HBase應用架構 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

Name: HBase應用架構 pdf epub mobi txt 電子書 2025
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☆☆☆☆☆

[美] 吉恩－馬剋·斯帕加裏（Jean-Marc Spaggiari）著，陳敏敏夏銳陳其生譯

圖書標籤:

HBase
大數據
NoSQL
分布式數據庫
架構設計
數據存儲
高性能
數據模型
應用開發
運維

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齣版社：中國電力齣版社

ISBN：9787519811211

版次：1

商品編碼：12250310

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

字數：273000

具體描述

産品特色

編輯推薦

《HBase應用架構》主要針對那些架構師及開發人員而設計，希望他們能更好地理解大數據應用程序的部署。在這之前，你應該具備基本的Hadoop知識，包括所需組件的設置以及成功安裝過Hadoop集群，我們不會在Hadoop的配置或NodeManager功能上花費時間。閱讀本書的架構師不需要有一個完整的Java 知識，但必須充分瞭解部署章節的內容。這本書涵蓋多個垂直用例，希望能夠協助各個企業和初創公司。

內容簡介

學習HBase能用來做什麼，其生態係統包括哪些組件以及如何搭建你的環境。

探索現實世界中HBase實例如何部署並投入生産環境。

查驗用於追蹤監控索賠的記錄用例，並診斷數據管理以及産品質量。

理解HBase如何和Spark、kafka、MapReduce，以及Java API一起使用。

學習如何識彆zui常見的HBase問題，並理解其結果。

作者簡介

Jean-Marc Spaggiari，自2012年來是HBase的contributor，作為Cloudera 的HBase精通解決方案架構師，他一直從事著Hadoop和HBase的技術支持和谘詢工作。他曾經與北美洲一些很大的HBase用戶一起工作。

Kevin O'Dell，自2012年來是HBase的contributor，作為Rocana的現場工程師，他和客戶一起設計並完成大規模的IT運營。此外，他還在HBaseCon、HadoopSummit及一些Hadoop用戶組做過分享。

精彩書評

“本書由HBase部署的專業團隊編寫。Jean-Marc和Kevin 瞭解這其中的一切知識。讀這本書並嚮zui齣色的工程師學習。”

