- 浏览: 358067 次
- 性别:
- 来自: 上海
文章分类
最新评论
-
希恩杰:
采样器的目的是啥?使数据均匀分布到所有分区?使key的数量均匀 ...
Hadoop深入学习:Hadoop全排序中的Sampler采样器 -
lawlietwf:
三篇文章中有两篇链接地址一样,po主看下
Hadoop中的快速排序算法 -
坏小四:
...
《Hbase权威指南》深入学习hbase:表,列族,列标识,版本和cell -
fbwfbi:
发现使用pika-0.9.13的版本依然出错:Tracebac ...
RabbitMQ:使用python发布/订阅消息 -
hehu158:
centos6.5 chmod +x qq2012.tra.g ...
CentOS 6.4安装qq2012
在HBase中,要定义一个用户表(HTable),只需要以下几个步骤:
在操作用户表的时候,可以通过两种方式获得用户表的实例:
1、直接生成HTable实例:
2、通过HTablePool连接池获取用户表:
对于HTable,有如下几个特点:
1、HTable实例不是线程安全的,我们来看其API中的说明:
"This class is not thread safe for updates; the underlying write buffer can be corrupted if multiple threads contend over a single HTable instance."
2、需要尽可能地共享Configuration实例,在第一种获取HTable对象的方式中,每次都活生成一个新的Configuration对象,可以把每次生成的Configuration对象都代表一个HBase的连接,在会造成线程不安全,建议使用同一个HBaseConfiguration实例来创建HTable实例;
3、HTable实例创建是一个代价非常昂贵的操作。
对于HTable的以上特性,故尽量通过第二种方式获取HTable的实例,HTablePool对象池中保有一个共享的Configuration对象,HTablePool对象池提供了一个线程封闭技术下的方案,它保证多线程下的共享安全。
通过第一种方式获得的HTable对象,使用完后都必须关闭;而对于第二种方式获得的HTable对象,执行userTable.close()操作就表示要把该对象返回给htablePool对象池。 [/b]
HBase有4种基本的操作类型:Put,Get,Delete,Scan。在默认情况下,每次对一个HTable表调用Put,Get,Delete操作,都会执行一次RPC调用,每次对Scan执行后的结果集的每一次循环也代表一次RPC调用。这表明如果在一个批量提交数据的场景中,比如说要一个提交1000个Put操作,那么就要和服务器做1000次RPC操作,这无疑会带来很多不必要的网络开销。
HBase内建有客户端的写缓冲(a built-in client-side write buffer),可以通过一次RPC调用将多个数据提交操作发送到服务器端。具体做如下:
userTable.setAutoFlush(false);//默认为true
来禁止默认情况下的制动刷新行为,这些Puts操作会保存在客户端的内存中,然后在调用
userTable.flushCommits();或userTable.close();
操作来提交批量修改,数据只有在被提交后才能再次被查出。但是,禁用自动刷新功能会有一个弊端,那就是如果客户端在调用RPC时出现问题,那么一部分数据就有可能丢失。
注:userTable.close()操作会隐含包括userTable.flushCommits()的调用。
Put操作:
Put操作可以对应HBase数据库表的保存和修改两个操作。除了可以一次提交一个put对象外,还可以一次提交一个put的集合:
示例如下:
注:userTable.put(putList)操作并不能象传统关系型数据库那样,保证所有的put要么全部成功,要么全部失败。下面就是一个这样的示例:
上例提交运行后只有rowkey为"李三19260204"和"王五19760204"行会被保存,而在保存rowkey="王五19460204"的行将不会被保存,提交的操作的集合会在保存rowkey="王五19460204"的行时会报报如下异常:
产生的Error是一个客户端出检查(client-side check)的error,第二个Exception是服务器端由userTable.flushCommits()产生的远程异常。
注意:由于之前设置过userTable.setAutoFlush(false)激活了client-side write buffer,客户端检查(“client-side check”)不会立即报错,一直延迟到buffer刷新。在这种情况下,可以通过调用checkAndPut()来将客户端检查不延迟报错。
Get操作:
Get操作是对HBase数据库表的读操作。可以一次读一条记录,也可以同时读取多条数据,如下所示:
可以通过Get操作一次获取整行的数据,也可以一次获取一行中的一个列族中的数据,还可以获得具体的一个cell的数据:
