HBase权威指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 乔治代志远，刘佳，蒋杰 著，代志远，刘佳，蒋杰 译

图书标签:

• HBase
• NoSQL
• 大数据
• 分布式数据库
• Hadoop
• 数据存储
• 数据模型
• 集群
• 性能优化
• 运维

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115318893

商品编码：1085950430

开本：16开

出版时间：2013-10-01

页数：476

字数：646000

作  者:(美)乔治；代志远,刘佳,蒋杰 定  价:89 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2013年10月01日 页  数:476 装  帧:平装 ISBN:9787115318893 ●第1章 简介
●1.1 海量数据的黎明
●1.2 关系数据库系统的问题
●1.3 非关系型数据库系统Not-Only-SQL（简称NoSQL）
●1.3.1 维度
●1.3.2 可扩展性
●1.3.3 数据库的范式化和反范式化
●1.4 结构
●1.4.1 背景
●1.4.2 表、行、列和单元格
●1.4.3 自动分区
●1.4.4 存储API
●1.4.5 实现
●1.4.6 小结
●1.5 HBase：Hadoop数据库
●1.5.1 历史
●1.5.2 命名
●1.5.3 小结
●
●第2章 安装
●部分目录

内容简介

《“十二五”国家重点图书出版规划项目：HBase指南》由乔治(Lars George)著，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。
《“十二五”国家重点图书出版规划项目：HBase指南》适合使用HBase进行数据库开发的不错数据库研发人员阅读。

