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[美] 吉恩－马克·斯帕加里（Jean-Marc Spaggiari） 著，陈敏敏 夏锐 陈其生 译

图书标签:

• HBase
• 大数据
• NoSQL
• 分布式数据库
• 架构设计
• 数据存储
• 高性能
• 数据模型
• 应用开发
• 运维

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787519811211

版次：1

商品编码：12250310

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

字数：273000

产品特色

编辑推荐

《HBase应用架构》主要针对那些架构师及开发人员而设计，希望他们能更好地理解大数据应用程序的部署。在这之前，你应该具备基本的Hadoop知识，包括所需组件的设置以及成功安装过Hadoop集群，我们不会在Hadoop的配置或NodeManager功能上花费时间。阅读本书的架构师不需要有一个完整的Java 知识，但必须充分了解部署章节的内容。这本书涵盖多个垂直用例，希望能够协助各个企业和初创公司。

内容简介

学习HBase能用来做什么，其生态系统包括哪些组件以及如何搭建你的环境。

探索现实世界中HBase实例如何部署并投入生产环境。

查验用于追踪监控索赔的记录用例，并诊断数据管理以及产品质量。

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

学习如何识别zui常见的HBase问题，并理解其结果。

作者简介

Jean-Marc Spaggiari，自2012年来是HBase的contributor，作为Cloudera 的HBase精通解决方案架构师，他一直从事着Hadoop和HBase的技术支持和咨询工作。他曾经与北美洲一些很大的HBase用户一起工作。

Kevin O'Dell，自2012年来是HBase的contributor，作为Rocana的现场工程师，他和客户一起设计并完成大规模的IT运营。此外，他还在HBaseCon、HadoopSummit及一些Hadoop用户组做过分享。

精彩书评

“本书由HBase部署的专业团队编写。Jean-Marc和Kevin 了解这其中的一切知识。读这本书并向zui出色的工程师学习。”