一次RPC调用获得多个Get的操作的示例:
在一次RPC调用中List<Get>获取多条数据时,如果其中一个Get有问题报错的话,整个RPC调用都会失败,不会像批处理List<Put>操作那样部分成功部分失败,如下例所示:
由于在users中没有定义“no_such_cf”列族,故在执行userTable.get(getList);时会报如下异常:
Get操作可以保证数据库的原子性。
Delete操作:
Delete是对HBase数据库表的删除操作。从前面的章节中我们已经知道HBase并没有真正的“删除”操作,对HTable执行delete实际上是向表中追加了一条被标记为“删除”标记的记录。
在delete操作中可以删除整条数据,或具体的cell的数据,当然也可以删除某一个列族。可以一次删除一行数据,也可以一次删除多条数据。
在删除数据时,当指定一个不存在的列族时会报错,这种情况下可以调用checkAndDelete()方法在客户端捕获这个异常并处理之。
在批处理List<Delete>时,如果其中有一个delete有问题时,情况和批处理List<Put>同。
Scan操作:
Scan是HBase中对表的基于磁盘顺序“读”的扫描操作,功能和关系数据库中的游标相同。默认情况下,在遍历整个返回结果集时,没遍历一个对象会执行一次RPC调用,基于性能考虑,可以给scan设置缓存。
Scan和Get都是“读”操作,但二者有明显的却别:Get操作需要一个具体的rowkey,而Scan并不需要,在一般情况下Scan是查询区间的。
Scan是一个功能强大的操作,它提供如下几个构造函数:
另外,可以由如下方法获取扫描结果集:
注:在Scan操作中,当设置一个不存在的列族时不会保存。
下面代码是scan操作的示例:
如上所说,在遍历scanner返回集时,默认情况下每一行都会触发一个RPC调用,这是在客户端(client-side)循环RPC调用。显而易见,在性能上这有很大的不足。要提升Scan扫描的性能,一次RPC调用抓取多条数据,可以激活scanner的cache功能,这个功能在默认情况下是禁用的。
我们可以从两个方面来激活这个功能:在表层面,设置scanner客户端缓存的记录条数,如:
也可以通过HBase的hbase-site.xml配置文件设置全局的扫描缓存的记录数:
还要在服务器端设置scanner的缓存记录数:
有了这两个设置,才可以真正激活该缓存功能。但是要注意的时,要设置恰当的缓存数量,要不然会造成OutOfMemoryException和时间过期的错误。
Batch操作:
前面介绍的List<Put>、List<Get>、List<Delete>,只能是通过一次RPC调用处理一种类型的集合处理操作,而Batch操作将将Put、Get、Delete等类型的操作组成一个批处理操作,由一个RPC处理,如下所示:
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();[/b][i]//通过HBase配置工厂生成一个Configuration配置实例 HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf); HTableDescriptor htableDesc = new HTableDescriptor("users");//声明一个叫“users”的表[/i] HColomnDescriptor colomnFamilyDesc = new HColomnDescriptor("info");//声明一个叫“info”的列族 colomnFamilyDesc.setMaxVersions(3);//将版本数由1改为3 htableDesc.addFamily(colomnFamilyDesc);//给“users”表添加“info”列族 admin.createTable(htableDesc);[/b][i]//生成“users”表
在操作用户表的时候,可以通过两种方式获得用户表的实例:
1、直接生成HTable实例:
Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); HTableInterface userTable = new HTable(conf,"users");
2、通过HTablePool连接池获取用户表:
HTablePool htablePool = new HTablePool(); //HTablePool htablePool = new HTablePool(30); HTableInterface userTable = htablePool.getTable("users");
对于HTable,有如下几个特点:
1、HTable实例不是线程安全的,我们来看其API中的说明:
"This class is not thread safe for updates; the underlying write buffer can be corrupted if multiple threads contend over a single HTable instance."
