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出版者:人民邮电出版社

作者:[美] Lars George

出品人:

页数:476

译者:代志远

出版时间:2013-10

价格:89.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115318893

丛书系列:

图书标签:

Hbase
大数据
计算机
数据库
DataBase
编程
数据相关
数据分析
HBase
大数据
分布式系统
数据库
云计算
高性能
分布式存储
实时处理
架构设计
企业应用

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具体描述

《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

《分布式键值数据库原理与实践》一、概述在信息爆炸的时代，海量数据的存储、管理和访问已成为现代IT架构面临的核心挑战。传统的关系型数据库在处理PB级别数据、高并发读写以及多样化数据模型时，往往力不从心。分布式键值数据库应运而生，以其卓越的可扩展性、高可用性和灵活的数据模型，成为了解决这一难题的关键技术。《分布式键值数据库原理与实践》深入剖析了分布式键值数据库的底层原理，从数据模型、存储架构、一致性保证到网络通信，逐层揭示其工作机制。更重要的是，本书将理论知识与实际应用紧密结合，通过丰富的案例分析和实操指导，帮助读者掌握如何设计、部署和优化分布式键值数据库系统，以满足不同业务场景的需求。二、数据模型与基本概念本书首先将带领读者理解分布式键值数据库的核心——键值（Key-Value）数据模型。与关系型数据库的表格结构不同，键值数据库以简单的键（Key）来唯一标识一个值（Value）。这里的“值”可以是任意格式的数据，如字符串、JSON、二进制对象等，这赋予了键值数据库极大的灵活性，能够轻松处理非结构化和半结构化数据。我们将深入探讨键（Key）的设计原则，包括其长度、编码、哈希分布以及如何利用前缀实现范围查询等高级技巧。接着，我们会详细阐述值（Value）的组织方式，包括其大小限制、序列化方法以及如何通过版本控制来管理数据的变更。此外，本书还将介绍分布式键值数据库中一些基础但至关重要的概念，例如：行（Row）与列族（Column Family）：虽然是键值数据库，但很多系统（如HBase）引入了类比关系型数据库的结构，通过行键（Row Key）来组织数据，并允许将相关的列（Column）归类到列族（Column Family）中，这有助于优化数据存储和查询效率。单元（Cell）：数据存储的基本单位，由行键、列族、列名（Column Qualifier）和时间戳（Timestamp）唯一标识。版本（Version）：为了支持数据回溯和冲突解决，键值数据库通常会为每个单元维护多个版本，通过时间戳来区分。地域（Region）：在分布式环境中，数据会被分割成若干个“地域”，每个地域由一台或多台服务器管理，实现数据的分片和负载均衡。三、分布式存储架构与原理本书的重头戏在于深入解析分布式键值数据库的底层存储架构。我们将详细讲解：数据分片（Data Sharding）：如何将庞大的数据集分散到多台服务器上，以实现水平扩展。我们将探讨不同的分片策略，如基于哈希的分片、基于范围的分片，以及它们在数据分布均匀性、负载均衡和热点问题上的优劣。数据冗余与容错（Data Redundancy and Fault Tolerance）：为了保证数据的可用性和持久性，分布式键值数据库通常会采用数据冗余机制，如多副本（Replication）或纠删码（Erasure Coding）。我们将详细分析这些机制的工作原理，以及在节点故障时如何进行数据恢复和故障转移。存储引擎（Storage Engine）：我们将深入探讨键值数据库常用的存储引擎，例如Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)。LSM-Tree 是一种高效的写入优化存储引擎，广泛应用于许多NoSQL数据库中。我们将详细解析其由内存中的MemTable、硬盘上的SSTable以及Compaction（合并）过程构成的原理，以及如何通过优化Compaction策略来提升查询性能和减少I/O开销。分布式文件系统（Distributed File System）：理解分布式键值数据库如何与底层分布式文件系统（如HDFS）协同工作，将数据持久化存储，并保证跨节点的数据一致性。四、一致性模型与分布式事务在分布式系统中，保证数据的一致性是一个巨大的挑战。本书将全面介绍分布式键值数据库中常见的一致性模型，包括：强一致性（Strong Consistency）：所有节点在任何时刻都能看到最新的数据。最终一致性（Eventual Consistency）：在没有新的写入操作的情况下，所有节点最终会达到一致状态。顺序一致性（Sequential Consistency）：保证所有操作在一个全局顺序下被执行。因果一致性（Causal Consistency）：保证有因果关系的操作按顺序执行。我们将详细讲解各种一致性模型的工作原理、实现机制以及在不同业务场景下的适用性。对于需要更强事务保证的场景，本书还将探讨分布式事务的实现。我们将分析分布式事务的挑战，如数据一致性、性能损耗和复杂性，并介绍常见的解决方案，如两阶段提交（Two-Phase Commit, 2PC）和三阶段提交（Three-Phase Commit, 3PC），以及它们在分布式键值数据库中的应用和局限性。五、读写路径与性能优化理解分布式键值数据库的读写路径对于优化系统性能至关重要。本书将详细剖析：写入流程：从客户端请求的发送，到数据写入内存（MemTable），再到刷盘（SSTable）和后台的Compaction过程，我们将步步为营，解析每一个环节。读取流程：包括如何通过行键查找数据，如何处理多版本数据，以及如何高效地从内存和磁盘中检索数据。缓存策略（Caching Strategies）：分析各种缓存技术（如块缓存、行缓存）如何提升读取性能。负载均衡（Load Balancing）：探讨如何在分布式集群中实现有效的负载均衡，避免热点问题，确保系统整体性能。调优技巧（Tuning Tips）：提供一系列实用的调优建议，涵盖硬件选择、操作系统配置、JVM参数调优、以及针对特定业务场景的参数配置，帮助读者最大化数据库的性能。六、集群管理与运维一个稳定、高效的分布式键值数据库系统离不开精心的集群管理和日常运维。《分布式键值数据库原理与实践》将深入讲解：集群部署：从单机部署到多节点集群的搭建，提供清晰的步骤和注意事项。监控与告警（Monitoring and Alerting）：讲解如何配置和使用监控工具，实时掌握集群状态，并在出现问题时及时收到告警。故障排除（Troubleshooting）：提供一套系统性的故障排除方法论，帮助读者快速定位和解决常见问题。数据迁移与扩容（Data Migration and Scaling）：在业务增长或硬件升级时，如何安全、平滑地进行数据迁移和集群扩容。安全加固（Security Hardening）：如何配置访问控制、数据加密等安全措施，保护敏感数据。七、实际应用场景与案例分析本书将通过一系列贴近实际的案例，展示分布式键值数据库在不同领域的应用：海量日志的存储与分析：如何利用分布式键值数据库存储和查询PB级别的日志数据，为大数据分析提供支撑。高并发实时数据的处理：适用于游戏、金融等需要处理海量并发写入和读取的场景。用户配置与画像的存储：存储海量用户的个性化配置信息和行为画像。物联网（IoT）数据存储：处理来自海量物联网设备的实时数据流。缓存层的设计：作为高性能缓存层，为其他数据库系统提供加速。通过这些案例，读者可以更直观地理解分布式键值数据库的设计理念和技术优势，并能将其灵活应用于自己的业务场景。八、总结《分布式键值数据库原理与实践》旨在为读者提供一个全面、深入的分布式键值数据库学习平台。无论您是数据库开发者、系统架构师，还是运维工程师，本书都将成为您掌握分布式键值数据库技术的宝贵指南。通过理论与实践的结合，您将能够构建出稳定、高效、可扩展的数据存储解决方案，应对日益增长的数据挑战。

