國內(nèi)高校大數(shù)據(jù)課程知名教師傾心之作，帶你“零基礎(chǔ)”學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。
電子書
編輯推薦
大數(shù)據(jù)時代快速上手HBase行動指南。
內(nèi)容簡介
本書以精練的語言介紹HBase的基礎(chǔ)知識，讓初學(xué)者能夠快速上手使用HBase，對HBase的核心思想（如數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)備份等）和HBase架構(gòu)（如LSM樹、WAL）有深入的分析，并且讓有經(jīng)驗的HBase開發(fā)人員也能夠循序漸進地深入理解HBase源碼，以便更好地去調(diào)試和解決線上遇到的各種問題。本書更加專注于HBase在線實時系統(tǒng)的調(diào)優(yōu)，使HBase集群響應(yīng)延遲更低。本書結(jié)合企業(yè)必備的“用戶行為分析系統(tǒng)”，讓讀者能夠快速上手的同時，也不乏企業(yè)HBase實際應(yīng)用場景，理論不脫離實際，真正做到從入門到精通。
本書適合有一定Java基礎(chǔ)的程序員作為HBase入門教程，HBase運維人員可以將本書作為參考手冊來部署和監(jiān)控HBase，正在將HBase應(yīng)用到在線生產(chǎn)環(huán)境中的軟件開發(fā)人員也可以參考本書來調(diào)優(yōu)HBase在線集群性能。
章節(jié)目錄
- 版權(quán)信息
- 版權(quán)
- 內(nèi)容提要
- 對本書的贊譽
- 前言
- 資源與支持
- 第1章 HBase簡介
- 1.1 背景
- 1.2 NoSQL與傳統(tǒng)RDBMS
- 1.3 應(yīng)用場景
- 1.3.1 Facebook用戶交互數(shù)據(jù)
- 1.3.2 淘寶TLog等
- 1.3.3 小米云服務(wù)
- 1.3.4 用戶行為數(shù)據(jù)存儲
- 第2章 HBase安裝
- 2.1 單機部署
- 2.1.1 前置條件
- 2.1.2 下載HBase
- 2.1.3 配置HBase
- 2.1.4 啟動HBase
- 2.1.5 HBase初體驗
- 2.2 分布式部署
- 2.2.1 環(huán)境準(zhǔn)備
- 1．創(chuàng)建用戶
- 2．修改hosts文件
- 3．配置SSH免密
- 4．修改用戶可打開文件數(shù)與進程數(shù)
- 2.2.2 ZooKeeper安裝
- 2.2.3 Hadoop安裝
- 2.2.4 HBase安裝
- 2.2.5 啟動集群
- 2.3 集群增刪節(jié)點
- 2.3.1 增加節(jié)點
- 2.3.2 刪除節(jié)點
- 第3章 HBase數(shù)據(jù)模型
- 3.1 邏輯模型
- 3.2 物理模型
- 第4章 HBase shell
- 4.1 數(shù)據(jù)定義語言
- 4.1.1 創(chuàng)建表
- 4.1.2 查看所有表
- 4.1.3 查看建表
- 4.1.4 修改表
- 4.2 數(shù)據(jù)操縱語言
- 4.2.1 Put
- 4.2.2 Get
- 4.2.3 Scan
- 4.2.4 刪除數(shù)據(jù)
- 4.3 其他常用shell
- 4.3.1 復(fù)制狀態(tài)查看
- 4.3.2 分區(qū)拆分
- 4.3.3 分區(qū)主壓縮
- 4.3.4 負(fù)載均衡開關(guān)
- 4.3.5 分區(qū)手動遷移
- 第5章 模式設(shè)計
- 5.1 行鍵設(shè)計
- 5.2 規(guī)避熱點區(qū)間
- 5.3 高表與寬表
- 5.4 微信朋友圈設(shè)計
- 5.4.1 需求定義
- 5.4.2 問題建模
- 第6章 客戶端API
- 6.1 Java客戶端使用
- 6.2 數(shù)據(jù)定義語言
- 6.2.1 表管理
- 6.2.2 分區(qū)管理
- 6.3 數(shù)據(jù)操縱語言
- 6.3.1 Put
- 6.3.2 Get
- 6.3.3 Scan
- 6.3.4 Delete