——Michael Stack

ApacheHBase PMC

精彩書摘

前言/序言

《大數據時代的日誌存儲與分析實踐》在信息爆炸的時代，數據以前所未有的速度和規模增長，其中日誌數據作為海量非結構化或半結構化數據的典型代錶，蘊藏著豐富的應用價值。從用戶行為分析、係統性能監控，到安全審計和故障排查，日誌數據的重要性日益凸顯。然而，傳統的關係型數據庫在處理 PB 級彆甚至 EB 級彆的日誌數據時，往往顯得力不從心，麵臨著性能瓶頸、成本高昂、擴展性差等諸多挑戰。本書《大數據時代的日誌存儲與分析實踐》正是針對這一痛點，係統地探討瞭如何有效地構建和管理大規模日誌存儲與分析係統。我們不局限於某一款單一的技術産品，而是從大數據存儲的底層原理、分布式架構的設計哲學、日誌數據的全生命周期管理、以及高效的數據分析技術等多個維度，深入剖析瞭應對海量日誌數據的核心方法論和最佳實踐。第一部分：日誌存儲的挑戰與機遇在開篇，我們將帶領讀者深入理解日誌數據本身的特點，包括其海量性、高寫入速率、多格式、以及非結構化或半結構化的屬性。接著，我們會詳細闡述傳統存儲方案在處理日誌數據時遇到的瓶頸，例如：單機存儲的容量限製與性能瓶頸：當日誌數據量激增，單颱服務器的存儲空間和處理能力將迅速飽和。關係型數據庫的伸縮性難題：關係型數據庫的垂直擴展成本高昂，水平擴展又麵臨數據分片、事務一緻性等復雜問題。文件係統存儲的查詢效率低下：直接將日誌存儲在文件係統中，進行實時查詢和分析將是災難性的，需要大量的時間和計算資源。成本壓力：隨著數據量的增長，存儲成本、硬件維護成本、以及人力成本將呈指數級上升。在此基礎上，本書將引齣分布式存儲係統的核心優勢，重點分析其在日誌存儲場景下的必要性和可行性。我們將從宏觀層麵探討分布式存儲的CAP理論、最終一緻性、以及不同一緻性模型在日誌存儲中的權衡與選擇，為後續深入分析具體技術打下堅實的基礎。第二部分：分布式日誌存儲架構的構建這一部分是本書的核心內容之一，我們將詳細講解構建一個健壯、可擴展、高性能的分布式日誌存儲架構所需要考慮的關鍵要素。我們將從以下幾個方麵進行深入剖析： 1. 分布式文件係統（DFS）與對象存儲（Object Storage）： HDFS（Hadoop Distributed File System）：我們將深入講解 HDFS 的架構，包括 NameNode、DataNode、Secondary NameNode 的職責，以及其高容錯性、高吞吐量的特性如何契閤日誌存儲的需求。我們會探討 HDFS 的塊（Block）大小、副本（Replication）策略、數據放置策略等關鍵配置項的優化，以及在實際應用中如何根據日誌數據的特性進行調整。對象存儲（如 Amazon S3、Ceph Object Storage）：我們將分析對象存儲在處理海量非結構化日誌數據時的優勢，例如其極高的擴展性、持久性、以及低廉的存儲成本。本書將探討對象存儲的API 設計、數據模型、一緻性保證，以及如何將其與日誌收集、處理流程進行無縫集成。其他分布式存儲方案的對比與選擇：我們將簡要提及其他一些分布式存儲方案（如 GlusterFS），並分析它們在日誌存儲場景下的適用性，幫助讀者做齣更明智的技術選型。 2. NoSQL 數據庫在日誌存儲中的應用：列式存儲（Columnar Storage）：我們將重點介紹以 Apache Cassandra、Apache HBase（此處不具體展開 HBase 應用架構，而是從列式存儲的通用原理和日誌存儲的契閤度齣發）為代錶的列式存儲數據庫，闡述其按列存儲數據的機製如何大幅提升針對日誌數據的查詢效率，尤其是在涉及範圍查詢和聚閤操作時。我們會深入分析其數據模型、分區（Partitioning）與分片（Sharding）策略、讀寫一緻性機製，以及在日誌分析場景下的調優技巧。時序數據庫（Time-Series Databases）：對於需要進行大規模時間序列日誌監控和分析的場景，我們將介紹InfluxDB、Prometheus 等時序數據庫的架構和特點。分析其數據壓縮、數據保留策略、以及針對時間序列數據優化的查詢語言，並闡述其如何滿足日誌的監控與告警需求。文檔數據庫（Document Databases）：雖然文檔數據庫（如 Elasticsearch）在日誌分析領域非常流行，本書不會將其作為核心內容，但會將其作為一個重要的補充，簡要介紹其在全文檢索、日誌可視化等方麵的優勢，並分析其與列式存儲在日誌存儲和分析中的協同作用。 3. 分布式日誌收集與傳輸：日誌采集端：我們將介紹常用的日誌采集工具，如 Filebeat、Fluentd、Logstash 的工作原理、配置方法，以及它們如何實現高性能、低延遲的日誌數據收集。消息隊列（Message Queues）：Apache Kafka、RabbitMQ 等消息隊列在日誌處理流程中扮演著至關重要的角色，它們能夠實現數據削峰填榖、解耦生産者與消費者、以及保證數據可靠傳輸。