入手大数据DB的轻松选择：HBase快上手 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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由浅入深地讲解HBase概念、安装、配置、部署
　　从应用角度介绍高阶用法、监控和性能最佳化
　　HBase是Apache旗下一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分散式存储系统。
　　全书共分9章，由浅入深地讲解HBase概念、安装、配置、部署，再从应用角度介绍高阶用法、监控和性能最佳化。
 
　　■ 如果你还在寻找合适的环境，或想快速了解HBase功能，或你是公司的运行维护工程师，想知道如何架设HBase，「第2 章 让HBase 跑起来」适合你。
　　■ 如果公司的运行维护工程师帮你架好环境，老板催着你赶快做出专案，那么请直接看「第4 章 用户端API 入门」。
　　■ 如果你更关心HBase 是如何实现它的资料结构的，建议你直接看「第5 章 HBase 内部探险」。
　　■ 如果你想知道HBase如何提升效能，建议你直接看「第8章 再快一点」。     
　　
　　适用： HBase初学者、希望深入掌握HBase的读者、HBase应用开发人员和系统管理人员。
 

极简数据结构解析：用 Go 语言搭建高效存储系统 本书聚焦于构建高效、可扩展的数据存储系统，不涉及大数据平台、特定数据库（如 HBase）的使用或配置，而是深入探讨底层数据结构和高效内存管理，旨在让读者掌握构建自定义存储引擎的核心能力。 第一部分：内存的艺术与数据结构基石 本部分将引导读者从零开始理解数据如何在计算机内存中组织和存取。我们将完全绕开现有的数据库系统，专注于如何利用 Go 语言的特性，手工实现高效的数据结构。 第一章：Go 语言下的内存布局与指针操作 内存视角下的 Go 数据类型： 深入剖析基本类型（int, string, slice, map）在栈和堆上的实际内存布局。理解 Go 运行时如何管理内存，以及垃圾回收（GC）对性能的影响。 unsafe 包的审慎使用： 学习如何使用 Go 的 `unsafe` 包进行低级别内存操作，包括指针算术和类型转换，这是实现高性能存储引擎的必要技能，但强调其风险与最佳实践。 自定义内存池的设计与实现： 摒弃标准库的 `make` 和 `new`，设计并实现一个简单的内存池（Memory Pool），用于预分配和复用内存块，以减少 GC 压力和系统调用开销。 第二章：高效键值存储的核心结构 B 树/B+ 树的理论与 Go 实现： 详细讲解 B 树和 B+ 树在磁盘和内存存储中的差异与优势。手工实现一个内存驻留的 B 树结构，重点关注节点的查找、插入和分裂逻辑。 跳跃表（Skip List）的构建： 为什么跳跃表在某些并发场景下优于平衡树？实现一个基于随机概率的并发安全跳跃表，用作快速索引层。 LSM 树的内存组件： 介绍 Log-Structured Merge-Tree 结构中的 MemTable 概念。使用 Go 的 `map` 或自定义的平衡树作为基础，实现一个写优化结构，负责快速写入和暂存数据。 第二部分：持久化与数据序列化 拥有了内存结构后，本部分将关注如何将内存中的数据结构安全、高效地写入持久化存储（如本地文件系统），并处理数据的版本控制和恢复。 第三章：数据序列化与二进制编码 高效编码的哲学： 比较 JSON, Gob, Protocol Buffers 的性能特征。重点讲解为什么在存储引擎中，固定长度和变长编码（如 Varint）至关重要。 自定义二进制协议设计： 设计一套针对键值对的二进制序列化协议。实现对键、值、时间戳、序列号的紧凑编码，确保最小化的存储空间占用。 零拷贝与内存映射 I/O： 探讨如何利用操作系统提供的 `mmap` 机制（在 Go 中通过特定库实现），减少数据在内核空间和用户空间之间的复制，提高读写效率。 第四章：文件系统上的数据布局与 Compaction SSTable 的设计与实践： 学习 LSM 树的核心持久化单元——静态排序表（SSTable）。设计 SSTable 的文件结构，包括数据块、索引块和文件头部。 基于 Go 的文件 I/O 优化： 使用 `os.File` 结合缓冲 I/O（`bufio`），实现批量写入（Batch Write）策略，确保磁盘寻道次数最小化。 Compaction 策略的实现： 深入讲解 LSM 树的合并（Compaction）过程。实现一个简单的 Level-by-Level Compaction 策略，处理数据的覆盖和删除标记（Tombstone）。 第三部分：并发控制与事务基础 一个实用的存储系统必须是并发安全的。本部分关注如何使用 Go 的并发原语构建健壮的读写分离和基本事务保证。 第五章：并发访问控制策略 读写锁（RWMutex）的高效应用： 针对内存中的索引结构，设计精细的读写锁粒度，最大化并发读取的吞吐量。 无锁（Lock-Free）结构的初探： 介绍原子操作（Atomic Operations）在计数器、版本号管理中的应用。尝试用原子操作替代部分互斥锁，提升小粒度操作的性能。 快照与一致性视图： 如何在不阻塞写入的情况下，为读取操作提供一个数据的一致性快照（Snapshot Isolation 的基础概念）。 第六章：事务的原子性与恢复机制 预写日志（WAL）的实现： 实现一个高吞吐的预写日志模块，记录所有修改操作。利用 Go 的同步写入（`fsync`）保证持久性。 Checkpoints 与系统恢复： 设计 Checkpoint 机制，定期将内存状态写入持久化文件，确保系统崩溃后能够快速从 WAL 和 Checkpoint 中恢复到最后一致的状态。 键的生命周期管理： 实现过期策略（TTL）和垃圾回收机制，确保数据不再被引用时能够被安全清理，无论是在内存中还是在磁盘的 SSTable 中。 --- 本书面向对象： 具有 Go 语言基础，对操作系统原理和底层数据结构有浓厚兴趣的开发者。通过本书的实践，你将掌握构建一个高性能、定制化键值存储引擎所需的核心技术栈，理解现代 NoSQL 数据库背后的设计哲学，而非仅仅停留在工具的使用层面。