《数据洪流的掌控者：分布式存储系统设计与实践》 在这个数据爆炸的时代，如何高效、稳定、可扩展地存储和管理海量数据，已成为企业面临的核心挑战。从互联网巨头的用户日志、交易记录，到物联网设备的传感器数据，再到科学研究的海量模拟结果，数据的体量和复杂性正以前所未有的速度增长。传统的单机数据库系统在面对如此庞大的数据量时，往往显得力不从心，性能瓶颈、可扩展性受限、单点故障等问题层出不穷。分布式存储系统应运而生，它们将数据分散存储在多台计算机上，通过网络协同工作，从而实现高可用性、高吞吐量和极强的可扩展性，成为支撑现代数据密集型应用的关键基础设施。 《数据洪流的掌控者：分布式存储系统设计与实践》并非一本简单的技术手册，它是一次深入探索分布式存储世界奥秘的旅程。本书的目标是为读者构建一个清晰、系统的认知框架，理解分布式存储系统的底层原理、核心设计思想，以及如何在实际应用中灵活运用这些技术，解决复杂的业务问题。我们并非罗列繁杂的API和命令，而是致力于揭示驱动这些系统运转的“引擎”——那些经过无数工程实践检验的、行之有效的分布式系统理论和算法。 第一篇：分布式存储的基石——理论与架构 在深入了解具体技术之前，理解分布式存储系统的基本概念和理论至关重要。本篇将带领读者回归本源，从分布式一致性、容错性、可用性等核心概念出发，夯实理论基础。 分布式系统中的一致性模型： 究竟什么是“一致性”？从强一致性、顺序一致性到最终一致性，不同的模型在性能和可用性之间做了怎样的权衡？我们将详细解析CAP定理的内涵，探讨它在分布式系统设计中的指导意义，并介绍Paxos、Raft等经典的一致性算法，理解它们如何在复杂的分布式环境中达成共识，确保数据在多副本之间同步。 容错性与高可用性： 在分布式系统中，节点故障、网络分区是常态而非异常。本书将深入剖析各种容错策略，如数据冗余（副本、纠删码）、故障检测、自动恢复机制。我们将探讨如何设计一个能够“带病运行”的分布式系统，即使部分节点失效，系统也能继续对外提供服务，保障业务的连续性。 可扩展性： 随着数据量的增长，系统需要能够平滑地扩展，增加新的节点以提升存储容量和处理能力。我们将研究数据分片（Sharding）和负载均衡（Load Balancing）的各种策略，以及如何实现无缝的扩缩容，避免业务中断。 分布式存储的典型架构： 介绍当前主流的分布式存储系统架构，例如主从（Master-Slave）、对等（Peer-to-Peer）以及混合架构，分析它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。我们将从宏观层面理解不同系统如何组织和协调其内部组件。 第二篇：关键组件与技术深度解析 理解了理论基础后，我们将聚焦于构建分布式存储系统的关键技术组件，深入剖析它们的内部机制。 数据模型与存储格式： 不同的分布式存储系统支持不同的数据模型，如键值（Key-Value）、列族（Column Family）、文档（Document）、图（Graph）等。我们将探讨这些数据模型如何影响数据的存储、检索和查询效率。同时，也会介绍高效的数据存储格式，如Protobuf、Avro、Parquet等，以及它们如何在压缩、编码和查询优化方面发挥作用。 分布式文件系统： 了解分布式文件系统（DFS）的设计哲学，以及它们如何将大文件切分成块（Block），并分布到集群的各个节点上。我们将分析HDFS等经典DFS的设计，包括NameNode和DataNode的角色，数据块的复制和容错机制，以及它们如何支撑海量文件的存储和访问。 分布式数据库（NoSQL）： 聚焦于当前流行的NoSQL数据库，分析它们在设计上如何突破传统关系型数据库的限制，以满足大规模数据存储和高性能读写的需求。我们将详细剖析键值存储（如Redis Cluster, Memcached），列族存储（如Cassandra, HBase），文档数据库（如MongoDB），以及图数据库（如Neo4j）的设计理念、存储模型、查询语言以及各自的适用场景。 索引与查询优化： 在海量数据中快速检索信息是分布式存储系统的核心挑战之一。我们将深入探讨分布式索引的构建原理，包括全局索引、局部索引、反向索引等。同时，也会研究查询优化技术，如查询规划、数据本地性利用、缓存策略等，以最大化查询性能。 数据迁移与复制： 数据在分布式系统中的迁移和复制是实现高可用性和数据一致性的关键。我们将分析不同场景下的数据迁移策略（如冷迁移、热迁移），以及数据复制的机制（如同步复制、异步复制），并探讨它们对系统性能和可用性的影响。 第三篇：实战部署与性能调优 理论与组件解析之后，本书将转向实际应用层面，指导读者如何将分布式存储系统部署到生产环境，并进行有效的性能调优。 部署与配置： 针对主流的分布式存储系统，提供详细的部署指南，涵盖从硬件选型、网络规划到软件安装、参数配置的各个环节。我们将分享在实际部署中常见的坑与解决方案。 性能监控与诊断： 讲解如何有效地监控分布式存储系统的运行状态，识别性能瓶颈。我们将介绍常用的监控工具和指标，以及如何通过日志分析、性能剖析等手段诊断和解决问题。 容量规划与伸缩： 在数据增长的背景下，进行合理的容量规划至关重要。本书将指导读者如何根据业务需求预测数据增长，并制定有效的扩缩容策略，确保系统的持续稳定运行。 安全加固： 分布式系统的数据安全不容忽视。我们将探讨数据加密、访问控制、审计等安全机制，以及如何构建一个安全可靠的分布式存储环境。 案例分析与最佳实践： 通过分析真实的业务场景，例如大型电商平台的交易数据存储、社交媒体的用户行为分析、物联网数据平台的建设等，展示分布式存储系统在不同领域的应用。总结在这些实际项目中积累的宝贵经验和最佳实践，帮助读者少走弯路。 第四篇：新兴趋势与未来展望 技术发展日新月异，分布式存储领域也在不断演进。本篇将带领读者展望分布式存储的未来。 云原生存储： 探讨容器化、微服务等云原生技术如何影响分布式存储系统的设计和部署，以及云原生存储的特点和优势。 智能存储： 介绍人工智能、机器学习等技术如何在存储系统中发挥作用，例如智能缓存、自适应数据分层、预测性故障检测等。 新型存储介质： 展望NVMeoF、持久内存等新型存储介质对分布式存储性能带来的革命性影响。 开源社区的贡献： 强调开源社区在推动分布式存储技术发展中的重要作用，并鼓励读者积极参与社区，共同构建更强大的存储解决方案。 《数据洪流的掌控者：分布式存储系统设计与实践》旨在成为您深入理解、高效应用分布式存储技术的得力助手。无论您是系统架构师、开发工程师，还是运维专家，本书都将为您提供一套完整的知识体系，帮助您自信地驾驭海量数据，构建面向未来的强大数据基础设施。我们相信，通过这本书的学习，您将不再是数据的被动承受者，而是能够精准掌控数据洪流的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

（第三段） 从开发者的角度来看，这本书提供的不仅仅是 API 的用法，更是如何利用 HBase 构建高效、可扩展的应用程序。书中关于 Scan 和 Get 操作的优化技巧，让我认识到即使是看似简单的查询，背后也有着学问。它详细讲解了 HBase 的 MVCC 机制，以及如何通过版本号来控制数据的可见性，这对于理解 ACID 事务的实现非常有帮助。此外，书中关于 HBase 与其他大数据生态组件（如 Spark、Hive）的集成，也为我打开了新的思路。如何设计 HBase 的表结构以更好地支持 MapReduce 或 Spark 的批处理作业，如何利用 Phoenix 简化 SQL 访问，这些内容都非常有实践价值。最让我惊喜的是，书中还探讨了 HBase 在一些特定场景下的应用，比如时序数据存储、日志分析等，并给出了相应的架构设计建议，这让我在面对实际业务问题时，不再感到茫然。

