发表于2025-01-12
处理巨量资料(Big data)的最佳选择
如果你正在寻找一个具可扩展性的储存解决方案,来容纳几乎是永无止尽的大量资料,本书介绍的Apache HBase可以满足你的需要。它是Google BigTable架构下的一个开放原始码实作,HBase可以扩展到数十亿笔资料和数百万个栏位,同时确保写入和读取效能仍然保持一定的水准。针对许多IT人员经常提出的问题,本书提供了一些很有参考价值的解答。
.探索如何更紧密地与Hadoop整合,让HBase可以更容易做到可扩展性。
.透过一个由一般伺服器所架设的低成本丛集,来散佈大型资料集。
.利用原生Java客户端,或透过闸道伺服器所提供的REST、Avro或Thrift API来存取HBase。
.了解HBase的架构细节,包括储存格式、预写式日志、背景程序等等。
.HBase整合Hadoop的MapReduce框架,用于大规模平行化的资料处理作业。
.学习如何去调校丛集、设计纲要、复制资料表、汇入大量资料、卸离节点和更多其他的工作。
作者简介
Lars George
是HBase提交者,目前于Cloudera担任解决方案架构师一职,主要负责Hadoop和HBase的技术支援、顾问服务和教育训练工作。曾经在多次Hadoop使用者会议和大型研讨会上发表演说,像是在布鲁塞尔市的开放原始码开发者欧洲会议(FOSDEM,Free and Open Source Software Developers’ European Meeting)。
第1章 简介
第2章 安装
第3章 客户端API:基础
第4章 用户端API:进阶功能
第5章 用户端API:管理功能
第6章 可用的客户端
第7章 与MapReduce整合
第8章 架构
第9章 进阶使用
第10章 丛集监控
第11章 效能调校
第12章 丛集管理
附录A HBase组态属性
附录B 发展蓝图
附录C 升级先前的版本
附录D 发佈版本
附录E Hush SQL纲要
附录F HBase vs. Bigtable
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