作者简介    

杨曦  

　　任职于硅谷某上市公司，对大数据、云端计算等技术研究深入，并具丰富的专案实务经验。热衷编写开放程式码专案、撰写技术博客以及各种技术专案。

01 初识HBase
1.1 巨量资料与NoSQL
1.2 HBase 是怎么来的
1.3 为什么要用HBase
1.4 你必须懂的基本概念

02 让HBase 跑起来
2.1 本书测试环境
2.2 设定
2.3 设定SSH 免密登入
2.4 安装Hadoop
2.5 安装HBase

03 HBase 基本操作
3.1 hbase shell 的使用
3.2 使用Hue 来检视HBase 资料

04 用户端API 入门
4.1 10 分钟教学
4.2 30 分钟教学
4.3 CRUD 一个也不能少
4.4 批次操作
4.5 BufferedMutator（选读）
4.6 Scan 扫描
4.7 HBase 支援什么资料格式
4.8 归纳

05 HBase 内部探险
5.1 资料模型
5.2 HBase 是怎么储存资料的
5.3 一个KeyValue 的历险
5.4 Region 的定位

06 用户端API 的高阶用法
6.1 筛检程式
6.2 辅助处理器

07 用户端API 的管理功能
7.1 列簇管理
7.2 表管理
7.3 Region 管理
7.4 快照管理
7.5 维护工具管理
7.6 丛集状态以及负载（ClusterStatus & ServerLoad）
7.7 Admin 的其他方法
7.8 可见性标签管理

08 再快一点
8.1 Master 和RegionServer 的JVM 最佳化
8.2 Region 的拆分
8.3 Region 的合併
8.4 WAL 的最佳化
8.5 BlockCache 的最佳化
8.6 Memstore 的最佳化
8.7 HFile 的合併
8.8 诊断手册

09 当HBase 遇上MapReduce
9.1 为什么要用MapReduce
9.2 快速入门
9.3 慢速入门：撰写自己的MapReduce
9.4 相关类别介绍

前言

　　我们发现阻碍人们学习新技术最大的障碍不是技术的难度或条件的限制，而是学习技术时难以抵挡的困意，所以我们的目标就是写一本让人看了不会睡着的HBase 技术书籍。希望大家可以透过这本书成功地入门HBase 技术。

　　为什么要写这本书？

　　■ 目前网上关于HBase的知识比较零碎，缺乏系统性。翻译的作品，语言的组织又不符合国人的习惯。
　　■ 目前的资料都很旧。连英文的资料很多都过时了，例如现在很多的书籍和网上的资料都还在介绍三层查询架构，可是HBase 早已经改成二层查询架构了。实际操作到的跟书上的操作不一样，这很让人沮丧。

