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HBase权威指南中文版.pdf

阿里云大规模结构化云存储HBase架构解析.pdf

基于ＭａｐＲｅｄｕｃｅＨＢａｓｅ的Ａｐｒｉｏｒｉ算法的改进与研究

本书目的是让读者看了不会睡着的HBase技术书。因为我们坚信看一本非常重要，但是一看就想睡的书是一次痛苦的经历。我们希望这本书能够给读者带来一次愉快而轻松的阅读经历，并在其中顺便学会HBase的安装部署、主要功能、架构设计、性能优化与周边项目。本书适合HBase的初学者，欲深入了解HBase配置、部署、优化和二次开发的软件工程师，以及任何对云计算或者NoSQL相关技术感兴趣的读者

HBase分布式存储系统应用

大数据作为人工智能的基石，当前正站在计算机技术发展的风口，而作为Apache**项目的HBase的优势是高性能读写、弹性伸缩、面向列族存储，能够轻松应对数据存储的爆发，提供对千万级QPS低延时需求支持，毫无疑问是企业搭建大数据在线实时应用的**。Hadoop生态系统的HDFS和MapReduce分别为大数据提供了存储和分析处理能力，但是对在线实时的数据存取则爱莫能助，而HBase弥补了Hadoop的这一缺陷，满足了在线实时系统低延时的需求。本书以精炼的语言介绍HBase基础知识，让初学者能够快速上手使用HBase，对HBase的核心架构思想（如数据读取、数据备份等）有深入的了解，并且剖析HBase源码，介绍HBase1.X以及2.0带来的新特性，让有经验的HBase开发人员也能够循序渐进地深入理解HBase源码，以便更好地去调试和解决线上遇到的各种问题。本书更加专注于HBase在线实时系统的调优，同时不乏企业HBase实际应用场景，理论联系实际，非常适合大数据开发人员、大数据运维人员和Hadoop生态开发人员参考和阅读。

《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。

为了提高海量空间矢量数据的存储和拓扑关系查询效率，提出一种矢量数据的分布式存储与索引方法。设计了基于HBase的空间数据存储模型和索引构建方案，采用Spark计算框架实现了网格空间索引的并行构建算法，利用索引完成了空间拓扑关系的分布式查询。最后在Hadoop集群上统计了相同数据集的拓扑包含查询时间，结果表明提出的并行存储与查询方法可行性好，比直接查询HBase算法快4～5倍。

针对高校图书借阅数据量大难以存储和有效利用的问题，提出基于云计算的分布式数据库HBase来存储相关数据，用数据挖掘的方式对其分析的模式，在分析Hadoop、HBase和数据挖掘有关技术的基础上，给出了详细的实现方案。实证结果表明：这种方式能有效实现对海量数据难以存储和分析。