——Michael Stack

ApacheHBase PMC

目录

精彩书摘

前言/序言

《大数据时代的日志存储与分析实践》 在信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度和规模增长，其中日志数据作为海量非结构化或半结构化数据的典型代表，蕴藏着丰富的应用价值。从用户行为分析、系统性能监控，到安全审计和故障排查，日志数据的重要性日益凸显。然而，传统的关系型数据库在处理 PB 级别甚至 EB 级别的日志数据时，往往显得力不从心，面临着性能瓶颈、成本高昂、扩展性差等诸多挑战。 本书《大数据时代的日志存储与分析实践》正是针对这一痛点，系统地探讨了如何有效地构建和管理大规模日志存储与分析系统。我们不局限于某一款单一的技术产品，而是从大数据存储的底层原理、分布式架构的设计哲学、日志数据的全生命周期管理、以及高效的数据分析技术等多个维度，深入剖析了应对海量日志数据的核心方法论和最佳实践。 第一部分：日志存储的挑战与机遇 在开篇，我们将带领读者深入理解日志数据本身的特点，包括其海量性、高写入速率、多格式、以及非结构化或半结构化的属性。接着，我们会详细阐述传统存储方案在处理日志数据时遇到的瓶颈，例如： 单机存储的容量限制与性能瓶颈：当日志数据量激增，单台服务器的存储空间和处理能力将迅速饱和。 关系型数据库的伸缩性难题：关系型数据库的垂直扩展成本高昂，水平扩展又面临数据分片、事务一致性等复杂问题。 文件系统存储的查询效率低下：直接将日志存储在文件系统中，进行实时查询和分析将是灾难性的，需要大量的时间和计算资源。 成本压力：随着数据量的增长，存储成本、硬件维护成本、以及人力成本将呈指数级上升。 在此基础上，本书将引出分布式存储系统的核心优势，重点分析其在日志存储场景下的必要性和可行性。我们将从宏观层面探讨分布式存储的CAP理论、最终一致性、以及不同一致性模型在日志存储中的权衡与选择，为后续深入分析具体技术打下坚实的基础。 第二部分：分布式日志存储架构的构建 这一部分是本书的核心内容之一，我们将详细讲解构建一个健壮、可扩展、高性能的分布式日志存储架构所需要考虑的关键要素。我们将从以下几个方面进行深入剖析： 1. 分布式文件系统（DFS）与对象存储（Object Storage）： HDFS（Hadoop Distributed File System）：我们将深入讲解 HDFS 的架构，包括 NameNode、DataNode、Secondary NameNode 的职责，以及其高容错性、高吞吐量的特性如何契合日志存储的需求。我们会探讨 HDFS 的块（Block）大小、副本（Replication）策略、数据放置策略等关键配置项的优化，以及在实际应用中如何根据日志数据的特性进行调整。 对象存储（如 Amazon S3、Ceph Object Storage）：我们将分析对象存储在处理海量非结构化日志数据时的优势，例如其极高的扩展性、持久性、以及低廉的存储成本。本书将探讨对象存储的API 设计、数据模型、一致性保证，以及如何将其与日志收集、处理流程进行无缝集成。 其他分布式存储方案的对比与选择：我们将简要提及其他一些分布式存储方案（如 GlusterFS），并分析它们在日志存储场景下的适用性，帮助读者做出更明智的技术选型。 2. NoSQL 数据库在日志存储中的应用： 列式存储（Columnar Storage）：我们将重点介绍以 Apache Cassandra、Apache HBase（此处不具体展开 HBase 应用架构，而是从列式存储的通用原理和日志存储的契合度出发）为代表的列式存储数据库，阐述其按列存储数据的机制如何大幅提升针对日志数据的查询效率，尤其是在涉及范围查询和聚合操作时。我们会深入分析其数据模型、分区（Partitioning）与分片（Sharding）策略、读写一致性机制，以及在日志分析场景下的调优技巧。 时序数据库（Time-Series Databases）：对于需要进行大规模时间序列日志监控和分析的场景，我们将介绍InfluxDB、Prometheus 等时序数据库的架构和特点。分析其数据压缩、数据保留策略、以及针对时间序列数据优化的查询语言，并阐述其如何满足日志的监控与告警需求。 文档数据库（Document Databases）：虽然文档数据库（如 Elasticsearch）在日志分析领域非常流行，本书不会将其作为核心内容，但会将其作为一个重要的补充，简要介绍其在全文检索、日志可视化等方面的优势，并分析其与列式存储在日志存储和分析中的协同作用。 3. 分布式日志收集与传输： 日志采集端：我们将介绍常用的日志采集工具，如 Filebeat、Fluentd、Logstash 的工作原理、配置方法，以及它们如何实现高性能、低延迟的日志数据收集。 消息队列（Message Queues）：Apache Kafka、RabbitMQ 等消息队列在日志处理流程中扮演着至关重要的角色，它们能够实现数据削峰填谷、解耦生产者与消费者、以及保证数据可靠传输。