- 6.3.5 Increment
- 6.4 過濾器
- 6.4.1 過濾器簡介
- 6.4.2 過濾器使用
- 6.5 事務(wù)
- 6.5.1 原子性
- 6.5.2 隔離性
- 第7章 架構(gòu)實現(xiàn)
- 7.1 存儲
- 7.1.1 B+樹
- 7.1.2 LSM樹
- 7.1.3 WAL
- 7.2 數(shù)據(jù)寫入讀取
- 7.2.1 定位分區(qū)服務(wù)器
- 7.2.2 數(shù)據(jù)修改流程
- 7.2.3 數(shù)據(jù)查詢流程
- 第8章 協(xié)處理器
- 8.1 觀察者類型協(xié)處理器
- 8.2 端點類型協(xié)處理器
- 8.3 裝載/卸載協(xié)處理器
- 8.3.1 靜態(tài)裝載/卸載
- 8.3.2 動態(tài)裝載 / 卸載
- 第9章 HBase性能調(diào)優(yōu)
- 9.1 客戶端調(diào)優(yōu)
- 9.1.1 設(shè)置客戶端寫入緩存
- 9.1.2 設(shè)置合適的掃描緩存
- 9.1.3 跳過WAL寫入
- 9.1.4 設(shè)置重試次數(shù)與間隔
- 9.1.5 選用合適的過濾器
- 9.2 服務(wù)端調(diào)優(yōu)
- 9.2.1 建表DDL優(yōu)化
- 9.2.2 禁止分區(qū)自動拆分與壓縮
- 9.2.3 開啟機柜感知
- 9.2.4 開啟Short Circuit Local Reads
- 9.2.5 開啟補償重試讀
- 9.2.6 JVM內(nèi)存調(diào)優(yōu)
- 第10章 集群間數(shù)據(jù)復(fù)制
- 10.1 復(fù)制
- 10.1.1 集群拓?fù)?/a>
- 10.1.2 配置集群復(fù)制
- 10.1.3 驗證復(fù)制數(shù)據(jù)
- 10.1.4 復(fù)制詳解
- 10.2 快照
- 10.2.1 配置快照
- 10.2.2 管理快照
- 10.3 導(dǎo)出和導(dǎo)入
- 10.3.1 導(dǎo)出
- 10.3.2 導(dǎo)入
- 10.4 復(fù)制表
- 第11章 監(jiān)控
- 11.1 Hadoop監(jiān)控
- 11.1.1 Web監(jiān)控頁面
- 11.1.2 JMX監(jiān)控
- 11.2 HBase監(jiān)控
- 11.2.1 Web監(jiān)控頁面
- 11.2.2 JMX監(jiān)控
- 11.2.3 API監(jiān)控
- 后記
- 附錄 常見問題
- A.1 GC時間超長導(dǎo)致分區(qū)服務(wù)器宕機
- A.2 Scanner租期過期
- A.3 分區(qū)遷移異常
- A.4 Windows運行HBase程序缺少winutil.exe
- A.5 誤刪表數(shù)據(jù)
展開全部
HBase入門與實踐是2018年由人民郵電出版社出版,作者彭旭。
溫馨提示：
1.本電子書已獲得正版授權(quán)，由出版社通過知傳鏈發(fā)行。
2.該電子書為虛擬物品，付費之后概不接收任何理由退款。電子書內(nèi)容僅支持在線閱讀，不支持下載。
3.您在本站購買的閱讀使用權(quán)僅限于您本人閱讀使用，您不得/不能給任何第三方使用，由此造成的一切相關(guān)后果本平臺保留向您追償索賠的權(quán)利！版權(quán)所有，后果自負(fù)！
得書感謝您對《HBase入門與實踐》關(guān)注和支持，如本書內(nèi)容有不良信息或侵權(quán)等情形的，請聯(lián)系本網(wǎng)站。
電子書
電子書
基于全新的Hadoop 3.x，主要分析Hadoop 3.2.0的新特性和新功能，以企業(yè)級真實案例詳細(xì)解讀，帶你全方位掌握大數(shù)據(jù)處理分析、分布式計算等。
電子書
電子書
