HBase 实战应用指南

深入探索HBase数据库 本次实战将带您深入了解HBase数据库，掌握其常用操作、区域管理以及过滤器应用，助力您高效处理海量数据。 核心技能点： HBase基础操作：增删改查数据，构建稳固的数据基础。 Region管理：灵活管理数据分区，优化数据分布与访问。 Filter使用：精准筛选目标数据，提升查询效率和数据处理能力。 通过本次实战，您将能够： 熟练运用HBase进行数据管理，为海量数据存储与处理提供有力支持。 根据实际需求进行区域划分，优化数据分布，提升数据库性能。 利用过滤器实现复杂数据查询，满足多样化的数据检索需求。 实战案例： 银行业务数据管理 我们将模拟银行场景，演示如何使用HBase存储和管理新增客户信息，以及更新和删除旧数据，让您亲身体验HBase在实际应用中的强大功能。

本书提供了详细的HBase使用指南，适合开发人员和数据库管理员，通过具体案例帮助读者掌握HBase的应用。

在大数据环境下，传统关系型数据库难以处理TB或PB级的数据。NoSQL数据库应运而生，尤其是以Apache HBase为代表的技术，占据了海量数据存储的主流地位。本教程从实战出发，帮助学员全面掌握HBase的使用技巧，目标如下：1. 了解分布式存储的原理和架构。2. 掌握如何使用HBase实现海量数据存储与检索。3. 掌握HBase开发中常见问题及优化技术。

清晰易读，附有目录。

HBase 应用架构 作者：[美] 吉恩－马克·斯帕加里（Jean-Marc Spaggiari） 译者：陈敏敏、夏锐、陈其生 本书深入探讨 HBase 架构及其应用，内容涵盖： HBase 数据模型 HBase 架构 HBase 客户端 HBase 服务器 HBase 运维 HBase 应用案例

HBase是一种NoSQL存储系统，专为快速随机读写大规模数据而设计。它可在普通商用服务器上平滑扩展，支持从中等规模到数十亿行、数百万列的数据集。《HBase应用实录》通过经验总结，详细指导读者如何设计、搭建和运行大数据应用系统。全书分为4个部分，前两部分介绍了分布式系统、大规模数据处理的历史发展，并深入讲解HBase的基本原理、模式设计及高级特性应用；第三部分通过实际应用和代码示例，探索HBase的实用技术；第四部分则指导如何从原型开发系统升级至生产系统。适合所有对云计算、大数据处理技术和NoSQL数据库感兴趣的技术人员阅读，特别适合对Hadoop和HBase有兴趣的读者，不要求先前具备HBase、Hadoop或MapReduce方面的知识。

《HBase实战》是我目前正在学习的一本书，内容十分精彩。

HBase详解，Apache HBase参考指南，深入解析HBase的核心概念和技术细节。通过详细的指南，了解HBase的架构、功能以及如何在实际应用中实现最佳性能。帮助读者全面掌握HBase的使用方法与技巧。

Spark 与 PySpark 实战应用指南 这份指南深入探讨 Spark 及其 Python API——PySpark 的实际应用。涵盖以下主题： Spark 核心概念: 解释 RDDs、DataFrame 和 Dataset 等核心数据结构，以及分布式处理的关键原则。 PySpark 基础: 学习使用 PySpark 进行数据加载、转换、操作和输出。掌握常用的 PySpark 函数和技巧。 数据处理: 探索如何利用 Spark 进行数据清洗、转换、聚合和分析。 机器学习: 使用 PySpark 和 MLlib 库构建机器学习模型，包括分类、回归和聚类算法。 案例研究: 通过实际案例学习 Spark 和 PySpark 在不同领域的应用，例如数据分析、机器学习和实时处理。 这份指南适合想要学习 Spark 和 PySpark 并将其应用于实际项目的数据科学家、数据工程师和软件开发人员。