本书将详细讲解 Kafka 的主题（Topic）、分区（Partition）、副本（Replica）等概念，以及其在日志收集和流式处理中的应用。 第三部分：日志数据的全生命周期管理 海量日志数据并非一次性写入后就束之高阁，其全生命周期管理对于成本控制、合规性要求和数据价值挖掘至关重要。本书将详细探讨： 1. 数据预处理与清洗： ETL（Extract, Transform, Load）流程：在将日志数据写入存储系统之前，进行有效的数据清洗、格式化、字段提取等预处理是必不可少的。我们将介绍使用 Apache Spark、Apache Flink 等大数据处理框架实现高效的 ETL 流程。 日志格式标准化：探讨如何将不同来源、不同格式的日志统一为标准化的格式，方便后续的分析和查询。 2. 数据存储策略与优化： 冷热数据分离：根据日志数据的访问频率，将其划分为热数据（近期活跃）、温数据（偶尔访问）、冷数据（长期归档），并采用不同的存储介质和策略进行管理，例如将冷数据迁移到成本更低的云存储。 数据压缩：分析不同的压缩算法（如 Snappy, Gzip, LZ4）在日志数据上的表现，以及如何在压缩率和解压缩性能之间取得平衡。 数据生命周期管理（Data Lifecycle Management, DLM）：讲解如何设置自动化的数据过期和删除策略，以控制存储成本并满足合规性要求。 3. 数据治理与安全： 数据备份与恢复：强调分布式存储系统的备份策略，以及如何在发生故障时快速恢复数据。 访问控制与权限管理：讲解如何对日志数据进行精细化的权限控制，确保敏感信息的安全。 数据审计与合规性：如何通过日志审计确保数据的完整性和合规性，满足监管要求。 第四部分：海量日志数据分析与挖掘 有了高效的存储系统，如何从中提取有价值的信息是下一步的关键。本书将聚焦于海量日志数据的分析技术： 1. 批量数据分析： MapReduce 编程模型：虽然 MapReduce 并非日志分析的唯一选择，但理解其基本原理对于理解后续更高级的框架至关重要。 Apache Spark：我们将重点介绍 Spark 的内存计算能力、弹性分布式数据集（RDD）、DataFrame、Spark SQL等特性，以及如何利用 Spark 进行复杂的批处理分析、ETL、以及机器学习在日志数据上的应用。 2. 实时流式数据分析： Apache Flink：Flink 作为新一代的流处理框架，以其低延迟、高吞吐量、精确一次（Exactly-Once）处理语义等优势，在实时日志监控、异常检测、实时推荐等场景中表现出色。本书将详细讲解 Flink 的核心概念、API、以及其在日志流处理中的应用案例。 流式数据湖：探讨如何构建一个支持流式和批量数据访问的数据湖，实现日志数据的实时洞察。 3. 日志分析的常用场景与技术： 用户行为分析：如何从用户访问日志中分析用户画像、用户路径、转化漏斗等。 系统性能监控与告警：如何实时监控系统指标，设置告警规则，及时发现和处理性能问题。 安全事件检测：如何通过日志分析检测潜在的安全威胁、攻击行为。 故障排查与根源分析：利用日志数据快速定位和解决系统故障。 日志可视化：介绍 Kibana、Grafana 等可视化工具，以及如何将分析结果以直观的方式呈现。 第五部分：实践案例与未来展望 为了帮助读者更好地理解和应用本书所介绍的技术，我们将在最后一部分提供多个来自不同行业的真实应用案例，涵盖了互联网公司、金融机构、电信运营商等场景下的日志存储与分析实践。这些案例将侧重于具体的架构设计、技术选型、性能调优、以及遇到的挑战与解决方案，使读者能够获得切实的指导。 最后，我们将对大数据日志存储与分析领域的未来发展趋势进行展望，包括云原生存储、智能化分析、可解释 AI 在日志分析中的应用等前沿方向，为读者提供更广阔的视野。 本书旨在成为您在大数据日志存储与分析领域的一本全面、深入、实用的参考指南。无论您是架构师、开发工程师、还是数据分析师，都能从中获益，掌握构建高效、可靠、可扩展的日志数据处理平台的关键知识与技能，从而更好地驾驭海量数据，释放其蕴藏的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对 HBase 的理解上升到了一个新的高度。它不仅仅是关于如何使用 HBase 的 API，更是关于如何构建一个健壮、可伸缩的 HBase 应用。书中对于 HBase 与周边生态系统，如 Zookeeper、HDFS、MapReduce、Spark 等的集成与配合，进行了深入的讲解。特别是在数据采集、ETL 处理以及实时数据分析等场景下，作者详细阐述了如何将 HBase 融入整个数据处理流程，并给出了具体的架构设计建议。这一点对于需要构建端到端大数据解决方案的开发者来说，价值非凡。 我尤其赞赏书中关于 HBase 集群管理和维护的章节。从集群的搭建、监控到日常的故障排查，作者都给出了非常实用的指导。书中详细介绍了各种监控工具的使用方法，以及如何通过日志分析来定位问题。另外，对于 HBase 的备份与恢复策略，作者也进行了详细的介绍，这对于保障数据的安全性和可用性至关重要。这本书不仅仅是技术手册，更像是一本实战宝典，帮助我少走了很多弯路。

