋势，包括AI与大数据深度融合、Serverless大数据计算、边缘计算在大数据场景下的应用、以及更智能化的数据管理和分析工具。通过学习本书，读者将不仅能深刻理解大数据技术的发展历程和核心原理，更能掌握构建、部署和管理下一代云原生大数据架构的能力，为应对未来复杂多变的数据挑战做好充分准备。本书将结合大量的代码示例、架构图和实际案例，力求理论与实践并重，为广大数据工程师、架构师、开发人员和技术爱好者提供一份宝贵的参考。

作者简介

1. 本书两位作者Nick Dimiduk和Amandeep Khurana都是长期的HBase实践者，非常有真材实料。

2. 本书译者谢磊是ChinaHadoop技术社区发起人，资深IT人士，从事软件行业十多年，现在从事企业级大数据解决方案的工作，致力于大数据技术的普及和推广。

目录信息

第一部分 HBase基础
第1章 HBase介绍
1.1 数据管理系统：速成
1.1.1 你好，大数据
1.1.2 数据创新
1.1.3 HBase的崛起
1.2 HBase使用场景和成功案例
1.2.1 典型互联网搜索问题：BigTable发明的原因
1.2.2 抓取增量数据
1.2.3 内容服务
1.2.4 信息交换
1.3 你好HBase
1.3.1 快速安装
1.3.2 HBase Shell命令行交互
1.3.3 存储数据
1.4 小结
第2章入门
2.1 从头开始
2.1.1 创建表
2.1.2 检查表模式
2.1.3 建立连接
2.1.4 连接管理
2.2 数据操作
2.2.1 存储数据
2.2.2 修改数据
2.2.3 工作机制：HBase写路径
2.2.4 读数据
2.2.5 工作机制：HBase读路径
2.2.6 删除数据
2.2.7 合并：HBase的后台工作
2.2.8 有时间版本的数据
2.2.9 数据模型概括
2.3 数据坐标
2.4 小结
2.5 数据模型
2.5.1 逻辑模型：有序映射的映射集合
2.5.2 物理模型：面向列族
2.6 表扫描
2.6.1 设计用于扫描的表
2.6.2 执行扫描
2.6.3 扫描器缓存
2.6.4 使用过滤器
2.7 原子操作
2.8 ACID语义
2.9 小结
第3章分布式的HBase、HDFS和MapReduce
3.1 一个MapReduce的例子
3.1.1 延迟与吞吐量
3.1.2 串行计算吞吐量有限
3.1.3 并行计算提高吞吐量
3.1.4 MapReduce：用布式计算最大化吞吐量
3.2 Hadoop MapReduce概览
3.2.1 MapReduce数据流介绍
3.2.2 MapReduce内部机制
3.3 分布式模式的HBase
3.3.1 切分和分配大表
3.3.2 如何找到region
3.3.3 如何找到-ROOT-表
3.4 HBase和MapReduce
3.4.1 使用HBase作为数据源
3.4.2 使用HBase接收数据
3.4.3 使用HBase共享资源
3.5 信息汇总
3.5.1 编写MapReduce应用
3.5.2 运行MapReduce应用
3.6 大规模条件下的可用性和可靠性
3.6.1 HDFS作为底层存储
3.7 小结
第二部分高级概念
第4章 HBase表设计
4.1 如何开始模式设计
4.1.1 问题建模
4.1.2 需求定义：提前多做准备工作总是有好处的
4.1.3 均衡分布数据和负载的建模方法
4.1.4 目标数据访问
4.2 反规范化是HBase世界里的词语
4.3 相同表里的混杂数据
4.4 行键设计策略
4.5 IO考虑
4.5.1 为写优化
4.5.2 为读优化
4.5.3 基数和行键结构
4.6 从关系型到非关系型
4.6.1 一些基本概念
4.6.2 嵌套实体
4.6.3 没有映射到的一些东西
4.7 列族高级配置
4.7.1 可配置的数据块大小
4.7.2 数据块缓存
4.7.3 激进缓存
4.7.4 布隆过滤器
4.7.5 生存时间（TTL）
4.7.6 压缩
4.7.7 单元时间版本
4.8 过滤数据
4.8.1 实现一个过滤器
4.8.2 预装过滤器
4.9 小结
第5章使用协处理器扩展HBase
5.1 两种协处理器
5.1.1 Observer协处理器
5.1.2 endpoint协处理器
5.2 实现一个observer
5.2.1 修改模式
5.2.2 从HBase开始
