内容简介 · · · · · ·
《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
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 · · · · · ·
《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