评分☆☆☆☆☆

这本书是一本非常棒的 HBase 入门到精通的读物。它从基础概念讲起，循序渐进地引导读者深入了解 HBase 的方方面面。我特别喜欢作者在讲解 HBase 的读写流程时，用到的清晰的图示和生动的比喻，这让原本有些抽象的概念变得易于理解。书中对于 HBase 的存储机制，比如 HFile、WAL 的工作原理，都进行了详尽的介绍，这对于理解 HBase 的性能和稳定性非常有帮助。 让我印象深刻的是，作者在书中并没有仅仅停留在理论层面，而是结合了大量的实际案例和代码片段。这使得读者在学习过程中，能够立即动手实践，并将学到的知识应用到实际项目中。无论是 HBase 的 Shell 命令，还是 Java API 的使用，书中都提供了详细的示例。对于我这种喜欢边学边练的人来说，这简直是福音。这本书的结构也非常合理，章节之间的过渡自然流畅，很容易让人沉浸其中。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对 HBase 的认识不再停留在表面，而是能够从更宏观的视角去理解它的设计理念和应用潜力。作者在书中探讨了 HBase 在不同行业中的应用案例，例如金融、电商、物联网等，并分析了这些场景下 HBase 所面临的挑战以及解决方案。这种贴近实际的分析，让我能够更好地将 HBase 应用到自己的工作中。 书中关于 HBase 的安全性设计也给我留下了深刻的印象。作者详细介绍了 HBase 的认证、授权以及数据加密等方面的措施，并给出了如何在实际环境中配置和使用这些安全功能的指导。对于处理敏感数据的应用来说，这一点尤为重要。总而言之，这本书是 HBase 学习者不容错过的一本佳作，它全面、深入、实用，能够帮助读者成为一名真正的 HBase 架构师。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为 HBase 开发者量身定做的，它不仅仅是一本介绍 HBase 功能的工具书，更像是一位经验丰富的架构师在分享他多年的实践智慧。从最初的 HBase 基础概念，到复杂集群的部署与优化，再到各种实际应用场景下的设计考量，作者都进行了极为详尽的阐述。我特别喜欢其中关于数据模型设计的那几章，作者不仅给出了通用的设计原则，还结合了实际案例，深入剖析了不同业务场景下如何构建高效、可扩展的数据模型，这对于我这种刚开始接触 HBase 的新手来说，无疑是一盏明灯。 书中对于 HBase 的性能调优部分更是让我受益匪浅。作者没有回避 HBase 在实际生产环境中可能遇到的各种性能瓶颈，而是深入分析了原因，并提供了切实可行的解决方案。无论是关于 MemStore flushing 的策略，还是 BlockCache 的配置，亦或是 Region splitting 的时机选择，作者都给出了非常细致的指导。我印象最深刻的是关于写热点问题的分析，作者不仅解释了写热点的成因，还提供了多种缓解和解决策略，包括预分片、compaction 调优以及客户端的负载均衡设计等，这些都是我在其他资料中很少看到的深入探讨。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是一本 HBase 的“百科全书”。它不仅涵盖了 HBase 的核心技术，还对 HBase 的高级特性和周边生态系统进行了深入的探讨。作者在书中对于 HBase 的分布式架构、一致性模型以及容错机制的讲解，让我对 HBase 的内部原理有了更深刻的理解。特别是关于 HBase 的 RegionServer 之间的通信、Master 的协调机制等内容的阐述，为我揭示了 HBase 能够实现高可用和可扩展性的奥秘。 我特别赞赏书中关于 HBase 客户端优化和与上层应用集成的内容。作者分析了在高并发场景下，如何通过调整 HBase 客户端的参数，例如 connection pooling、batching 等，来提升读写性能。同时，书中还探讨了如何将 HBase 与其他大数据组件，如 Kafka、Flume、Spark Streaming 等进行有效整合，构建强大的实时数据处理平台。这对于正在构建或优化大数据架构的开发者来说，具有极高的参考价值。这本书的内容深度和广度都令人惊叹，绝对是 HBase 领域的一本权威著作。

评分☆☆☆☆☆

质量杠杠的，一定要认真的要读这本书，然后去jd面试去，哈哈！

评分☆☆☆☆☆

很好的书，内容很详细，爱不释手

评分☆☆☆☆☆

很正统的动物书，学习不错的材料～～～～～～

评分☆☆☆☆☆

有一本书缺货，所以到家晚了点，不过质量看着还不错，慢慢看吧。

评分☆☆☆☆☆

终于得到了，这个好看的很，谁说谁知道的，我还在努力的吃看坚持坚持，为了更好的身体。为了一切。

评分☆☆☆☆☆

还没看。。。。活动买的 买完听一个同事说书一般 物流很给力

评分☆☆☆☆☆

又是一个屯书季，买了好多，慢慢看，以后来追评。

评分☆☆☆☆☆

正版书 先看权威指南 再看这本书 适合hbase第二阶段学习

评分☆☆☆☆☆

京豆还是挺好拿的，像这样每次都认认真真的写上这么多字就比较好了，不够就再来点，书当然挺好的，有经费支持那就支持正版咯