作者简介

lars george，hbase的committer，cloudera公司的解决方案架构师，主要为hadoop和hbase提供技术支持、咨询和培训工作。他多次在各种hadoop用户组会议和大型会议中发表演讲，如布鲁塞尔的fosdem会议。

目录信息

《hbase权威指南》
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　必备条件　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：最佳实践　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)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

**这本关于分布式系统的力作，简直是数据架构师的“圣经”！** 我最近深入研读了这本厚厚的著作，尤其对其中关于CAP理论在实际大规模集群部署中的权衡与取舍的部分印象深刻。作者没有停留在理论的空中楼阁，而是将复杂的数据一致性模型，通过大量的真实案例和详细的配置参数解析，生动地展示出来。例如，书中对RegionServer的负载均衡机制的剖析，细致到每一个内部线程如何调度数据块，如何处理写冲突，这对于我们日常运维中遇到的性能瓶颈排查简直是雪中送炭。我尤其欣赏它对数据模型的演进过程的描述，从早期的设计缺陷到如今的优化策略，逻辑清晰，循序渐进。书中关于冷热数据分离和TTL策略的讲解，提供了一套完整的实操蓝图，让原本模糊不清的优化方向变得具体可行。读完后，我对如何构建一个既能保证高可用性，又能满足亚秒级查询延迟的TB级数据存储系统，有了一个脱胎换骨的认识。它不仅仅是一本技术手册，更像是一份浸透了实战经验的架构哲学指南，让人读完后有一种“醍醐灌顶”的快感。