2、需要尽可能地共享Configuration实例,在第一种获取HTable对象的方式中,每次都活生成一个新的Configuration对象,可以把每次生成的Configuration对象都代表一个HBase的连接,在会造成线程不安全,建议使用同一个HBaseConfiguration实例来创建HTable实例;
3、HTable实例创建是一个代价非常昂贵的操作。
对于HTable的以上特性,故尽量通过第二种方式获取HTable的实例,HTablePool对象池中保有一个共享的Configuration对象,HTablePool对象池提供了一个线程封闭技术下的方案,它保证多线程下的共享安全。
通过第一种方式获得的HTable对象,使用完后都必须关闭;而对于第二种方式获得的HTable对象,执行userTable.close()操作就表示要把该对象返回给htablePool对象池。 [/b]
HBase有4种基本的操作类型:Put,Get,Delete,Scan。在默认情况下,每次对一个HTable表调用Put,Get,Delete操作,都会执行一次RPC调用,每次对Scan执行后的结果集的每一次循环也代表一次RPC调用。这表明如果在一个批量提交数据的场景中,比如说要一个提交1000个Put操作,那么就要和服务器做1000次RPC操作,这无疑会带来很多不必要的网络开销。
HBase内建有客户端的写缓冲(a built-in client-side write buffer),可以通过一次RPC调用将多个数据提交操作发送到服务器端。具体做如下:
userTable.setAutoFlush(false);//默认为true
来禁止默认情况下的制动刷新行为,这些Puts操作会保存在客户端的内存中,然后在调用
userTable.flushCommits();或userTable.close();
操作来提交批量修改,数据只有在被提交后才能再次被查出。但是,禁用自动刷新功能会有一个弊端,那就是如果客户端在调用RPC时出现问题,那么一部分数据就有可能丢失。
注:userTable.close()操作会隐含包括userTable.flushCommits()的调用。
Put操作:
Put操作可以对应HBase数据库表的保存和修改两个操作。除了可以一次提交一个put对象外,还可以一次提交一个put的集合:
userTable.put(put); userTable.put(putList);
示例如下:
HTablePool htablePool = new HTablePool(); HTableInterface userTable = htablePool.getTable("users"); /** * 提交单个修改 */ Put singlePut = new Put(Bytes.toBytes("张三丰13560204")); singlePut.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("sex"),Bytes.toBytes("male")); userTable.put(singlePut); /** * 提交单个修改 */ List<Put> putList = new ArrayList<Put>(3); singlePut = new Put(Bytes.toBytes("杨过12760204")); singlePut.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("address"),Bytes.toBytes("湖北")); putList.add(singlePut); singlePut = new Put(Bytes.toBytes("小龙女12760204")); singlePut.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("address"),Bytes.toBytes("湖北")); putList.add(singlePut); singlePut = new Put(Bytes.toBytes("段誉11760204")); singlePut.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("address"),Bytes.toBytes("大理")); putList.add(singlePut); userTable.put(putList);//批量提交 userTable.close();
注:userTable.put(putList)操作并不能象传统关系型数据库那样,保证所有的put要么全部成功,要么全部失败。下面就是一个这样的示例:
HTablePool htablePool = new HTablePool(); HTableInterface userTable = htablePool.getTable("users"); List<Put> putList = new ArrayList<Put>(3); Put put1 = new Put(Bytes.toBytes("李三19260204")); put1.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("address"),Bytes.toBytes("陕西")); putList.add(put1); Put put2 = new Put(Bytes.toBytes("王五19760204")); put1.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("sex"),Bytes.toBytes("female")); putList.add(put2); Put put3 = new Put(Bytes.toBytes("王五19460204")); put1.add(Bytes.toBytes("empty"),Bytes.toBytes("sex"), Bytes.toBytes("female"));[b]//注意:在定义users表时并没有定义"empty"列族[/b] putList.add(put3); try{ userTable.put(putList); }catch(Exception e){ System.err.println("Error: ) + e; userTable.flushCommits(); } userTable.close();
上例提交运行后只有rowkey为"李三19260204"和"王五19760204"行会被保存,而在保存rowkey="王五19460204"的行将不会被保存,提交的操作的集合会在保存rowkey="王五19460204"的行时会报报如下异常:
Error:java.lang.IllegalArgumentException: No colomns to insert Exception in thread "main" org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedWithDetailsException: Failed 1 action: NoSuchColomnFamilyException: 1 time, servers with issues:10.0.0.57:51640