　　✤ 如何才能不睡着地看本书
　　作为本书的作者我强烈不建议大家从头按顺序地读到尾，这不是一种好的读书方式，而且极容易睡着。看书应该是非线性的，先扫一遍目录，然后只看适合自己的，最后再发散式地补看别的章节。

　　■ 如果你手头没有合适的环境，或你想快速了解HBase能做什么，或你是公司的运行维护人员，想知道怎么架设HBase，「第2 章 让HBase 跑起来」适合你。
　　■ 如果公司的运行维护帮你建置好环境，老板催着你赶紧做出专案，那么请直接看「第4 章 用户端API 入门」。
　　■ 如果你更关心HBase 是如何实现它的资料结构的，建议你直接看「第5 章 HBase 内部探险」。
　　■ 如果你想知道HBase如何提升效能，建议你直接看「第8章 再快一点」。

　　如果你还是觉得困，那一定不是这本书的关系，是你的确缺乏睡眠，请马上去睡觉，有精神了再来看书。看得慢，看得少都没有关系，千万别困着看！

　　✤ 如何才能不睡着地看所有书
　　为什么我们看技术书籍总是犯困呢？
　　因为技术书籍必须把方法和基础知识都写全面，否则容易误导读者，你可以把技术书籍看成是一本电话黄页。我们总是错误地以为既然要学习，那么每一个基础知识、每一个方法都不能错过，所以认真地精读每一本技术书籍。你想像一下，如果你精读一本电话黄页，会不会感到疲劳？会不会忍不住睡去？

　　其实不光是读本书，学习所有的技术书籍都应该掌握正确的方法。那就是：跳着看，具体地说就是不要针对每一个API 方法都精读，这样很容易迷失在一长串的API 方法列表中，感到疲劳，导致无法坚持下去；而是针对某个基础知识精细地掌握某一个方法亲自实作，然后别的方法快速略读过去，等需要用的时候再回来查阅。我们需要把每一本技术书籍都看成入门教学 + 技术手册，第一遍阅读的时候把每个基础知识挑出一个方法作为入门，把其他方法当作技术手册来查阅，你总不会想细读一本电话黄页吧。

　　本书在很多地方都列出阅读提示，提醒大家不要精读，该略过的部分就要勇敢地略过。

　　✤ 这本书不是HBase 知识大全
　　这本书的目的只是让你学会HBase。有些基础知识并没有有关，例如丛集备份、ACL 许可权控制、REST 用户端等，所以想学习这些知识的读者们可能要失望了。我只能让读者愉快地入门，更深层次的知识就看你们自己的努力了！

　　✤ 技术支援与致谢
　　如果你在阅读本书时发现问题或不足之处，请发邮件到：alexyang11@qq.com 告诉我。
　　部分彩色图片可到下面网址（注意数字与字母大小写）下载：
pan.baidu.com/s/1slqjJnZ

　　最后感谢我的家人、朋友、同事对我撰写本书的帮助，感谢清华大学出版社的夏毓彦编辑，感谢HBase Team 的Ted Yu，没有他们的帮助，我不可能完成本书！
 

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，市面上很多技术书籍，尤其是关于大数据领域的，往往存在一个通病：理论铺陈过多，实践指导不足。读完之后，脑子里好像装满了各种概念，但一到实际动手的时候，就发现无从下口，甚至连最基本的环境搭建都可能成为一道难以逾越的坎。而《入手大数据DB的轻松选择：HBase快上手》这本书，从书名上就传递出一种“注重实践”的信号，这让我非常期待。我希望这本书能够真正做到“快上手”，意味着它会砍掉那些不必要、过于深奥的理论，而是直击核心，用最简洁明了的方式讲解HBase的关键特性和使用方法。我特别想看到书中是如何引导读者一步步地完成HBase的安装、配置和基本操作的。例如，它是否提供了详细的命令示例，或者是否有可视化的操作指导？另外，对于初学者来说，理解HBase的数据模型和查询方式至关重要。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，结合实际的业务场景，来阐述这些概念，而不是干巴巴地列出API文档。能够看到一些关于HBase在实际项目中遇到的常见问题及其解决方案的讨论，对我来说将是巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本《入手大数据DB的轻松选择：HBase快上手》，光看书名就让我这种刚接触大数据领域的小白感到一丝亲切。我一直对HBase这个名字有所耳闻，知道它是大数据存储领域的一个重要玩家，但具体怎么用、能解决什么问题，一直是个模糊的概念。市面上关于大数据技术的书不少，但很多要么过于理论化，要么涉及的工具链过于复杂，读起来总觉得高高在上，难以落地。而这本书的“轻松选择”和“快上手”就抓住了我最核心的需求——快速入门，快速掌握。我期待它能像一本武林秘籍，用最精炼的招式，让我这个初出茅庐的侠客，能够迅速掌握HBase的“乾坤大挪移”，从而在数据世界的江湖中立足。尤其是在实际操作层面，我希望它能提供清晰的步骤、翔实的案例，哪怕是从零开始搭建环境，也能循序渐进，不至于让我望而却步。毕竟，对于我们这些想要“入手”的读者来说，最怕的就是看了半天，依然不知道从何下手，最终只能把书束之高阁，默默感叹大数据世界的门槛太高。这本书的出现，让我看到了希望，一种能够真正踏入大数据DB世界的希望。