评分☆☆☆☆☆

（第五段） 总而言之，这本书的内容非常全面，覆盖了 HBase 从入门到精通的各个环节。对于初学者，它提供了清晰易懂的入门指引；对于有一定经验的开发者和运维人员，它提供了深入的原理剖析和实用的调优技巧。我尤其欣赏书中关于 HBase 故障排查的章节，其中列举了大量的实际案例，并给出了详细的排查思路和解决方法，这对于我解决生产环境中的疑难杂症非常有帮助。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的老兵，在分享他的宝贵经验。通过阅读这本书，我对 HBase 的理解得到了质的飞跃，也更有信心在实际工作中驾驭这个强大的分布式数据库。这本书无疑是 HBase 学习者不可或缺的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

（第二段） 这本书的另一大亮点是它对 HBase 集群管理和运维的详尽介绍。作为一名运维工程师，我深知一个系统稳定运行的背后，是无数的参数调优和问题排查。这本书在这方面给了我极大的信心。从 ZooKeeper 的协同作用，到 HMaster 的角色，再到 RegionServer 的职责划分，每一个组件的部署和配置都讲得非常到位。尤其令我印象深刻的是关于 HBase 性能调优的部分，书中列举了大量的常见瓶颈，并提供了切实可行的解决方案。比如，对于写热点问题，它不仅提出了 Row Key 设计的优化方向，还深入分析了 compactions 的策略选择，以及如何监控和调整 MemStore 的刷写时机。另外，它还详细讲解了 HBase 的监控体系，包括常用的监控指标以及如何利用 Prometheus、Grafana 等工具进行可视化展示，这对于我日常的监控工作提供了宝贵的参考。这本书让我感觉，掌握了 HBase 不仅仅是会写代码，更是能够让它在生产环境中稳定、高效地运行。

评分☆☆☆☆☆

（第一段） 拿到这本书，我原本以为它会像市面上很多技术书籍一样，充斥着枯燥的代码片段和晦涩的术语，但惊喜在于，它以一种非常接地气的方式展开。作者仿佛站在我旁边，一步步引导我理解 HBase 的核心概念。我特别欣赏它在介绍数据模型时，并没有直接甩出 Bigtable 的论文，而是从一个更直观的角度，比如“稀疏、分布式、持久化的多维排序映射”这样的描述，让我这个初学者能快速抓住重点。然后，它循序渐进地讲解了 Row Key 的设计原则，这一点对我来说至关重要，因为我知道 Row Key 的设计直接影响着 HBase 的性能。书中关于 Region、Column Family、Qualifier 的阐述，都配有清晰的图示和生活化的类比，让我感觉不是在学习一个复杂的分布式数据库，而是在构建一个逻辑严谨的数据仓库。即便是一些高级特性，比如 MemStore、HFile 的内部机制，作者也用一种“抽丝剥茧”的方式，先讲原理，再讲实现，让人能理解“为什么”而不是仅仅记住“怎么做”。这种深入浅出的讲解，让我对 HBase 的内部工作原理有了前所未有的清晰认识。

评分☆☆☆☆☆

（第四段） 这本书在架构设计和原理剖析方面，给予了我非常深刻的启发。它不仅仅是罗列 HBase 的各种功能，而是深入到其底层设计理念。例如，书中对 CAP 理论的解读，以及 HBase 如何在一致性、可用性和分区容错性之间做出权衡，让我对分布式系统有了更宏观的认识。对 HBase 存储模型（HFile）的深入分析，揭示了其高效读写背后的奥秘，包括块编码、索引等机制，让我对数据如何落地有了更清晰的理解。此外，书中对 HBase 容错机制的讲解，如 Region Split、Region Merge、Region Server Crash Recovery 等，都提供了详尽的解释和图示，让我能够理解在各种异常情况下，HBase 是如何保证数据不丢失、服务不中断的。这种深入的原理剖析，让我不再满足于“知其然”，而是追求“知其所以然”。

评分☆☆☆☆☆

和hadoop一起买的正在学习中

评分☆☆☆☆☆

挺不错的书，学习中！！！

评分☆☆☆☆☆

哦柔软的头都疼一直走下去外婆

评分☆☆☆☆☆

挺不错的书，学习中！！！

评分☆☆☆☆☆

挺不错的书，学习中！！！

评分☆☆☆☆☆

和hadoop一起买的正在学习中

评分☆☆☆☆☆

和hadoop一起买的正在学习中

评分☆☆☆☆☆

挺不错的一本书

评分☆☆☆☆☆

哦柔软的头都疼一直走下去外婆