HBase权威指南(“十二五”国家重点图书出版规划项目)
目 录
第1章 简介 1
1.1 海量数据的黎明 1
1.2 关系数据库系统的问题 5
1.3 非关系型数据库系统Not-Only-SQL(简称NoSQL) 7
1.3.1 维度 9
1.3.2 可扩展性 12
1.3.3 数据库的范式化和反范式化 12
1.4 结构 15
1.4.1 背景 15
查看完整
第1章 简介 1
1.1 海量数据的黎明 1
1.2 关系数据库系统的问题 5
1.3 非关系型数据库系统Not-Only-SQL(简称NoSQL) 7
1.3.1 维度 9
1.3.2 可扩展性 12
1.3.3 数据库的范式化和反范式化 12
1.4 结构 15
1.4.1 背景 15
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Lars George，HBase项目组成员，他是cloudera的解决方案架构师，提供了关于Hadoop和HBase的技术支持、咨询服务和培训工作。他曾经在多个不同的Hadoop用户组会议发言，并且在如布鲁塞尔的自由及开源软件开发者欧洲会议(FOSDEM)这样的大型会议中发言。
《HBase权威指南》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。 《HBase权威指南》适合使用HBase进行数据库开发的高级数据库研发人员阅读。
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第1章 简介 1
1.1 海量数据的黎明 1
1.2 关系数据库系统的问题 5
1.3 非关系型数据库系统Not-Only-SQL(简称NoSQL) 7
1.3.1 维度 9
1.3.2 可扩展性 12
1.3.3 数据库的范式化和反范式化 12
1.4 结构 15
1.4.1 背景 15
1.4.2 表、行、列和单元格 16
1.4.3 自动分区 20
1.4.4 存储API 21
1.4.5 实现 22
1.4.6 小结 25
1.5 HBase：Hadoop数据库 25
1.5.1 历史 26
1.5.2 命名 27
1.5.3 小结 27
第2章 安装 28
2.1 快速启动指南 28
2.2 条件 31
2.2.1 硬件 31
2.2.2 软件 37
2.3 HBase使用的文件系统 47
2.3.1 本地模式 48
2.3.2 HDFS 49
2.3.3 S3 49
2.3.4 其他文件系统 50
2.4 安装选项 50
2.4.1 Apache二进制发布包 50
2.4.2 编译源码 52
2.5 运行模式 53
2.5.1 单机模式 53
2.5.2 分布式模式 53
2.6 配置 57
2.6.1 hbase-site.xml与hbase-default.xml 58
2.6.2 hbase-env.sh 59
2.6.3 regionserver 59
2.6.4 log4j.properties 59
2.6.5 配置示例 59
2.6.6 客户端配置 61
2.7 部署 61
2.7.1 基于脚本 62
2.7.2 Apache Whirr 63
2.7.3 Puppet与Chef 63
2.8 操作集群 64
2.8.1 确定安装运行 64
2.8.2 Web UI介绍 65
2.8.3 Shell介绍 66
2.8.4 关闭集群 66
第3章 客户端API：基础知识 68
3.1 概述 68
3.2 CRUD操作 69
3.2.1 put方法 69
3.2.2 get方法 87
3.2.3 删除方法 97
3.3 批量处理操作 107
3.4 行锁 110
3.5 扫描 114
3.5.1 介绍 114
3.5.2 ResultScanner类 117
3.5.3 缓存与批量处理 119
3.6 各种特性 125
3.6.1 HTable的实用方法 125
3.6.2 Bytes类 127
第4章 客户端API：高级特性 129
4.1 过滤器 129
4.1.1 过滤器简介 129
4.1.2 比较过滤器 132
4.1.3 专用过滤器 139
4.1.4 附加过滤器 147
4.1.5 FilterList 151
4.1.6 自定义过滤器 153
4.1.7 过滤器总结 159
4.2 计数器 160
4.2.1 计数器简介 160
4.2.2 单计数器 163
4.2.3 多计数器 164
4.3 协处理器 166
4.3.1 协处理器简介 167
4.3.2 Coprocessor类 168
4.3.3 协处理器加载 171
4.3.4 RegionObserver类 174
4.3.5 MasterObserver类 180
4.3.6 endpoint 184
4.4 HTablePool 190
4.5 连接管理 194
第5章 客户端API：管理功能 197
5.1 模式定义 197