本書將詳細講解 Kafka 的主題（Topic）、分區（Partition）、副本（Replica）等概念，以及其在日誌收集和流式處理中的應用。第三部分：日誌數據的全生命周期管理海量日誌數據並非一次性寫入後就束之高閣，其全生命周期管理對於成本控製、閤規性要求和數據價值挖掘至關重要。本書將詳細探討： 1. 數據預處理與清洗： ETL（Extract, Transform, Load）流程：在將日誌數據寫入存儲係統之前，進行有效的數據清洗、格式化、字段提取等預處理是必不可少的。我們將介紹使用 Apache Spark、Apache Flink 等大數據處理框架實現高效的 ETL 流程。日誌格式標準化：探討如何將不同來源、不同格式的日誌統一為標準化的格式，方便後續的分析和查詢。 2. 數據存儲策略與優化：冷熱數據分離：根據日誌數據的訪問頻率，將其劃分為熱數據（近期活躍）、溫數據（偶爾訪問）、冷數據（長期歸檔），並采用不同的存儲介質和策略進行管理，例如將冷數據遷移到成本更低的雲存儲。數據壓縮：分析不同的壓縮算法（如 Snappy, Gzip, LZ4）在日誌數據上的錶現，以及如何在壓縮率和解壓縮性能之間取得平衡。數據生命周期管理（Data Lifecycle Management, DLM）：講解如何設置自動化的數據過期和刪除策略，以控製存儲成本並滿足閤規性要求。 3. 數據治理與安全：數據備份與恢復：強調分布式存儲係統的備份策略，以及如何在發生故障時快速恢復數據。訪問控製與權限管理：講解如何對日誌數據進行精細化的權限控製，確保敏感信息的安全。數據審計與閤規性：如何通過日誌審計確保數據的完整性和閤規性，滿足監管要求。第四部分：海量日誌數據分析與挖掘有瞭高效的存儲係統，如何從中提取有價值的信息是下一步的關鍵。本書將聚焦於海量日誌數據的分析技術： 1. 批量數據分析： MapReduce 編程模型：雖然 MapReduce 並非日誌分析的唯一選擇，但理解其基本原理對於理解後續更高級的框架至關重要。 Apache Spark：我們將重點介紹 Spark 的內存計算能力、彈性分布式數據集（RDD）、DataFrame、Spark SQL等特性，以及如何利用 Spark 進行復雜的批處理分析、ETL、以及機器學習在日誌數據上的應用。 2. 實時流式數據分析： Apache Flink：Flink 作為新一代的流處理框架，以其低延遲、高吞吐量、精確一次（Exactly-Once）處理語義等優勢，在實時日誌監控、異常檢測、實時推薦等場景中錶現齣色。本書將詳細講解 Flink 的核心概念、API、以及其在日誌流處理中的應用案例。流式數據湖：探討如何構建一個支持流式和批量數據訪問的數據湖，實現日誌數據的實時洞察。 3. 日誌分析的常用場景與技術：用戶行為分析：如何從用戶訪問日誌中分析用戶畫像、用戶路徑、轉化漏鬥等。係統性能監控與告警：如何實時監控係統指標，設置告警規則，及時發現和處理性能問題。安全事件檢測：如何通過日誌分析檢測潛在的安全威脅、攻擊行為。故障排查與根源分析：利用日誌數據快速定位和解決係統故障。日誌可視化：介紹 Kibana、Grafana 等可視化工具，以及如何將分析結果以直觀的方式呈現。第五部分：實踐案例與未來展望為瞭幫助讀者更好地理解和應用本書所介紹的技術，我們將在最後一部分提供多個來自不同行業的真實應用案例，涵蓋瞭互聯網公司、金融機構、電信運營商等場景下的日誌存儲與分析實踐。這些案例將側重於具體的架構設計、技術選型、性能調優、以及遇到的挑戰與解決方案，使讀者能夠獲得切實的指導。最後，我們將對大數據日誌存儲與分析領域的未來發展趨勢進行展望，包括雲原生存儲、智能化分析、可解釋 AI 在日誌分析中的應用等前沿方嚮，為讀者提供更廣闊的視野。本書旨在成為您在大數據日誌存儲與分析領域的一本全麵、深入、實用的參考指南。無論您是架構師、開發工程師、還是數據分析師，都能從中獲益，掌握構建高效、可靠、可擴展的日誌數據處理平颱的關鍵知識與技能，從而更好地駕馭海量數據，釋放其蘊藏的巨大價值。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書是一本非常棒的 HBase 入門到精通的讀物。它從基礎概念講起，循序漸進地引導讀者深入瞭解 HBase 的方方麵麵。我特彆喜歡作者在講解 HBase 的讀寫流程時，用到的清晰的圖示和生動的比喻，這讓原本有些抽象的概念變得易於理解。書中對於 HBase 的存儲機製，比如 HFile、WAL 的工作原理，都進行瞭詳盡的介紹，這對於理解 HBase 的性能和穩定性非常有幫助。讓我印象深刻的是，作者在書中並沒有僅僅停留在理論層麵，而是結閤瞭大量的實際案例和代碼片段。這使得讀者在學習過程中，能夠立即動手實踐，並將學到的知識應用到實際項目中。無論是 HBase 的 Shell 命令，還是 Java API 的使用，書中都提供瞭詳細的示例。對於我這種喜歡邊學邊練的人來說，這簡直是福音。這本書的結構也非常閤理，章節之間的過渡自然流暢，很容易讓人沉浸其中。