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《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。

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

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。

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You should think about rows and columns not being arranged like the classic spreadsheet model, but rather use a tag metaphor, that is, information is available under a specific tag.

Every column value, or cell, either is timestamped implicitly by the system or can be set explicitly by the user. This can be used, for example, to save multiple versions of a value as it changes over time. Different versions of a cell are stored in decreasing time-stamp order, allowing you to read the newest value first.

There is also the option to run client-supplied code in the address space of the server.The server-side framework to support this is called coprocessors.

The data is stored in store files, called HFiles, which are persistent and ordered immut-able maps from keys to values. Internally, the files are sequences of blocks with a block index stored at the end.

There are three major components to HBase: the client library, one master server, and many region servers.

A more critical feature is the so-called delayed allocation, and it is recommended that you turn it off for Hadoop and HBase use. Delayed allocation keeps the data in memory and reserves the required number of blocks until the data is finally

flushed to disk.

书籍介绍

《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。