产生的Error是一个客户端出检查(client-side check)的error,第二个Exception是服务器端由userTable.flushCommits()产生的远程异常。
注意:由于之前设置过userTable.setAutoFlush(false)激活了client-side write buffer,客户端检查(“client-side check”)不会立即报错,一直延迟到buffer刷新。在这种情况下,可以通过调用checkAndPut()来将客户端检查不延迟报错。
Get操作:
Get操作是对HBase数据库表的读操作。可以一次读一条记录,也可以同时读取多条数据,如下所示:
userTable.put(get); userTable.put(getList);
可以通过Get操作一次获取整行的数据,也可以一次获取一行中的一个列族中的数据,还可以获得具体的一个cell的数据:
HTablePool htablePool = new HTablePool(); HTableInterface userTable = htablePool.getTable("users"); /** *一次获取整行的数据 */ Get get = new Get(Bytes.toBytes("张三丰13560204")); Result result = userTable.get(get); /** *一次获取一行的"info"列族的数据 */ get = new Get(Bytes.toBytes("张三丰13560204")); get.addFamily(Bytes.toBytes("info")); result = userTable.get(get); /** *获取具体的cell中的数据 */ Get get = new Get(Bytes.toBytes("张三丰13560204")); get.addColomn(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("address")); result = userTable.get(get);
一次RPC调用获得多个Get的操作的示例:
HTablePool htablePool = new HTablePool(); HTableInterface userTable = htablePool.getTable("users"); List<Get> getList = new ArrayList<Get>(3); Get get = new Get(Bytes.toBytes("张三丰13560204")); getList.add(get); get = new Get(Bytes.toBytes("段誉11760204")); getList.add(get);//2 get = new Get(Bytes.toBytes("小龙女12760204)); getList.add(get);//3 Result[] results = userTable.get(getList); for(Result result : results){ ... //在此做数据处理逻辑 }
在一次RPC调用中List<Get>获取多条数据时,如果其中一个Get有问题报错的话,整个RPC调用都会失败,不会像批处理List<Put>操作那样部分成功部分失败,如下例所示:
HTablePool htablePool = new HTablePool(); HTableInterface userTable = htablePool.getTable("users"); List<Get> getList = new ArrayList<Get>(3); Get get = new Get(Bytes.toBytes("张三丰13560204")); get.addColomn(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("address")); getList.add(get);//1 get = new Get(Bytes.toBytes("段誉11760204")); get.addColomn(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("sex")); getList.add(get);//2 get = new Get(Bytes.toBytes("小龙女12760204)); get.addColomn(Bytes.toBytes("no_such_cf"),Bytes.toBytes("address")); getList.add(get);//3 Result[] results = userTable.get(getList); for(Result result : results){ ... //在此做数据处理逻辑 }
由于在users中没有定义“no_such_cf”列族,故在执行userTable.get(getList);时会报如下异常:
org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedWithDetailsException: Failed 1 action: NoSuchColomnFamilyException: 1 time, servers with issues:10.0.0.57:51640
Get操作可以保证数据库的原子性。
Delete操作:
Delete是对HBase数据库表的删除操作。从前面的章节中我们已经知道HBase并没有真正的“删除”操作,对HTable执行delete实际上是向表中追加了一条被标记为“删除”标记的记录。
在delete操作中可以删除整条数据,或具体的cell的数据,当然也可以删除某一个列族。可以一次删除一行数据,也可以一次删除多条数据。
在删除数据时,当指定一个不存在的列族时会报错,这种情况下可以调用checkAndDelete()方法在客户端捕获这个异常并处理之。
在批处理List<Delete>时,如果其中有一个delete有问题时,情况和批处理List<Put>同。
Scan操作:
Scan是HBase中对表的基于磁盘顺序“读”的扫描操作,功能和关系数据库中的游标相同。默认情况下,在遍历整个返回结果集时,没遍历一个对象会执行一次RPC调用,基于性能考虑,可以给scan设置缓存。
Scan和Get都是“读”操作,但二者有明显的却别:Get操作需要一个具体的rowkey,而Scan并不需要,在一般情况下Scan是查询区间的。
Scan是一个功能强大的操作,它提供如下几个构造函数:
Scan() Scan(byte[] starRow,Filter filter) Scan(byte[] starRow) Scan(byte[] starRow,byte[] stopRow)
另外,可以由如下方法获取扫描结果集:
ResultScanner getScanner(Scan sacn) throws IOException ResultScanner getScanner(byte[] family) throws IOException ResultScanner getScanner(byte[] family,byte[] qualifier) throws IOException
注:在Scan操作中,当设置一个不存在的列族时不会保存。
下面代码是scan操作的示例:
HTablePool htablePool = new HTablePool(); HTableInterface userTable = htablePool.getTable("users"); Scan scan = new Scan(); scan.addFamily(Bytes.toBytes("info")); scan.setStartRow(Bytes.toBytes("段誉11760204")); //scan.setStopRow(Bytes.toBytes("张三丰13560204")); ResultScanner scanner = userTable.getScanner(scan); for(Result rs : scanner){ ... //do something here } scanner.close();//结束遍历后要一定要关闭scanner userTable.close();
如上所说,在遍历scanner返回集时,默认情况下每一行都会触发一个RPC调用,这是在客户端(client-side)循环RPC调用。显而易见,在性能上这有很大的不足。要提升Scan扫描的性能,一次RPC调用抓取多条数据,可以激活scanner的cache功能,这个功能在默认情况下是禁用的。
我们可以从两个方面来激活这个功能:在表层面,设置scanner客户端缓存的记录条数,如:
scanner.setScannerCaching(20);//默认为1
也可以通过HBase的hbase-site.xml配置文件设置全局的扫描缓存的记录数:
<property> <name>hbase.client.scanner.caching</name> <value>20</value> </property>
还要在服务器端设置scanner的缓存记录数:
void setCaching(20);
有了这两个设置,才可以真正激活该缓存功能。但是要注意的时,要设置恰当的缓存数量,要不然会造成OutOfMemoryException和时间过期的错误。
Batch操作:
前面介绍的List<Put>、List<Get>、List<Delete>,只能是通过一次RPC调用处理一种类型的集合处理操作,而Batch操作将将Put、Get、Delete等类型的操作组成一个批处理操作,由一个RPC处理,如下所示:
HTablePool htablePool = new HTablePool(); HTableInterface userTable = htablePool.getTable("users"); List<Row> batch = new ArrayList<Row>(); Get get = new Get("张三丰13560204""); batch.add(get); Delete delete =new Delete("王五19460204"); batch.add(delete); Put put = new Put(Bytes.toBytes("小张20120406"); batch.add(put); Object[] results = new Object[batch.size]; try{ userTable.batch(batch,results); }catch(Exception e){ System.err.out("Error: " + e); }
发表评论
-
CentOS 6.4 hadoop集成 Hbase Hive
2013-07-10 00:05 2351在之前的CentOS 5.4 hadoop集 ... -
CentOS 6.4 hadoop集成 Hbase Zookeeper
2013-07-09 22:41 2527再上一章中我们已经学习了Hadoop-1.0. ... -
《Hbase权威指南》深入学习hbase:高级功能之Counter
2013-05-03 20:09 0计数器(Counters)是HBase提供的另 ... -
《Hbase权威指南》深入学习hbase:性能调优概览
2013-05-02 23:35 5242在本节里,开始学习HBase的性能调优的思想及 ... -
《Hbase权威指南》深入学习hbase:高级功能之Filters
2013-05-03 20:04 1577之前我们已经学习过HTable表的定义及 ... -
《Hbase权威指南》深入学习hbase:表,列族,列标识,版本和cell
2013-04-30 15:27 12063HBase是面向列的分布式的数据库,和传统的 ... -
《Hbase权威指南》深入学习hbase架构(9):rowkey查询的“奇幻漂流”
2013-04-14 16:15 2150在《分区查找》这一章中我们已经学习了Region Lo ... -
《Hbase权威指南》深入学习hbase架构(8):分区查找
2013-04-13 16:45 1857每个region都保存着 ... -
《Hbase权威指南》深入学习:为什么hbase的速度那么快?!
2013-04-12 21:31 3719Hadoop是一个高容错 ... -
《Hbase权威指南》深入学习hbase架构(7):缓存策略
2013-04-12 15:07 1515HBase中的缓存只要是指在HRegion serve ... -
《Hbase权威指南》深入学习hbase架构(6):复制策略
2013-04-12 14:20 1580HBase复制是一种hbase部署节点即HRegion ... -
《Hbase权威指南》深入学习hbase架构(5):region splits
2013-04-12 10:49 3101新生成hbase的一个表的时候,整个集群中就只有一个新 ... -
《Hbase权威指南》深入学习hbase架构(4):文件压缩合并Compaction
2013-04-11 23:56 2743HRegoin Server上的stor ... -
《Hbase权威指南》深入学习hbase架构(3):存储
2013-04-09 10:36 1860hbase的文件存储在 ... -
《Hbase权威指南》深入学习hbase架构(2):整体架构
2013-04-08 22:21 2255hbase集群架构如下图所示: 一、Zooke ... -
《Hbase权威指南》深入学习hbase架构(1):LSM-Tree
2013-04-08 11:41 3850hbase内部是使用Log- ... -
《Hbase权威指南》深入学习:初识hbase
2013-04-07 23:36 3044一、hbase是什么? 首先hbase是一个在Hado ... -
《Hbase权威指南》深入学习——前言
2013-04-07 21:41 1498本人飞翔的荷兰人——一个有7、8年的工作经验的老程序员(猿), ...
