本书定位是HBase从入门到应用的简明教程，特色是以实战案例为主，内容系统全面，讲解深入浅出，操作步骤清晰明了。本书配套示例源码、PPT课件、开发环境、教学视频、习题及答案以及其他丰富的教学 资源。 本书共分为8章，内容包括NoSQL数据库、HBase体系架构、HBase的接口、MapReduce与HBase、HBase表设计、HBase和Hive、HBase深入剖析、论坛日志分析实战。 本书既适合HBase初学者、大数据分析与挖掘初学者阅读，也适合作为高等院校和培训机构人工智能、大数据等相关专业师生的教学参考书。

陈建平，福州德明科技有限公司，大数据专家讲师。2006年从事大数据相关的工作，2010年开始从事大数据培训工作。15人以上的大数据团队带队经验。曾承担过BI工程师、数据挖掘工程师、大数据架构师、数据科学家、大数据技术总监、合伙人等职位。曾参与和组织过个性化推荐大数据和图像处理的人工智能等20多个项目。曾在上海IBM公司担任过高级数据挖掘工程师。多次受邀参加学校大数据实验室专家和高校专业论证会。

前 言 大数据（Big Data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。现在的各个行业都依赖于大量数据的支撑，数据量也越来越庞大，关系型数据库海量数据读写性能差、灵活度欠缺等缺点也暴露出来。因此，大量NewSQL数据库在这个背景下诞生并被广泛应用，其中HBase就是这样的一个分布式、可扩展的数据存储系统。HBase于2006年年底由PowerSet的Chad Walters和Jim Kellerman发起，2008年成为Apache Hadoop的一个子项目，现在已作为成熟产品应用在淘宝、百度、天猫、菜鸟、阿里云、高德、优酷等多家知名互联网企业，满足业务对于大数据分布式存储的基本需求。它不同于关系型数据库着重于增、删、改，而转向着重于查询，使数据读取更加高效、安全。基于Hadoop生态，HBase使用HDFS分布式存储系统作为共享文件存储系统。 HBase技术来源于Fay Chang所撰写的论文Google BigTable，是BigTable的开源实现。HBase在Hadoop上提供了BigTable的功能，现已成为Apache开源项目的一个顶级项目。 在Hadoop生态圈中，HBase位于结构化存储层，HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，ZooKeeper为HBase提供了稳定的failover（故障转移）机制。此外，Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变得非常简单，Sq...