5.2.3 安装observer
5.2.4 其他安装选项
5.3 实现一个endpoint
5.3.1 为endpoint定义接口
5.3.2 实现endpoint服务器
5.3.3 实现endpoint客户端
5.3.4 部署endpoint服务器
5.3.5 试运行
5.4 小结
第6章其他的HBase客户端选择
6.1 在UNIX里使用HBase Shell脚本
6.1.1 准备HBase Shell
6.1.2 使用UNIX Shell脚本创建表模式
6.2 使用JRuby进行HBase Shell编程
6.2.1 准备HBase Shell
6.2.2 访问TwitBase的users表
6.3 通过REST访问HBase
6.3.1 启动HBase REST服务
6.3.2 访问TwitBase的users表
6.4 通过Python使用HBase Thrift网关
6.4.1 生成Python语言的HBase Thrift客户端库
6.4.2 启动HBase Thrift服务
6.4.3 扫描TwitBaseuser表
6.5 asynchbase：另外一种HBase Java客户端
6.5.1 创建一个asynchbase项目
6.5.2 改变TwitBase的密码策略
6.5.3 试运行
6.6 小结
第三部分应用系统实例
第7章通过实例学习HBase：OpenTSDB
7.1 OpenTSDB概述
7.1.1 挑战：基础设施监控
7.1.2 数据：时间序列
7.1.3 存储：HBase
7.2 设计一个HBase应用系统
7.2.1 模式设计
7.2.2 应用架构
7.3 实现一个HBase应用系统
7.3.1 存储数据
7.3.2 查询数据
7.4 小结
第8章在HBase上查询地理信息系统
8.1 运用地理数据
8.2 设计一个空间索引
8.2.1 从复合行键开始
8.2.2 介绍geohash
8.2.3 理解geohash
8.2.4 在有空间感知特性的行键里使用geohash
8.3 实现最近邻居查询
8.4 把计算工作推往服务器端
8.4.1 基于查询多边形创建一次geohash扫描
8.4.2 区域内查询第一幕：客户端
8.4.3 区域内查询第二幕：WithinFilter
8.5 小结
第四部分让HBase运转起来
第9章部署HBase
9.1 规划集群
9.1.1 原型集群
9.1.2 小型生产集群（10～20台服务器）
9.1.3 中型生产集群（50台以下服务器）
9.1.4 大型生产集群（超过50台服务器）
9.1.5 Hadoop Master节点
9.1.6 HBase Master
9.1.7 Hadoop DataNode和HBase RegionServer
9.1.8 ZooKeeper
9.1.9 采用云服务怎么样？
9.2 部署软件
9.2.1 Whirr：在云端部署
9.3 发行版本
9.3.1 使用原生Apache发行版本
9.3.2 使用Cloudera的CDH发行版本
9.4 配置
9.4.1 HBase配置
9.4.2 与HBase有关的Hadoop配置参数
9.4.3 操作系统配置
9.5 管理守护进程
9.6 小结
第10章运维
10.1 监控你的集群
10.1.1 HBase如何输出监控指标
10.1.2 收集监控指标和图形展示
10.1.3 HBase输出的监控指标
10.1.4 应用端监控
10.2 HBase集群的性能
10.2.1 性能测试
10.2.2 什么影响了HBase的性能
10.2.3 优化支撑系统
10.2.4 优化HBase
10.3 集群管理
10.3.1 启动和停止HBase
10.3.2 优雅停止和让节点退役
10.3.3 增加节点
10.3.4 滚动重启和升级
10.3.5 bin/hbase和HbaseShell
10.3.6 维护一致性——hbck
10.3.7 查看HFile和HLog
10.3.8 预先拆分表
10.4 备份和复制
10.4.1 集群间复制
10.4.2 使用MapReduce作业进行备份
10.4.3 备份根目录
10.5 小结
附录A 探索HBase系统
附录B 更多关于HDFS的工作原理
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