相关推荐
《HBase权威指南》是一本深入探讨Apache HBase这一分布式列式数据库的著作,源码则是作者为了辅助读者理解书中理论知识而提供的实践材料。HBase是构建在Hadoop文件系统(HDFS)之上的开源数据库,专为处理大规模数据...
《HBase权威指南》是大数据领域的一本经典著作,它深入浅出地介绍了HBase这一分布式列存储系统。HBase是构建在Hadoop生态系统之上的,用于处理大规模数据的NoSQL数据库,尤其适合实时读写操作。这本书的示例代码提供...
《HBase权威指南》是Hadoop生态中关于分布式数据库HBase的重要参考书籍,随书附带的源代码是学习和理解HBase实现机制的关键资源。这个源码包名为"hbase-book-master",意味着它是该书的主代码仓库,包含完整的示例和...
《HBase:The Definition Guide》是一本全面深入探讨HBase的权威指南,旨在为读者提供HBase的详尽理解。HBase,作为Apache Hadoop生态系统中的一个分布式、面向列的数据库,源自Google的BigTable设计,被Facebook等...
《HBase权威指南中文版》是一本深度解析分布式大数据存储系统的专著,专注于Apache HBase这一开源的非关系型数据库。HBase是构建在Hadoop文件系统(HDFS)之上,设计用于处理海量数据的列式数据库,尤其适用于实时...
通过对《HBase权威指南中文版》的学习,读者不仅能理解HBase的基本概念,还能掌握如何设计表结构、优化查询、管理和维护HBase集群,从而在实际项目中充分利用HBase的优势,处理大规模数据存储与查询挑战。
总之,《HBase:权威指南》是深入学习和掌握HBase的宝贵资源,无论你是初学者还是经验丰富的开发者,都能从中受益匪浅,提升处理大数据的能力。通过阅读这本书,你将能够熟练地运用HBase解决各种大数据存储和处理的...
《HBase权威指南》是一本深入探讨分布式列式数据库HBase的专业书籍,旨在为读者提供全面、详尽的HBase知识。HBase是构建在Apache Hadoop文件系统(HDFS)之上的开源数据库,主要用于存储大规模结构化数据,是大数据...
学习HBase,可以从《HBase权威指南》和《HBase实战》这两本书入手,它们分别深入探讨了HBase的设计原理、使用方法以及最佳实践,是理解并掌握HBase的重要资源。通过阅读这些书籍,你可以全面了解HBase的核心特性和...
### Hadoop权威指南第三版知识点总结 #### 一、Hadoop概述 - **定义与背景**:Hadoop是一个能够对大量数据...以上就是《Hadoop权威指南第三版》的主要知识点总结,希望能够帮助读者深入了解Hadoop的相关技术和应用。
通过《Hadoop权威指南》第四版的学习,读者不仅可以掌握Hadoop的基本概念和操作,还能深入了解其背后的分布式计算理论,从而在大数据领域打下坚实的基础。尽管原版书籍可能存在质量问题,但中文版的翻译为国内用户...
无论是对于想要学习HBase的新手,还是已经有一定经验的开发者,这本书都是一份宝贵的资源。通过阅读本书,读者将能够更好地理解HBase的工作原理,掌握其核心功能,并学会如何有效地利用HBase来解决大数据处理中的...
### Hadoop权威指南知识点概述 ...综上所述,《Hadoop权威指南》不仅全面地介绍了Hadoop的基本概念和技术细节,还深入探讨了其在实际项目中的应用和优化技巧,是一本非常适合初学者和有经验的开发者参考学习的书籍。
《Hadoop权威指南(第3版) 修订版 中文PDF高清晰》是关于大数据处理领域的一款经典教材,深入解析了Hadoop生态系统的核心组件和技术原理。Hadoop是Apache基金会的一个开源项目,它为大规模数据处理提供了分布式计算...
### Hadoop权威指南知识点概述 #### 一、Hadoop概览 - **定义与起源**:Hadoop是一个开源框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。它最初由Doug Cutting和Mike Cafarella创建,并于2006年作为Apache项目的一部分...