5.1.1 表 197
5.1.2 表属性 199
5.1.3 列族 202
5.2 HBaseAdmin 207
5.2.1 基本操作 208
5.2.2 表操作 209
5.2.3 模式操作 217
5.2.4 集群管理 219
5.2.5 集群状态信息 222
第6章 可用客户端 230
6.1 REST、Thrift和Avro的介绍 230
6.2 交互客户端 233
6.2.1 原生Java 233
6.2.2 REST 233
6.2.3 Thrift 240
6.2.4 Avro 244
6.2.5 其他客户端 245
6.3 批处理客户端 246
6.3.1 MapReduce 246
6.3.2 Hive 246
6.3.3 Pig 252
6.3.4 Cascading 256
6.4 Shell 257
6.4.1 基础 257
6.4.2 命令 259
6.4.3 脚本 263
6.5 基于Web的UI 265
6.5.1 master的UI 265
6.5.2 region服务器的UI 270
6.5.3 共享页面 272
第7章 与MapReduce集成 275
7.1 框架 275
7.1.1 MapReduce介绍 275
7.1.2 类 276
7.1.3 支撑类 279
7.1.4 MapReduce的执行地点 279
7.1.5 表拆分 280
7.2 在HBase之上的MapReduce 281
7.2.1 准备 281
7.2.2 数据流向 286
7.2.3 数据源 291
7.2.4 数据源与数据流向 293
7.2.5 自定义处理 296
第8章 架构 299
8.1 数据查找和传输 299
8.1.1 B 树 299
8.1.2 LSM树 300
8.2 存储 302
8.2.1 概览 303
8.2.2 写路径 304
8.2.3 文件 305
8.2.4 HFile格式 313
8.2.5 KeyValue格式 316
8.3 WAL 316
8.3.1 概述 317
8.3.2 HLog类 318
8.3.3 HLogKey类 319
8.3.4 WALEdit类 319
8.3.5 LogSyncer类 319
8.3.6 LogRoller类 320
8.3.7 回放 321
8.3.8 持久性 324
8.4 读路径 325
8.5 region查找 328
8.6 region生命周期 330
8.7 ZooKeeper 330
8.8 复制 333
8.8.1 Log Edit的生命周期 334
8.8.2 内部机制 335
第9章 高级用法 339
9.1 行键设计 339
9.1.1 概念 339
9.1.2 高表与宽表 341
9.1.3 部分键扫描 342
9.1.4 分页 343
9.1.5 时间序列 344
9.1.6 时间顺序关系 348
9.2 高级模式 350
9.3 辅助索引 350
9.4 搜索集成 354
9.5 事务 357
9.6 布隆过滤器 358
9.7 版本管理 361
9.7.1 隐式版本控制 361
9.7.2 自定义版本控制 364
第10章 集群监控 366
10.1 介绍 366
10.2 监控框架 367
10.2.1 上下文、记录和监控指标 367
10.2.2 master监控指标 372
10.2.3 region服务器监控指标 373
10.2.4 RPC监控指标 375
10.2.5 JVM监控指标 376
10.2.6 info监控指标 377
10.3 Ganglia 378
10.3.1 安装 379
10.3.2 用法 383
10.4 JMX 386
10.4.1 JConsole 388
10.4.2 JMX远程API 390
10.5 Nagios 394
第11章 性能优化 395
11.1 垃圾回收优化 395
11.2 本地memstore分配缓冲区 398
11.3 压缩 399
11.3.1 可用的编解码器 400
11.3.2 验证安装 401
11.3.3 启用压缩 403
11.4 优化拆分和合并 404
11.4.1 管理拆分 404
11.4.2 region热点 405
11.4.3 预拆分region 406
11.5 负载均衡 407
11.6 合并region 408
11.7 客户端API：实践 409
11.8 配置 411
11.9 负载测试 414
11.9.1 性能评价 414
11.9.2 YCSB 416
第12章 集群管理 421
12.1 运维任务 421
12.1.1 减少节点 421
12.1.2 滚动重启 423
12.1.3 新增服务器 424
12.2 数据任务 428
12.2.1 导入/导出 428
12.2.2 CopyTable工具 433
12.2.3 批量导入 435
12.2.4 复制 438
12.3 额外的任务 440
12.3.1 集群共存 440
12.3.2 端口要求 442