评分☆☆☆☆☆

我之所以对《入手大数据DB的轻松选择：HBase快上手》这本书抱有浓厚的兴趣，是因为我目前正在参与一个项目，需要处理海量非结构化数据，而HBase作为一种分布式、面向列的NoSQL数据库，在处理此类数据方面有着独特的优势。然而，我之前并没有接触过HBase，对它的架构、核心概念以及实际部署应用都知之甚少。在网上搜索相关资料，信息碎片化且质量参差不齐，让我难以形成一个系统的认知。这本书的标题“快上手”，让我看到了一个绝佳的学习路径。我非常希望它能够提供一种逻辑清晰、循序渐进的学习方法，能够帮助我快速理解HBase的底层原理，掌握其基本操作，并且能够将其有效地集成到我现有的技术栈中。我特别关注书中的案例，希望能看到一些贴合实际应用场景的范例，例如如何设计合理的表结构、如何进行数据写入和读取优化、以及在分布式环境下如何保证数据的稳定性和可用性。如果书中能够包含一些关于HBase性能调优的实用技巧，那就更完美了。毕竟，在大数据时代，效率和成本都是至关重要的考量因素。

评分☆☆☆☆☆

我对《入手大数据DB的轻松选择：HBase快上手》这本书的期待，主要集中在“轻松”和“快上手”这两个关键词上。在互联网技术日新月异的今天，能够找到一本真正将复杂技术“化繁为简”的书籍是多么不容易。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我这个对HBase知之甚少的新手，在陌生的技术领域里，能够毫不费力地找到方向。我期望书中能够避免使用过多晦涩难懂的专业术语，而是用更加生动、形象的比喻来解释HBase的核心概念，例如它的列族、Row Key设计原则等等。最重要的是，我希望它能提供大量可复制、可执行的代码示例，让我能够边学边练，通过实际操作加深理解。对于初学者来说，最怕的就是理论知识消化不良，而这本书的“快上手”承诺，让我相信它会侧重于实际应用，能够让我快速掌握HBase的基本使用方法，并能将其应用到实际的项目中。如果书中还能涉及一些HBase在实际项目中的常见应用模式，比如日志分析、用户画像等，那就更贴合我的需求了。

评分☆☆☆☆☆

随着业务的不断扩展，我们团队正面临着数据量的爆炸式增长，传统的关系型数据库已经难以满足我们的需求。在考察了多种大数据存储解决方案后，HBase因其高性能、高可扩展性等特点，成为我们重点关注的对象。然而，团队中具备HBase实操经验的成员并不多，因此，一本能够帮助我们快速入门并掌握HBase关键技能的书籍显得尤为重要。《入手大数据DB的轻松选择：HBase快上手》这个书名，立刻吸引了我的注意，它承诺“轻松选择”和“快上手”，这正是我目前最迫切需要的。我期待这本书能够提供一个系统化的学习框架，从HBase的基本概念、架构原理讲起，到实际的部署、配置、数据建模，再到常用的API操作和应用场景。我特别希望书中能够包含一些关于HBase集群的搭建和管理的实践指导，以及在实际生产环境中可能遇到的性能瓶颈和优化策略。如果书中还能提供一些关于HBase与Hadoop生态其他组件（如HDFS、MapReduce、Hive等）集成使用的案例，那就更具参考价值了。毕竟，在大数据领域，HBase往往不是孤立存在的，与其他组件的协同工作是发挥其最大价值的关键。