HBase分布式存储系统应用

本书通过原理加案例的方式系统讲解HBase分布式存储系统应用，精心安排了HBase原理和架构分析、环境搭建、案例开发、优化策略等环节，全书脉络清晰，案例新颖实用，道理直观，内容详实。

大数据带来了各种各样繁杂的数据，我们不仅要呈现世界，更重要的是通过呈现来处理更庞大的数据，理解各种各样的数据集合，表现多维数据之间的关联。换句话说，就是归纳数据内在的模式、关联和结构。

由于大数据的存储量极大，因此其存储设备需要具有高扩展性、高可用性、自动容错和低成本等特点。常见的存储形式有分布式文件系统和分布式数据库，分布式文件系统采用大规模的分布式存储节点来满足存储大量文件的需求，而分布式的非关系型数据库则为大规模非结构化数据的处理和分析提供支持。

目前常见的非关系型数据库主要有Redis、Tokyo Cabinet、MongoDB、CouchDB、Cassandra、Voldemort和HBase等。本书将对HBase进行深入研究和探讨，其他非关系型数据库读者可以参考相关书籍。本书共8章，具体内容如下：

第1章介绍关系型数据库和非关系型数据库的区别、HBase的使用场景。

第2章介绍HBase的逻辑模型、物理模型和系统架构。

第3章详细讲解HRegionServer、HRegion和HBase数据读写流程。

第4章介绍HBase的分布式环境搭建。

第5章介绍如何通过HBase Shell完成表的管理、数据的增删改查和数据迁移。

第6章介绍创建表、数据插入、数据查询等基本操作，然后对Scan查询、Filter过滤、行数统计、NameSpace开发、计数器、协处理器和HBase快照等高级应用进行介绍。

第7章介绍HBase表设计、列族设计优化、读写性能优化策略、HBase集群规划。

第8章讲解HBase MapReduce编程实例。

本书的编写得到北京百知教育科技有限公司的大力支持，在此表示感谢。

由于时间仓促及编者水平有限，书中难免有疏漏甚至错误之处，恳请广大读者批评指正。

编 者

2018年7月

第1章 HBase介绍 1
1.1 面向行和面向列存储对比 1
1.1.1 面向行存储的数据库 1
1.1.2 面向列存储的数据库 2
1.1.3 两种存储方式的对比 2
1.2 HDFS分布式存储的特点 3
1.3 HBase的使用场景 5
1.4 本章小结 6
第2章 HBase模型和系统架构 7
2.1 HBase的相关概念 7
2.2 HBase的逻辑模型 8
2.3 HBase的物理模型 10
2.4 HBase的特点 10
2.5 HBase的系统架构 11
2.5.1 Client 11
2.5.2 ZooKeeper 12
2.5.3 HMaster 12
2.5.4 HRegionServer 12
2.5.5 HRegion 13
2.6 本章小结 13
第3章 HBase数据读写流程 15
3.1 HRegionServer详解 15
3.1.1 WAL 16
3.1.2 MemStore 17
3.1.3 BlockCache 18
3.1.4 HFile 18
3.1.5 HRegionServer的恢复 23
3.1.6 HRegionServer的上线下线 24
3.2 HRegion 24
3.2.1 HRegion分配 25
3.2.2 HRegion Split 25
3.2.3 HRegion Compact 25
3.3 HMaster上线 26
3.4 数据读流程 26
3.5 数据写流程 28
3.6 删除数据流程 28
3.7 本章小结 28
第4章 HBase环境搭建 30
4.1 ZooKeeper的安装 30
4.2 HBase的安装 31
4.3 本章小结 35
第5章 HBase Shell 36
5.1 HBase Shell启动 36
5.2 表的管理 37
5.3 表数据的增删改查 44
5.4 HBase数据迁移的importtsv的使用 48
5.5 本章小结 49
第6章 HBase程序开发 50
6.1 表的相关操作 50
6.2 创建Configuration对象 54
6.3 创建表 55
6.3.1 开发环境配置 56
6.3.2 创建表 58
6.4 数据插入 60
6.5 数据查询 67
6.6 数据删除 71
6.7 Scan查询 75
6.8 Filter过滤 84
6.9 行数统计 105
6.10 NameSpace开发 107
6.11 计数器 111
6.12 协处理器 115
6.13 HBase快照 126
6.14 本章小结 131
第7章 HBase高级特性 132
7.1 HBase表设计 132
7.2 列族设计优化 136
7.3 写性能优化策略 138
7.4 读性能优化策略 139
7.4.1 HBase客户端优化 139
7.4.2 HBase服务器端优化 140
7.4.3 HDFS相关优化 141
7.5 HBase集群规划 142
7.5.1 集群业务规划 142
7.5.2 集群容量规划 143
7.5.3 Region规划 144
7.5.4 内存规划 145
7.6 本章小结 149
第8章 MapReduce On HBase 150
8.1 HBase MapReduce 150
8.2 编程实例 151
8.2.1 使用MapReduce操作HBase 151
8.2.2 从HBase获取数据上传至HDFS 154
8.2.3 MapReduce生成HFile入库
到HBase 156
8.2.4 同时写入多张表 160
8.2.5 从多个表读取数据 164
8.2.6 通过读取HBase表删除Hbase
数据 166
8.2.7 通过读取HBase表数据复制到
另外一张表 169
8.2.8 建立HBase表索引 170
8.2.9 将MapReduce输出结果到MySQL 174
8.2.10 利用MapReduce完成MySQL
数据读写 179
8.3 本章小结 182
附录 MySQL安装 183

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