HBase應用架構 pdf epub mobi txt 電子書 下載 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

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

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

目錄

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。

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

給公司建立圖書館購買的書籍

評分☆☆☆☆☆

正版書，京東值得信賴，一直在京東上買東西

評分☆☆☆☆☆

數據算法：Hadoop/Spark大數據處理技巧，同事推薦的。

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，很滿意，下次還會再來！

評分☆☆☆☆☆

使用，學習中，圖書就在京東買

評分☆☆☆☆☆

送貨一如既往的快，東西也很好，好評。

評分☆☆☆☆☆

很好用，京東618非常實惠

評分☆☆☆☆☆

有一本書缺貨，所以到傢晚瞭點，不過質量看著還不錯，慢慢看吧。

評分☆☆☆☆☆

買瞭超級多書 感覺教材不怎麼搞活動 所以囤瞭一波貨 感覺挺值得