评分☆☆☆☆☆

**从一个纯粹的架构设计角度来看，这本书对“如何设计一套健壮的、可扩展的业务模型”的指导意义，远超出了技术本身。** 它教会我的不是如何配置某一个参数，而是如何用分布式的思维去审视业务需求。书中通过对时序数据存储、用户画像构建等经典场景的建模分析，展示了如何利用HBase的稀疏性、列族设计来优化存储空间和查询效率。例如，它讨论了如何通过Row Key的设计，巧妙地实现时间范围查询的优化，避免全表扫描的灾难。更进一步，它对Region分裂策略的探讨，让我明白了，一个设计良好的数据模型，能够让底层的资源自动优化分配，从而减少了人为干预的需要。这本书的深度和广度，让我清晰地认识到，在数据爆炸的时代，技术选型和数据结构设计，才是决定一个产品未来生命力的关键所在。它是一份严肃的、面向未来挑战的知识储备。

评分☆☆☆☆☆

**如果说有什么书能让你从一个“能用”的水平跨越到“精通”的境界，那绝对是这本书对底层存储原理的深度挖掘。** 相比市面上那些只停留在API调用层面的入门书籍，这本书的价值在于它敢于掀开盖子，直面最底层的LSM树结构。它详尽地阐述了MemStore的刷写机制、WAL（Write-Ahead Log）如何保证数据的持久性，以及Compaction（合并）策略对读取性能的决定性影响。我曾经花费数周时间都无法理解，为什么在某些写入高峰期，查询延迟会突然飙升；这本书通过对Minor Compaction和Major Compaction的参数化分析，揭示了这背后的资源争抢和锁竞争问题。更让我惊叹的是，书中对Block Cache和Bucket Cache的对比分析，不仅给出了性能指标，还结合不同的工作负载场景给出了明确的选型建议。这种层次感和颗粒度，让我在设计新的数据管道时，不再是盲目地堆砌硬件，而是能从根本上理解性能瓶颈的根源所在。这本书的价值，在于它赋予了读者审视和改造系统的“手术刀”。

评分☆☆☆☆☆

**对于那些正在经历从单机数据库迁移到分布式平台的工程师来说，这本书的迁移章节简直是“避坑宝典”。** 我们团队最近在进行核心业务的数据平台升级，面临的最大挑战就是如何安全、平滑地过渡，同时最大程度减少对线上服务的影响。这本书中专门用一章的篇幅来讨论了数据迁移的策略，从快照工具的使用规范，到数据一致性校验的脚本范例，描述得极其详尽。它甚至预见性地指出了迁移过程中可能遇到的网络分区、数据丢失等“黑天鹅”事件，并提供了对应的回滚预案。与我之前阅读的其他书籍相比，这本书的实战派风格体现得淋漓尽致——它不是告诉你“应该怎么做”，而是告诉你“在真实世界中，人们实际是怎么做，以及为什么这么做会失败”。通过对HBase在不同云厂商环境下的部署实践的介绍，也极大地拓宽了我的视野，让我明白基础技术在不同基础设施下的具体实现差异。

评分☆☆☆☆☆

**不得不提的是，这本书的章节编排逻辑和索引设计，极大地提升了学习效率，对于我这种时间紧张的专业人士来说非常友好。** 尽管内容浩瀚，但作者巧妙地将概念引入、原理剖析和实践操作穿插进行，形成了一个完整的知识闭环。当你刚理解一个概念时，紧接着就能看到对应的CLI命令和Java API代码示例，这种即时反馈的学习体验是无与伦比的。我特别喜欢它在讲解客户端编程时，对并发控制和超时设置的细致讲解。例如，关于`Scan`操作中的`caching`参数对网络IO和CPU的影响分析，清晰地展示了“方便”与“性能”之间的微妙平衡。它甚至深入到了如何定制自己的协处理器（Coprocessor）来实现服务端逻辑的封装，并对协处理器的部署和版本管理给出了谨慎的建议。这本书不是那种读完就束之高阁的参考书，而是一本会伴随你解决实际问题、随时翻阅的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

http://vonzhou.com/hbase-definitive.html

评分☆☆☆☆☆

范欣欣那本比这本好

评分☆☆☆☆☆

一贯的XXX Definitive Guide风格

评分☆☆☆☆☆

范欣欣那本比这本好

评分☆☆☆☆☆

一贯的XXX Definitive Guide风格