在數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)是重要的資源要素；同時，新的數(shù)據(jù)又在源源不斷地產(chǎn)生，企業(yè)面臨的一個基本問題就是如何管理和利用這些數(shù)據(jù)，這對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法與分析框架提出了新的訴求和挑戰(zhàn)，也是全球業(yè)界與學(xué)界為關(guān)心的問題。為了滿足大數(shù)據(jù)時代對信息的快速處理的需求，一個分布式的開源計算框架Apache Spark應(yīng)運而生。經(jīng)過十年的發(fā)展，Spark已經(jīng)成為目前大數(shù)據(jù)處理的標(biāo)桿，在整個業(yè)界得到了廣泛的使用。對大數(shù)據(jù)工程師來說，用Spark構(gòu)建數(shù)據(jù)管道無疑是很好的選擇，而對數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，Spark也是高效的數(shù)據(jù)探索工具。
本書基于Spark發(fā)行版2.4.4寫作而成，包含大量的實例與一個完整項目，技術(shù)理論與實戰(zhàn)相結(jié)合，層次分明，循序漸進。本書不僅介紹了如何開發(fā)Spark應(yīng)用的基礎(chǔ)內(nèi)容，包括Spark架構(gòu)、Spark編程、SparkSQL、Spark調(diào)優(yōu)等，還探討了Structured Streaming、Spark機器學(xué)習(xí)、Spark圖挖掘、Spark深度學(xué)習(xí)、Alluxio系統(tǒng)等高級主題，同時完整實現(xiàn)了一個企業(yè)背景調(diào)查系統(tǒng)，借鑒了數(shù)據(jù)湖與Lambda架構(gòu)的思想，涵蓋了批處理、流處理應(yīng)用開發(fā)，并加入了一些開源組件來滿足業(yè)務(wù)需求。學(xué)習(xí)該系統(tǒng)可以使讀者從實戰(zhàn)中鞏固所學(xué)，并將技術(shù)理論與應(yīng)用實戰(zhàn)融會貫通。
本書適合準(zhǔn)備學(xué)習(xí)Spark的開發(fā)人員和數(shù)據(jù)分析師，以及準(zhǔn)備將Spark應(yīng)用到實際項目中的開發(fā)人員和管理人員閱讀，也適合計算機相關(guān)專業(yè)的高年級本科生和研究生學(xué)習(xí)和參考，對于具有一定的Spark使用經(jīng)驗并想進一步提升的數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者也是很好的參考資料。
電子書
電子書
Hadoop基礎(chǔ)教程，大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用教程，MapReduce框架入門實戰(zhàn)指南。
電子書
本書是廈門大學(xué)作者團隊長期經(jīng)驗總結(jié)的結(jié)晶，是在廈門大學(xué)《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用》入門級大數(shù)據(jù)教材的基礎(chǔ)之上編寫的。為了確保教程質(zhì)量，在編著出版紙質(zhì)教材之前，實驗室已經(jīng)于2016年10月通過實驗室官網(wǎng)免費發(fā)布共享了簡化版的Spark在線教程和相關(guān)教學(xué)資源，同時，該在線教程也已經(jīng)用于廈門大學(xué)計算機科學(xué)系研究生的大數(shù)據(jù)課程教學(xué)，并成為全國高校大數(shù)據(jù)課程教師培訓(xùn)交流班的授課內(nèi)容。實驗室根據(jù)讀者對在線Spark教程的大量反饋意見以及教學(xué)實踐中發(fā)現(xiàn)的問題，對Spark在線教程進行了多次修正和完善，所有這些前期準(zhǔn)備工作，都為紙質(zhì)教材的編著出版打下了堅實的基礎(chǔ)。
披荊斬棘，在大數(shù)據(jù)叢林中開辟學(xué)習(xí)捷徑
填溝削坎，為快速學(xué)習(xí)Spark 技術(shù)鋪平道路
深入淺出，有效降低Spark 技術(shù)學(xué)習(xí)門檻
資源全面，構(gòu)建全方位一站式在線服務(wù)體系
電子書
將Hadoop和Spark組合起來進行剖析，呈現(xiàn)完整的大數(shù)據(jù)技術(shù)方案。
