前 言

HBase權威指南
你閱讀本書的理由可能有很多。可能是因為聽說了Hadoop，并了解到它能夠在合理的時間范圍內處理PB級的數據，在研讀Hadoop的過程中發現了一個處理隨機讀寫的系統，它叫做HBase。或者將其稱為目前流行的一種新的數據存儲架構，傳統數據庫解決大數據問題時成本更高，更適合的技術范圍是NoSQL。

無論你是如何來到這里的，我都希望你能夠了解并學習如何在企業或組織中使用HBase解決海量數據問題。你可能有關系型數據庫的背景，但更希望去研究這個“列式存儲”系統；也許你聽說HBase能夠不費力地進行線性拓展，并且有足夠的理由成為下一代網絡系統。

在2007年年底，我曾面臨百萬級的文檔存儲需求，并且需要滿足容錯和可擴展等要求。我擁有豐富的MySQL數據庫經驗，并使用這種數據庫來存儲數據，最終服務于我的網站的用戶。MySQL可以在運行于一臺服務器的同時，擁有另一臺備份服務器，其無法應對如此海量數據的處理，于是我只好尋找其他可用的存儲數據庫。

我的口頭禪是：“Google是如何解決這類問題的？”后來我接觸了Hadoop，在短暫使用Hadoop之后，我面臨隨機讀寫的問題——但是這個問題已經得以解決：2006年Google發表了BigTable①論文，Hadoop開發者擁有了BigTable的開源實現，并稱其為HBase。這就是解決我的問題的答案，所以這一切看起來順理成章……

如今，我已經不再回憶自己剛開始接觸Hadoop和HBase的日子有多艱難了。我希望可以從今天開始使用HBase，HBase目前已經成熟，接近1.0版本，并且目前已經有大量知名企業在使用，如Facebook、Adobe、Twitter、Yahoo!、趨勢科技和StumbleUpon（http://wiki.apache.org/hadoop/HBase/PoweredBy）。我的集群是第一個生產集群（迄今為止），到目前也遇到了許多有趣的問題。

如預期所料，HBase從0.1x版本開始成為社區項目，我有幸為這個項目貢獻代碼，并最終被要求成為全職的committer。

過去幾年我從其他開發者身上學到了許多知識，并且一直在努力地學習。我的信念是，我們還遠沒有達到這個技術的頂峰，而這個技術也會隨著時間的推移不斷地成長和演變。讓我們用這本書對整個HBase開發者社區致以敬意，我的寫作目標不僅僅是覆蓋HBase的工作機制，而且還要為用戶提供如何將這一技術用到自己的使用場景中。

我強烈地感覺到你來到這里的原因是打算使用HBase解決你遇到的問題。現在讓我們來解開謎底。

目 錄

第1章　 簡介
1.1　 海量數據的黎明
1.2　 關系數據庫系統的問題
1.3　 非關系型數據庫系統Not-Only-SQL（簡稱NoSQL）
1.4　 結構
1.5　 HBase：Hadoop數據庫
第2章　安裝
第3章　 客戶端API：基礎知識
3.1　 概述
3.2　 CRUD操作
3.3　 批量處理操作
3.4　 行鎖
3.5　 掃描
3.6　 各種特性
第4章　客戶端API：高級特性
第5章　客戶端API：管理功能
第6章　可用客戶端
第7章　與MapReduce集成
第8章　架構
第9章　高級用法
第10章　集群監控
第11章　性能優化
第12章　集群管理

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的《HBase权威指南》一导读的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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