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图书简介：
《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。

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图书目录：
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
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

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