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。
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内容提要
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前言
第1章 HBase简介
1.1 背景
1.2 NoSQL与传统RDBMS
1.3 应用场景
第2章 HBase安装
2.1 单机部署
2.2 分布式部署
2.3 集群增删节点
第3章 HBase数据模型
3.1 逻辑模型
3.2 物理模型
第4章 HBase shell
4.1 数据定义语言
4.2 数据操纵语言
4.3 其他常用shell
第5章 模式设计
5.1 行键设计
5.2 规避热点区间
5.3 高表与宽表
5.4 微信朋友圈设计
第6章 客户端API
6.1 Java客户端使用
6.2 数据定义语言
6.3 数据操纵语言
6.4 过滤器
6.5 事务
第7章 架构实现
7.1 存储
7.2 数据写入读取
第8章 协处理器
8.1 观察者类型协处理器
8.2 端点类型协处理器
8.3 装载/卸载协处理器
第9章 HBase性能调优
9.1 客户端调优
9.2 服务端调优
第10章 集群间数据复制
10.1 复制
10.2 快照
10.3 导出和导入
10.4 复制表
第11章 监控
11.1 Hadoop监控
11.2 HBase监控
后记
附录 常见问题
A.1 GC时间超长导致分区服务器宕机
A.2 Scanner租期过期
A.3 分区迁移异常
A.4 Windows运行HBase程序缺少winutil.exe
A.5 误删表数据
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