12.4 改变日志级别 442
12.5 故障处理 443
12.5.1 HBase Fsck 443
12.5.2 日志分析 445
12.5.3 常见问题 447
附录A HBase配置属性 451
附录B 计划 467
附录C 版本升级 469
附录D 分支 471
附录E Hush SQL Schema 473
附录F 对比HBase和BigTable 475
^ 收 起
第1章 简介 1
1.1 海量数据的黎明 1
1.2 关系数据库系统的问题 5
1.3 非关系型数据库系统Not-Only-SQL(简称NoSQL) 7
1.3.1 维度 9
1.3.2 可扩展性 12
1.3.3 数据库的范式化和反范式化 12
1.4 结构 15
1.4.1 背景 15
1.4.2 表、行、列和单元格 16
1.4.3 自动分区 20
1.4.4 存储API 21
1.4.5 实现 22
1.4.6 小结 25
1.5 HBase：Hadoop数据库 25
1.5.1 历史 26
1.5.2 命名 27
1.5.3 小结 27
第2章 安装 28
2.1 快速启动指南 28
2.2 条件 31
2.2.1 硬件 31
2.2.2 软件 37
2.3 HBase使用的文件系统 47
2.3.1 本地模式 48
2.3.2 HDFS 49
2.3.3 S3 49
2.3.4 其他文件系统 50
2.4 安装选项 50
2.4.1 Apache二进制发布包 50
2.4.2 编译源码 52
2.5 运行模式 53
2.5.1 单机模式 53
2.5.2 分布式模式 53
2.6 配置 57
2.6.1 hbase-site.xml与hbase-default.xml 58
2.6.2 hbase-env.sh 59
2.6.3 regionserver 59
2.6.4 log4j.properties 59
2.6.5 配置示例 59
2.6.6 客户端配置 61
2.7 部署 61
2.7.1 基于脚本 62
2.7.2 Apache Whirr 63
2.7.3 Puppet与Chef 63
2.8 操作集群 64
2.8.1 确定安装运行 64
2.8.2 Web UI介绍 65
2.8.3 Shell介绍 66
2.8.4 关闭集群 66
第3章 客户端API：基础知识 68
3.1 概述 68
3.2 CRUD操作 69
3.2.1 put方法 69
3.2.2 get方法 87
3.2.3 删除方法 97
3.3 批量处理操作 107
3.4 行锁 110
3.5 扫描 114
3.5.1 介绍 114
3.5.2 ResultScanner类 117
3.5.3 缓存与批量处理 119
3.6 各种特性 125
3.6.1 HTable的实用方法 125
3.6.2 Bytes类 127
第4章 客户端API：高级特性 129
4.1 过滤器 129
4.1.1 过滤器简介 129
4.1.2 比较过滤器 132
4.1.3 专用过滤器 139
4.1.4 附加过滤器 147
4.1.5 FilterList 151
4.1.6 自定义过滤器 153
4.1.7 过滤器总结 159
4.2 计数器 160
4.2.1 计数器简介 160
4.2.2 单计数器 163
4.2.3 多计数器 164
4.3 协处理器 166
4.3.1 协处理器简介 167
4.3.2 Coprocessor类 168
4.3.3 协处理器加载 171
4.3.4 RegionObserver类 174
4.3.5 MasterObserver类 180
4.3.6 endpoint 184
4.4 HTablePool 190
4.5 连接管理 194
第5章 客户端API：管理功能 197
5.1 模式定义 197
5.1.1 表 197
5.1.2 表属性 199
5.1.3 列族 202
5.2 HBaseAdmin 207
5.2.1 基本操作 208
5.2.2 表操作 209
5.2.3 模式操作 217
5.2.4 集群管理 219
5.2.5 集群状态信息 222
第6章 可用客户端 230
6.1 REST、Thrift和Avro的介绍 230
6.2 交互客户端 233
6.2.1 原生Java 233
6.2.2 REST 233
6.2.3 Thrift 240
6.2.4 Avro 244
6.2.5 其他客户端 245
6.3 批处理客户端 246
6.3.1 MapReduce 246
6.3.2 Hive 246
6.3.3 Pig 252
6.3.4 Cascading 256
6.4 Shell 257
6.4.1 基础 257
6.4.2 命令 259
6.4.3 脚本 263
6.5 基于Web的UI 265
6.5.1 master的UI 265
6.5.2 region服务器的UI 270
6.5.3 共享页面 272
第7章 与MapReduce集成 275