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是一本 HBase 的“百科全書”。它不僅涵蓋瞭 HBase 的核心技術，還對 HBase 的高級特性和周邊生態係統進行瞭深入的探討。作者在書中對於 HBase 的分布式架構、一緻性模型以及容錯機製的講解，讓我對 HBase 的內部原理有瞭更深刻的理解。特彆是關於 HBase 的 RegionServer 之間的通信、Master 的協調機製等內容的闡述，為我揭示瞭 HBase 能夠實現高可用和可擴展性的奧秘。我特彆贊賞書中關於 HBase 客戶端優化和與上層應用集成的內容。作者分析瞭在高並發場景下，如何通過調整 HBase 客戶端的參數，例如 connection pooling、batching 等，來提升讀寫性能。同時，書中還探討瞭如何將 HBase 與其他大數據組件，如 Kafka、Flume、Spark Streaming 等進行有效整閤，構建強大的實時數據處理平颱。這對於正在構建或優化大數據架構的開發者來說，具有極高的參考價值。這本書的內容深度和廣度都令人驚嘆，絕對是 HBase 領域的一本權威著作。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己對 HBase 的認識不再停留在錶麵，而是能夠從更宏觀的視角去理解它的設計理念和應用潛力。作者在書中探討瞭 HBase 在不同行業中的應用案例，例如金融、電商、物聯網等，並分析瞭這些場景下 HBase 所麵臨的挑戰以及解決方案。這種貼近實際的分析，讓我能夠更好地將 HBase 應用到自己的工作中。書中關於 HBase 的安全性設計也給我留下瞭深刻的印象。作者詳細介紹瞭 HBase 的認證、授權以及數據加密等方麵的措施，並給齣瞭如何在實際環境中配置和使用這些安全功能的指導。對於處理敏感數據的應用來說，這一點尤為重要。總而言之，這本書是 HBase 學習者不容錯過的一本佳作，它全麵、深入、實用，能夠幫助讀者成為一名真正的 HBase 架構師。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為 HBase 開發者量身定做的，它不僅僅是一本介紹 HBase 功能的工具書，更像是一位經驗豐富的架構師在分享他多年的實踐智慧。從最初的 HBase 基礎概念，到復雜集群的部署與優化，再到各種實際應用場景下的設計考量，作者都進行瞭極為詳盡的闡述。我特彆喜歡其中關於數據模型設計的那幾章，作者不僅給齣瞭通用的設計原則，還結閤瞭實際案例，深入剖析瞭不同業務場景下如何構建高效、可擴展的數據模型，這對於我這種剛開始接觸 HBase 的新手來說，無疑是一盞明燈。書中對於 HBase 的性能調優部分更是讓我受益匪淺。作者沒有迴避 HBase 在實際生産環境中可能遇到的各種性能瓶頸，而是深入分析瞭原因，並提供瞭切實可行的解決方案。無論是關於 MemStore flushing 的策略，還是 BlockCache 的配置，亦或是 Region splitting 的時機選擇，作者都給齣瞭非常細緻的指導。我印象最深刻的是關於寫熱點問題的分析，作者不僅解釋瞭寫熱點的成因，還提供瞭多種緩解和解決策略，包括預分片、compaction 調優以及客戶端的負載均衡設計等，這些都是我在其他資料中很少看到的深入探討。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我對 HBase 的理解上升到瞭一個新的高度。它不僅僅是關於如何使用 HBase 的 API，更是關於如何構建一個健壯、可伸縮的 HBase 應用。書中對於 HBase 與周邊生態係統，如 Zookeeper、HDFS、MapReduce、Spark 等的集成與配閤，進行瞭深入的講解。特彆是在數據采集、ETL 處理以及實時數據分析等場景下，作者詳細闡述瞭如何將 HBase 融入整個數據處理流程，並給齣瞭具體的架構設計建議。這一點對於需要構建端到端大數據解決方案的開發者來說，價值非凡。我尤其贊賞書中關於 HBase 集群管理和維護的章節。從集群的搭建、監控到日常的故障排查，作者都給齣瞭非常實用的指導。書中詳細介紹瞭各種監控工具的使用方法，以及如何通過日誌分析來定位問題。另外，對於 HBase 的備份與恢復策略，作者也進行瞭詳細的介紹，這對於保障數據的安全性和可用性至關重要。這本書不僅僅是技術手冊，更像是一本實戰寶典，幫助我少走瞭很多彎路。

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

書剛剛收到，希望物超所值，學習不能放鬆，繼續關注京東圖書

評分☆☆☆☆☆

內容不錯，質量很好，值得購買

評分☆☆☆☆☆

京東的物流現在都這麼暴力嗎一本好書這麼糟蹋簡直瞭

評分☆☆☆☆☆

還沒看，粗略看一下我目前用不到hadoop技術

評分☆☆☆☆☆

京東購物體驗非常棒第一天下單第二天就到瞭書本包裝完好 618活動優惠力度也大