个人不太推荐阅读！建议大家选择型阅读：如果只是想了解HBase，但不会生产使用的话，倒是可以看看，总体概念性东西都能介绍和了解到；如果打算搞些东西或实际生产要使用，那还是直接“权威指南”系列吧，这本书就不太合适了，概念的东西都是点到为止。当然书中的两个实战例...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《HBase实战》时，最先吸引我目光的是它对HBase生态工具链的整合介绍。这绝不是一本孤立讨论HBase Server的书籍。它花了相当大的篇幅介绍了如HBase Shell的调试技巧，以及如何利用Spark SQL Connector进行高效的数据转换。其中关于数据迁移和备份恢复的策略讨论，尤其具有实战价值。书中详细对比了Snapshot（快照）和导入/导出工具（如Export/Import）在不同灾备场景下的适用性，并给出了具体的执行脚本示例。这种“手把手”的指导方式，极大地降低了运维人员的学习曲线。我记得我们团队之前在进行一次大规模数据冷热分离迁移时，参考了书中介绍的一种基于MapReduce的批量导出方案，效率比我们原先的自定义脚本高出好几倍。此外，作者还对HBase在云环境下的部署和弹性伸缩进行了探讨，这在当前基础设施云化的趋势下，提供了非常前瞻性的指导意见。总的来说，这本书构建了一个完整的HBase应用和运维闭环。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于理解HBase“为什么是现在这个样子”提供了深刻的洞察。它没有止步于API层面，而是将HBase的架构选择与其在Google BigTable模型下的历史渊源紧密结合起来。阅读过程中，我感受到了作者在架构哲学层面的深入思考。例如，关于HBase的负载均衡机制，书中不仅描述了RegionServer之间的平衡过程，还深入探讨了HBase如何在高并发写入时动态调整Region的分布，以及管理员可以如何干预这一过程。这种对底层动态行为的揭示，让我对HBase的鲁棒性有了更深的信心。更吸引我的是，书中对于一些“反模式”的使用案例进行了警示，比如过度依赖Scan操作而不加过滤、或者在设计Row Key时没有充分考虑散列均匀性导致的“写穿透”问题。这些负面案例的分析，其教育意义往往大于正面示例。它教会我，掌握一个强大的工具，更重要的是知道如何克制地使用它，避免落入性能陷阱。这本书的深度和广度，完全配得上“实战”二字。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我入手这本书之前，对HBase的预期其实是偏低的，总觉得这类技术书籍容易陷入官方文档的复述，缺乏新意。然而，《HBase实战》完全颠覆了我的看法。它的叙事结构非常流畅，但内容密度极高。最让我印象深刻的是它对HBase集群运维和性能调优的章节。我记得有一部分专门讨论了如何监控WAL（Write-Ahead Log）的写入延迟，以及在集群负载高峰期如何通过调整MemStore的大小来平滑I/O压力。这部分内容极其具体，提供了大量的配置参数建议和对应的性能曲线图，让人一看就明白不同参数调整背后的业务逻辑和技术取舍。这种深度的剖析，远超出了我阅读过的任何一本开源技术书籍。书中还穿插了与Spark、Flink等大数据生态组件的集成案例，展示了HBase作为核心数据层的灵活性。特别是在处理流式数据接入和离线批处理分析的交互场景时，作者给出的集成方案非常具有参考价值，避免了许多我们在项目中可能要走弯路的麻烦。如果你是一个对HBase有一定基础，但想将其运维能力和应用深度提升到下一层次的架构师，这本书绝对是案头必备的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本《HBase实战》的阅读体验，怎么说呢，简直像是一次对分布式存储世界的深度潜水。我之前对HBase的了解主要停留在理论层面，知道它基于Hadoop，是NoSQL数据库家族的一员，擅长处理海量、稀疏的数据。但这本书真正让我感到惊艳的是它对“实战”二字的深刻诠释。书中没有那种空泛的理论说教，而是直接切入了企业级应用的核心痛点。比如，它详尽地分析了数据模型设计时如何权衡读取性能和写入吞吐量，这对于我们实际工作中面对TB级数据时至关重要。作者们显然不是纸上谈兵，他们分享了许多从实际项目中提炼出来的“坑”和“技巧”，比如如何正确地设置Region Split策略以避免热点，如何利用HBase的二级索引（虽然原生的支持有限，但书里介绍了几种成熟的解决方案）来优化查询效率。特别是关于Compaction机制的讲解，深入到了LSM-Tree的底层逻辑，让我第一次清晰地理解了为什么在某些场景下需要手动触发Minor Compaction，以及它对系统延迟的影响。这本书更像是一份经验手册，而不是一本教科书，它教会了我如何用HBase的思维方式去思考数据存储问题，而不是简单地把它当作一个MySQL的替代品。对于任何想把HBase用起来的工程师来说，这本书的价值是无可估量的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，让我体会到了一种“从容不迫”的感觉。市面上很多大数据技术书籍要么过于基础，要么就是堆砌各种新潮概念，让人眼花缭乱，但《HBase实战》却有一种沉稳的力量。它没有过多渲染HBase的“高大上”，而是脚踏实地地从最核心的API使用讲起。尤其是它对Client API的讲解，不仅列出了各种方法的签名，更重要的是阐述了在不同并发模型下，应该选用同步还是异步接口，以及如何正确地处理因网络分区或RegionServer宕机导致的异常重试逻辑。这部分内容对于编写健壮的HBase客户端应用至关重要。更值得称赞的是，作者们对HBase的隔离级别和事务处理进行了细致的对比分析，区分了单行事务的原子性与其他复杂操作的最终一致性之间的界限。这种清晰的边界划分，帮助我们这些应用开发者更安全地设计数据一致性要求高的业务场景。读完后，我感觉自己对HBase的内部机制有了更可靠的把握，不再是盲目地调用API，而是真正理解了每一次读写背后的数据流向和潜在风险。

评分☆☆☆☆☆

了解基本概念，上手还得实操

评分☆☆☆☆☆

对于快速了解HBASE，上手应用帮助很大

评分☆☆☆☆☆

阐述原理部分比较少，版本也太老，对现在入门的新人不怎么友好，不过应用案例比较多，对得起in action的书名

评分☆☆☆☆☆

非常适合速成，比如说毕业设计什么的

评分☆☆☆☆☆

in action系列就是很适合入门