7.1 框架 275
7.1.1 MapReduce介绍 275
7.1.2 类 276
7.1.3 支撑类 279
7.1.4 MapReduce的执行地点 279
7.1.5 表拆分 280
7.2 在HBase之上的MapReduce 281
7.2.1 准备 281
7.2.2 数据流向 286
7.2.3 数据源 291
7.2.4 数据源与数据流向 293
7.2.5 自定义处理 296
第8章 架构 299
8.1 数据查找和传输 299
8.1.1 B 树 299
8.1.2 LSM树 300
8.2 存储 302
8.2.1 概览 303
8.2.2 写路径 304
8.2.3 文件 305
8.2.4 HFile格式 313
8.2.5 KeyValue格式 316
8.3 WAL 316
8.3.1 概述 317
8.3.2 HLog类 318
8.3.3 HLogKey类 319
8.3.4 WALEdit类 319
8.3.5 LogSyncer类 319
8.3.6 LogRoller类 320
8.3.7 回放 321
8.3.8 持久性 324
8.4 读路径 325
8.5 region查找 328
8.6 region生命周期 330
8.7 ZooKeeper 330
8.8 复制 333
8.8.1 Log Edit的生命周期 334
8.8.2 内部机制 335
第9章 高级用法 339
9.1 行键设计 339
9.1.1 概念 339
9.1.2 高表与宽表 341
9.1.3 部分键扫描 342
9.1.4 分页 343
9.1.5 时间序列 344
9.1.6 时间顺序关系 348
9.2 高级模式 350
9.3 辅助索引 350
9.4 搜索集成 354
9.5 事务 357
9.6 布隆过滤器 358
9.7 版本管理 361
9.7.1 隐式版本控制 361
9.7.2 自定义版本控制 364
第10章 集群监控 366
10.1 介绍 366
10.2 监控框架 367
10.2.1 上下文、记录和监控指标 367
10.2.2 master监控指标 372
10.2.3 region服务器监控指标 373
10.2.4 RPC监控指标 375
10.2.5 JVM监控指标 376
10.2.6 info监控指标 377
10.3 Ganglia 378
10.3.1 安装 379
10.3.2 用法 383
10.4 JMX 386
10.4.1 JConsole 388
10.4.2 JMX远程API 390
10.5 Nagios 394
第11章 性能优化 395
11.1 垃圾回收优化 395
11.2 本地memstore分配缓冲区 398
11.3 压缩 399
11.3.1 可用的编解码器 400
11.3.2 验证安装 401
11.3.3 启用压缩 403
11.4 优化拆分和合并 404
11.4.1 管理拆分 404
11.4.2 region热点 405
11.4.3 预拆分region 406
11.5 负载均衡 407
11.6 合并region 408
11.7 客户端API：实践 409
11.8 配置 411
11.9 负载测试 414
11.9.1 性能评价 414
11.9.2 YCSB 416
第12章 集群管理 421
12.1 运维任务 421
12.1.1 减少节点 421
12.1.2 滚动重启 423
12.1.3 新增服务器 424
12.2 数据任务 428
12.2.1 导入/导出 428
12.2.2 CopyTable工具 433
12.2.3 批量导入 435
12.2.4 复制 438
12.3 额外的任务 440
12.3.1 集群共存 440
12.3.2 端口要求 442
12.4 改变日志级别 442
12.5 故障处理 443
12.5.1 HBase Fsck 443
12.5.2 日志分析 445
12.5.3 常见问题 447
附录A HBase配置属性 451
附录B 计划 467
附录C 版本升级 469
附录D 分支 471
附录E Hush SQL Schema 473
附录F 对比HBase和BigTable 475
^ 收 起
Lars George，HBase项目组成员，他是cloudera的解决方案架构师，提供了关于Hadoop和HBase的技术支持、咨询服务和培训工作。他曾经在多个不同的Hadoop用户组会议发言，并且在如布鲁塞尔的自由及开源软件开发者欧洲会议(FOSDEM)这样的大型会议中发言。
《HBase权威指南》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。 《HBase权威指南》适合使用HBase进行数据库开发的高级数据库研发人员阅读。
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